Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering
Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering BSc
Künstliche Intelligenz und datengetriebene Technologien verändern, wie Unternehmen arbeiten, Entscheidungen treffen und Innovationen vorantreiben. Gefragt sind deshalb Expertinnen und Experten, die KI nicht nur anwenden, sondern die zugrunde liegenden Technologien verstehen, intelligente Systeme entwickeln und diese verantwortungsvoll in Unternehmen integrieren können.
Genau hier setzt unser Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering an: Du verbindest fundierte Kenntnisse in Informatik, Mathematik, Künstlicher Intelligenz und Data Engineering mit einem tiefen Verständnis für betriebswirtschaftliche Zusammenhänge. Dabei lernst Du, Dateninfrastruktur aufzubauen, zuverlässige und skalierbare KI-Systeme zu entwickeln und sie gezielt einzusetzen, um Prozesse effizienter zu gestalten und komplexe unternehmerische Herausforderungen zu lösen.
So bist Du bestens darauf vorbereitet, intelligente und datengetriebene Lösungen für praxisnahe Fragestellungen in der Industrie und Wirtschaft zu entwickeln.
Abschluss
Bachelor of Science (BSc)
210 ECTS
Sprache
Englisch
Dauer
Vollzeit | 7 Semester
Studiengebühr
8.600 €/Semester
+ 100 € Bewerbungsgebühr, 600 € Zulassungspauschale
Bewerbungsfrist
30. Juni 2027
Startdatum
1. September 2027
Künstliche Intelligenz und datengetriebene Technologien verändern, wie Unternehmen arbeiten, Entscheidungen treffen und Innovationen vorantreiben. Gefragt sind deshalb Expertinnen und Experten, die KI nicht nur anwenden, sondern die zugrunde liegenden Technologien verstehen, intelligente Systeme entwickeln und diese verantwortungsvoll in Unternehmen integrieren können.
Genau hier setzt unser Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering an: Du verbindest fundierte Kenntnisse in Informatik, Mathematik, Künstlicher Intelligenz und Data Engineering mit einem tiefen Verständnis für betriebswirtschaftliche Zusammenhänge. Dabei lernst Du, Dateninfrastruktur aufzubauen, zuverlässige und skalierbare KI-Systeme zu entwickeln und sie gezielt einzusetzen, um Prozesse effizienter zu gestalten und komplexe unternehmerische Herausforderungen zu lösen.
So bist Du bestens darauf vorbereitet, intelligente und datengetriebene Lösungen für praxisnahe Fragestellungen in der Industrie und Wirtschaft zu entwickeln.
FOKUS & FORMAT
Passt dieser Studiengang zu Dir?
Dieser Studiengang richtet sich an ambitionierte Hochschulzugangsberechtigte, die sich für Informatik und Künstliche Intelligenz interessieren und intelligente Systeme für reale Anwendungen in Unternehmen entwickeln möchten.
Der Studiengang passt perfekt zu Dir, wenn Du:
- neugierig, ambitioniert und technologiebegeistert bist
- Spaß an Mathematik, logischem Denken und dem Lösen von Problemen hast
- verstehen möchtest, wie KI- und Computersysteme wirklich funktionieren
- lernen möchtest, zuverlässige KI-Systeme zu entwickeln, zu implementieren und kontinuierlich zu verbessern, statt nur bestehende Tools anzuwenden
- tiefgreifende technische Kompetenz mit Business-Wissen verbinden möchtest
- zukunftsfähige Kompetenzen für eine erfolgreiche technologiegetriebene Karriere aufbauen möchtest
Studienmodell
Das Programm wird vollständig auf Englisch und in Vollzeit unterrichtet.
Du verbindest Lernen im Hörsaal mit zahlreichen Möglichkeiten, Dein Wissen auf praxisnahe Problemstellungen anzuwenden. Im Laufe Deines Studiums baust Du Deine Kompetenzen Schritt für Schritt auf – von den technischen und mathematischen Grundlagen bis hin zu anspruchsvollen KI-Anwendungen.
Dabei lernst Du in Vorlesungen, Übungen, Projekten und praxisorientierten Workshops. Aktuelle Technologien und Entwicklungen werden gezielt in die Lehre integriert. Durch die institutionelle Zusammenarbeit der Frankfurt School mit OpenAI hast Du außerdem die Möglichkeit, mit aktuellen KI-Tools zu arbeiten und in ausgewählten Lehrveranstaltungen und Workshops von Expertinnen und Experten mehr über die neuesten Entwicklungen im Bereich KI zu erfahren.
In Kursen mit Beteiligung von Praxisunternehmen und durch ein Capstone-Projekt wendest Du Dein Wissen im Unternehmensumfeld an. Durch Praktika und Werkstudierendentätigkeiten kannst Du bereits während Deines Studiums zusätzliche Praxiserfahrung sammeln und Dein Wissen in Unternehmen einbringen.
Gleichzeitig profitierst Du vom internationalen Umfeld der Frankfurt School, ihrer Reputation und ihrem einzigartigen Unternehmensnetzwerk.
FOKUS & FORMAT
Passt dieser Studiengang zu Dir?
Dieser Studiengang richtet sich an ambitionierte Hochschulzugangsberechtigte, die sich für Informatik und Künstliche Intelligenz interessieren und intelligente Systeme für reale Anwendungen in Unternehmen entwickeln möchten.
Der Studiengang passt perfekt zu Dir, wenn Du:
- neugierig, ambitioniert und technologiebegeistert bist
- Spaß an Mathematik, logischem Denken und dem Lösen von Problemen hast
- verstehen möchtest, wie KI- und Computersysteme wirklich funktionieren
- lernen möchtest, zuverlässige KI-Systeme zu entwickeln, zu implementieren und kontinuierlich zu verbessern, statt nur bestehende Tools anzuwenden
- tiefgreifende technische Kompetenz mit Business-Wissen verbinden möchtest
- zukunftsfähige Kompetenzen für eine erfolgreiche technologiegetriebene Karriere aufbauen möchtest
Studienmodell
Das Programm wird vollständig auf Englisch und in Vollzeit unterrichtet.
Du verbindest Lernen im Hörsaal mit zahlreichen Möglichkeiten, Dein Wissen auf praxisnahe Problemstellungen anzuwenden. Im Laufe Deines Studiums baust Du Deine Kompetenzen Schritt für Schritt auf – von den technischen und mathematischen Grundlagen bis hin zu anspruchsvollen KI-Anwendungen.
Dabei lernst Du in Vorlesungen, Übungen, Projekten und praxisorientierten Workshops. Aktuelle Technologien und Entwicklungen werden gezielt in die Lehre integriert. Durch die institutionelle Zusammenarbeit der Frankfurt School mit OpenAI hast Du außerdem die Möglichkeit, mit aktuellen KI-Tools zu arbeiten und in ausgewählten Lehrveranstaltungen und Workshops von Expertinnen und Experten mehr über die neuesten Entwicklungen im Bereich KI zu erfahren.
In Kursen mit Beteiligung von Praxisunternehmen und durch ein Capstone-Projekt wendest Du Dein Wissen im Unternehmensumfeld an. Durch Praktika und Werkstudierendentätigkeiten kannst Du bereits während Deines Studiums zusätzliche Praxiserfahrung sammeln und Dein Wissen in Unternehmen einbringen.
Gleichzeitig profitierst Du vom internationalen Umfeld der Frankfurt School, ihrer Reputation und ihrem einzigartigen Unternehmensnetzwerk.
- Gestalte die Technologien der Zukunft: Lerne, wie KI-basierte Systeme und moderne Dateninfrastrukturen entwickelt, implementiert und in der Praxis eingesetzt werden.
- Von der Theorie in die Praxis: Verbinde fundierte Kenntnisse in Informatik, Mathematik und Statistik mit praxisnahen Anwendungen in KI, Machine Learning und Data Engineering.
- Lerne in kleinen Klassen: Profitiere von persönlichem Austausch, erstklassigen Dozierenden, intensiver Betreuung und der Möglichkeit, Dein Wissen in praxisnahen Projekten anzuwenden.
- Erschließe Dir vielfältige Karrierewege: Bereite Dich auf gefragte Tätigkeitsfelder rund um KI, Data Engineering und Softwareentwicklung vor – in Tech-Unternehmen, Unternehmen anderer Branchen, Start-ups oder der Beratung.
- Investiere in Wissen, das bleibt: Entwickle starke technologische Grundlagen und Problemlösungskompetenzen, die über einzelne Tools und kurzfristige Trends hinaus relevant bleiben.
Curriculum
Financial Accounting
Calculus
Computing Systems and Programming
Software Engineering for Data-Driven Systems
Discrete Mathematics
Financial Accounting
Calculus
Computing Systems and Programming
Software Engineering for Data-Driven Systems
Discrete Mathematics
Principles of Finance
Microeconomics
Linear Algebra
Algorithms & Data Structures
Databases & Data Engineering
Principles of Finance
Microeconomics
Linear Algebra
Algorithms & Data Structures
Databases & Data Engineering
Operations Management
Managerial Accounting
Probability & Statistics
Numerical Methods & Optimization
Computational Statistics
Operations Management
Managerial Accounting
Probability & Statistics
Numerical Methods & Optimization
Computational Statistics
Corporate Finance
Strategy & Organisation
Marketing
Cloud Computing & Infrastructure
Machine Learning
Corporate Finance
Strategy & Organisation
Marketing
Cloud Computing & Infrastructure
Machine Learning
Semester Abroad & Internship Abroad
Semester Abroad & Internship Abroad
Deep Learning
Capstone Project
Concentration
Deep Learning
Capstone Project
Concentration
Machine Learning Operations
AI Systems & Applications / Elective
Ethical & Legal Foundations of Information Systems
Thesis
Machine Learning Operations
AI Systems & Applications / Elective
Ethical & Legal Foundations of Information Systems
Thesis
LERNZIELE
Absolventinnen und Absolventen verfügen über fundierte Kenntnisse und ein umfassendes Verständnis der mathematischen, statistischen, informatischen und wirtschaftswissenschaftlichen Grundlagen, die KI- und datengetriebenen Systemen in unterschiedlichen Anwendungsbereichen zugrunde liegen.
- Lernergebnisse 1.1: Absolventinnen und Absolventen weisen ein fundiertes Verständnis der mathematischen, statistischen und informatischen Grundlagen nach, die für künstliche Intelligenz, Data Engineering und computergestützte Systeme relevant sind.
- Lernergebnisse 1.2: Absolventinnen und Absolventen weisen ein fundiertes Verständnis von Methoden, Modellen und Systemarchitekturen der künstlichen Intelligenz und des Data Engineering nach.
- Lernergebnisse 1.3: Absolventinnen und Absolventen weisen ein fundiertes Verständnis von Unternehmensstrukturen, organisationalen Prozessen und Entscheidungskontexten nach, die für die Entwicklung und Nutzung KI-gestützter und datengetriebener Systeme relevant sind.
Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, Methoden des Data Engineering, der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Softwaretechnik anzuwenden, um KI -gestützte und datengetriebene Systeme zu entwickeln, bereitzustellen, zu integrieren und zu warten, die komplexe reale Problemstellungen in der Wirtschaft und verwandten Bereichen adressieren. Sie sind in der Lage, den gesamten Lebenszyklus KI-gestützter und datengetriebener Systeme von der Entwicklung über die Bereitstellung bis hin zum laufenden Betrieb abzudecken.
- Lernergebnisse 2.1: Absolventinnen und Absolventen konzipieren und implementieren Softwarekomponenten, Datenpipelines und Datenbanklösungen für strukturierte und unstrukturierte Daten unter Berücksichtigung von Zuverlässigkeit, Wartbarkeit, Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit.
- Lernergebnisse 2.2: Absolventinnen und Absolventen entwickeln, trainieren, validieren und vergleichen statistische und KI-Modelle und begründen methodische Entscheidungen basierend auf Leistungsfähigkeit, Robustheit, Generalisierbarkeit und Anwendungsgrenzen.
- Lernergebnisse 2.3: Absolventinnen und Absolventen entwickeln, implementieren, betreiben und warten KI-gestützte und datengetriebene Systeme über den gesamten Software-Lebenszyklus hinweg, von der Datenerhebung bis zum laufenden Betrieb.
- Lernergebnisse 2.4: Absolventinnen und Absolventen recherchieren, interpretieren und nutzen wissenschaftliche Literatur sowie technische Dokumentationen, um Problemformulierungen, Systemdesign, Modellauswahl und Evaluation zu begründen.
Absolventinnen und Absolventen kommunizieren technische, analytische und wirtschaftsbezogene Erkenntnisse wirkungsvoll und arbeiten erfolgreich in interdisziplinären und internationalen Teams zusammen.
- Lernergebnisse 3.1: Absolventinnen und Absolventen kommunizieren technische Konzepte, analytische Ergebnisse und wirtschaftliche Implikationen klar und präzise in schriftlicher und visueller Form und verwenden dabei angemessene Terminologie, Evidenz und Darstellungsformen für fachliche und nicht-fachliche Zielgruppen.
- Lernergebnisse 3.2: Absolventinnen und Absolventen präsentieren und verteidigen technische Entscheidungen, analytische Erkenntnisse und wirtschaftliche Implikationen mündlich in akademischen und beruflichen Kontexten.
- Lernergebnisse 3.3: Absolventinnen und Absolventen arbeiten effektiv in Teams zusammen, indem sie geeignete Rollen und Verantwortlichkeiten übernehmen, Aufgaben koordinieren, Beiträge integrieren und Perspektiven von verschiedenen Interessengruppen bei Problemformulierung, Systemdesign und Implementierung berücksichtigen.
Absolventinnen und Absolventen handeln verantwortungsbewusst und professionell in akademischen und wirtschaftlichen Kontexten. Sie wenden theoretisches und methodisches Wissen an und berücksichtigen dabei ethische, rechtliche, gesellschaftliche, wirtschaftliche, ökologische und kulturelle Implikationen von künstlicher Intelligenz, Data Engineering und computergestützten Systemen.
- Lernergebnisse 4.1: Absolventinnen und Absolventen bewerten KI-, Data-Engineering- und wirtschaftswissenschaftliche Lösungen unter Berücksichtigung ethischer Grundsätze, rechtlicher Rahmenbedingungen und regulatorischer Anforderungen.
- Lernergebnisse 4.2: Absolventinnen und Absolventen beurteilen gesellschaftliche, wirtschaftliche und ökologische Implikationen von KI und anderen computergestützten Systemen kritisch und begründen verantwortungsvolle Entscheidungen bei deren Entwicklung und Bereitstellung.
- Lernergebnisse 4.3: Absolventinnen und Absolventen erkennen persönliche, kulturelle und fachliche Unterschiede in internationalen Arbeitsumgebungen und passen ihre Kommunikations- und Kooperationspraktiken entsprechend an.
- Lernergebnisse 4.4: Absolventinnen und Absolventen reflektieren praktische Projekterfahrungen kritisch, indem sie beobachtete Herausforderungen, Entscheidungen und Ergebnisse mit relevanten Theorien, Methoden und professionellen Standards in Beziehung setzen.
Bewerbungsprozess
Online-Bewerbung
Prüfung Deiner Unterlagen
Assessment Centre
Zulassungs- und Stipendienentscheidung
Zulassungsvoraussetzungen
Um Dich für den Bachelor Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering zu bewerben, musst Du die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
- Allgemeine oder fachgebundene Hochschulreife oder ein vergleichbarer nationaler oder internationaler Schulabschluss (z. B. IB, US High School Diploma, A-Levels, EB). Für Deine Bewerbung benötigst Du Dein Abiturzeugnis noch nicht; zunächst genügen die letzten beiden Halbjahreszeugnisse der Oberstufe. Nach bestandener Abiturprüfung kannst Du Dein Abschlusszeugnis nachreichen.
- Internationale Schulabschlüsse: Bewerberinnen und Bewerber mit einem internationalen Schulabschluss finden weitere Informationen in der Anabin-Datenbank.
- Nachweis englischer Sprachkenntnisse: Da Deine Englischkenntnisse im Rahmen unseres Assessment Centres überprüft werden, musst Du mit der Bewerbung keinen standardisierten Englischnachweis einreichen. Solltest Du die Anforderungen im Assessment Centre nicht erfüllen, setzen wir uns mit Dir in Verbindung, um weitere Möglichkeiten zu besprechen.
- Erfolgreiche Teilnahme an unserem Online-Auswahlverfahren, bestehend aus einem Studieneignungstest zur Erfassung quantitativer, verbaler und figuraler Fähigkeiten sowie des analytischen und kritischen Denkens, einem Mathematiktest, einem Englischtest und einem persönlichen Interview.
ASSESSMENT CENTRE
Sobald Du sichergestellt hast, dass Du die Zugangsvoraussetzungen für den Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering erfüllst und unsere Bewerbungs-Checkliste durchgesehen hast, kannst Du Deine Online-Bewerbung über unser Bewerbungsformular starten.
Bitte lade folgende Unterlagen hoch:
- Ein anerkanntes Schulabschlusszeugnis (z. B. Abitur, IB Diploma, US High School Diploma, A-Levels, European Baccalaureate usw.)
- Ein optionales Motivationsschreiben (max. 500 Wörter)
- Deinen Lebenslauf (CV)
- Eine Kopie Deines Reisepasses oder Personalausweises
- Ggf. weitere Unterlagen, wie Referenzen, Empfehlungsschreiben, Zertifikate oder Nachweise über außerschulische Aktivitäten
Bitte beachte: Deine Bewerbung kann erst bearbeitet werden, nachdem die Bewerbungsgebühr von 100 Euro bezahlt wurde.
An der Frankfurt School gibt es keinen Numerus Clausus (NC). Erfolgreiche Bewerbende werden zu einem Online Assessment Centre (AC) eingeladen.
Wir arbeiten mit einem fortlaufenden Zulassungsverfahren, sodass Du bereits vor dem Bewerbungsschluss eine Rückmeldung über die Zulassung erhältst.
Solltest Du die allgemeinen Zulassungsvoraussetzungen nicht erfüllen, könntest Du aufgrund eines neuen Gesetzes in Deutschland trotzdem berechtigt sein, Dich für den AIDE zu bewerben. Bitte kontaktiere uns für weitere Informationen!
Hinweis für neurodiverse Bewerbende, Bewerbende mit Behinderungen oder mit chronischen Krankheiten
Damit wir Dich frühzeitig beraten und unterstützen können (z. B. bei der Beantragung einer Zeitverlängerung im Assessment Centre) nimm bitte möglichst frühzeitig vor Deinem Assessment Centre Kontakt mit uns oder mit der Beauftragten für behinderte und chronisch kranke Studierende auf. Weitere Informationen dazu findest Du auf unserer Website unter Gesundheit und Beratungsangebote.
Ein im Rahmen des Bewerbungsverfahrens beantragter und gewährter Nachteilsausgleich gilt ausschließlich für die Durchführung des jeweiligen Bewerbungsverfahrens. Über die Gewährung eines Nachteilsausgleichs im Studium wird im Rahmen eines eigenständigen Verfahrens unter Berücksichtigung der hierfür geltenden Voraussetzungen entschieden. Entsprechende Anträge sind beim zuständigen Prüfungsamt zu stellen.
Den für dich passenden AC-Termin kannst du in Deiner Bewerbung auswählen.
Die folgenden Termine stehen aktuell zur Auswahl:
- 10. Dezember 2026
- 20. Januar 2027
- 17. Februar 2027
Weitere Termine für das Assessment Centre werden in den kommenden Monaten bekannt gegeben. Schau regelmäßig vorbei, um keine neuen Termine zu verpassen.
Das Online-Assessment-Centre besteht aus folgenden Bestandteilen:
- Quantitatives Problemlösen
- Figurales Problemlösen
- Textanalyse und Textverständnis
- Analyse von Grafiken und Tabellen
- Mathematiktest
- Englischtest
- Strukturiertes Interview
Übungsaufgaben zur Vorbereitung auf den Studieneignungstest findest Du auf der Website des Testanbieters.
Für das Assessment Centre darfst Du einen Taschenrechner ohne Internetzugang Deiner Wahl sowie unbeschriebene Blätter für Notizen verwenden.
Neben den Testergebnissen spielen auch Deine Motivation und Dein Engagement eine wichtige Rolle bei der Zulassungsentscheidung.
Alle Assessment-Centre-Termine finden online statt. Bitte reiche Deine Bewerbung mindestens zwei Wochen vor Deinem gewünschten Termin ein.
Die Frankfurt School bietet ein leistungsorientiertes Stipendienprogramm an. Das Diversity-Stipendienprogramm richtet sich an talentierte Studierende und fördert Vielfalt innerhalb der Bachelor-of-Science-Studiengänge. Es umfasst eine Reduzierung der Studiengebühren um 15 %, 25 % oder 50 % und soll Dir einen Studienstart ermöglichen, ohne dass finanzielle Aspekte im Vordergrund stehen.
Weitere Informationen zu den Stipendien sowie zu Finanzierungsmöglichkeiten findest Du unter Finanzierung & Stipendien.
Finanzierung & Stipendien
Folgende Auswahl an Stipendienprogrammen und Finanzierungsoptionen steht angehenden Bachelor-Studierenden zur Verfügung:
- Diversity-Stipendienprogramm
- Allgemeines FS-Stipendium
- Präsidiumsstipendium
- Deutschlandstipendium
- Begabtenförderwerke
- Aufstiegsstipendium
- Brain Capital Income Share Agreements (ISA)
- BAföG
- KfW-Studienkredit
- Unterstützung durch Kooperationspartner/Unternehmen
FINANZIERUNGSMÖGLICHKEITEN & STIPENDIEN
Studierende des Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering profitieren von maßgeschneiderten Finanzierungsmöglichkeiten, die während des gesamten Studiums flexible und zugängliche finanzielle Unterstützung bieten.
Schüler:innen, die von ihrer Schule für ein Stipendium der Studienstiftung des deutschen Volkes empfohlen werden, erhalten eine bevorzugte Zulassung zum BSc-Programm. Sie durchlaufen ein verkürztes Verfahren und erhalten bis zu 75 % Gebührennachlass.
Brain Capital Fördermittel folgen dem Modell des Umgekehrten Generationenvertrags (UGV): Absolvent:innen zahlen einen festen Einkommensprozentsatz erst nach Studienabschluss und Erreichen der Mindesteinkommensgrenze zurück.
Der KfW-Studienkredit bietet 100–650 € monatlich, ohne Sicherheiten, einkommensunabhängig, für förderberechtigte Studierende in Deutschland, mit Auszahlungs-, Karenz- und Rückzahlungsphasen.
Karriereperspektiven
KI und Daten verändern Unternehmen in nahezu allen Branchen. Entsprechend wächst der Bedarf an Fachkräften, die Technologie verstehen, mit Daten arbeiten und innovative Ideen in praktische Lösungen übersetzen können.
Mit Deiner Kombination aus KI, Datenanalyse, Programmierung und Business-Know-how eröffnen sich Dir vielfältige Karrieremöglichkeiten, zum Beispiel in den Bereichen:
- Künstliche Intelligenz
- Data Science & Data Engineering
- Softwareentwicklung
- Technologie
- Consulting
- Finance
- Digital Business
- Technologieorientierte Start-ups
Je nach Deinen Interessen und Deiner späteren Position kannst Du beispielsweise KI-Lösungen entwickeln, digitale Produkte gestalten, mit Daten arbeiten, Geschäftsprozesse optimieren oder neue Technologien in Unternehmen implementieren.
Dabei bist Du nicht auf eine bestimmte Branche festgelegt. Deine Kompetenzen sind in Technologieunternehmen, Banken, Beratungen, Start-ups und vielen weiteren Branchen gefragt.
Darüber hinaus bietet Dir das Studium eine fundierte Grundlage, wenn Du Deine akademische Laufbahn mit einem spezialisierten Masterstudium im technischen oder wirtschaftswissenschaftlichen Bereich fortsetzen möchtest.
BE INSPIRED AT FRANKFURT SCHOOL
FAQ: BACHELOR IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE & DATA ENGINEERING
Programmierkenntnisse und Kenntnisse in AI sind hilfreich, aber keine Voraussetzung für ein erfolgreiches Studium des AIDE. Kurse in Programmierung und Software Engineering werden Dir helfen, diese Kompetenzen zu entwickeln.
Ja. Gute analytische und mathematische Grundlagen sind wichtig, um den Bachelor in Artificial Intelligence & Data Engineering erfolgreich zu absolvieren.
Das Studium bietet Dir zahlreiche Möglichkeiten, Dein Wissen auf praxisnahe Problemstellungen anzuwenden. Im Laufe Deines Studiums baust Du Deine Kompetenzen Schritt für Schritt auf – von den technischen und mathematischen Grundlagen bis hin zu anspruchsvollen KI-Anwendungen. Durch Praktika und Werkstudierendententätigkeiten kannst Du bereits während Deines Studiums zusätzliche Praxiserfahrung sammeln und Dein Wissen im Unternehmensumfeld anwenden. In Kursen mit Beteiligung von Praxisunternehmen und durch ein Capstone-Projekt kannst Du Dein Wissen direkt auf wirtschaftlich relevante Fragen anwenden.
Unser Bewerbungsportal ist vom 1. September 2026 bis zum 30. Juni 2027 geöffnet. Bewerbungen nach Bewerbungsschluss können in Ausnahmefällen berücksichtigt werden. Die Zulassung erfolgt fortlaufend, und Du erhältst in der Regel innerhalb von zwei Wochen nach Abschluss des Online-ACs eine Entscheidung. Wir empfehlen Dir eine frühzeitige Bewerbung, da die Plätze begrenzt sind.
Ja. Mehrere moderne Studentenwohnheime befinden sich direkt neben dem Campus, darunter i Live Campus Living und The Flag. Viele weitere Wohnmöglichkeiten gibt es in der näheren Umgebung, sodass die Wege kurz bleiben. Weitere Informationen findest Du hier: Frankfurt School Housing
Bereit zur Bewerbung
Wir freuen uns auf Deine Bewerbung über unser Bewerbungsportal. Unser Recruitment-Team unterstützt Dich gerne bei Fragen.
