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Master in Applied Data Science
120 ECTS
*zzgl. 350 EUR Einschreibegebühr und 100 EUR Bewerbungsgebühr
Unser Master in Applied Data Science ist für Absolventen mit starken mathematischen Fähigkeiten konzipiert und bereitet sie darauf vor, in den dynamischen Bereichen der angewandten KI und Datenwissenschaft erfolgreich tätig zu sein. Das Programm baut auf quantitativen Grundlagen auf und vermittelt ihnen ein umfassendes Verständnis der Datenwissenschaft, um berufliche Herausforderungen zu bewältigen.
Durch das einzigartige Curriculum, das angewandtes maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Wirtschaft und Finanzen verbindet, erhalten die Studierenden eine breitgefächerte Ausbildung, die den aktuellen Anforderungen der Geschäftswelt gerecht wird. Das 3-Tage-Modell ermöglicht es, neben dem Studium in Teilzeit zu arbeiten und praktische Erfahrungen zu sammeln.
Die Studierenden arbeiten an Industrieprojekten mit führenden Unternehmen und Start-ups und gewinnen dadurch praktische Erfahrung. Sie werden von renommierten Dozenten betreut und erhalten Zugang zum Entrepreneurship Accelerator oder Inkubator, um eigenen Projekte zu entwickeln. Das Programm behandelt darüber hinaus ethische und rechtliche Aspekte der KI und befähigt die Studierenden, sich in der vierten industriellen Revolution zurechtzufinden.
Rankings & Akkreditierungen
Die Frankfurt School zählt zu den besten europäischen Business Schools. Sie ist von AACSB, EQUIS und AMBA akkreditiert, den drei führenden internationalen Akkreditierungsorganisationen für Business Schools. Damit gehört die Frankfurt School zu den wenigen Institutionen weltweit, die mit der sogenannten "Triple Crown" ausgezeichnet wurden.
Unser Master in Applied Data Science basiert auf vier Säulen, die eine umfassende und zusammenhängende Bildungsreise ermöglichen.
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Technological Mastery:
Die erste Säule vertieft das theoretische und technologische Fundament der Datenwissenschaft und Künstlichen Intelligenz. Hierbei werden wesentliche Bereiche wie Algorithmen und Datenstrukturen, computationale Statistik, maschinelles Lernen, Deep Learning und Cloud Computing abgedeckt. Diese Module legen das Fundament für technische Kompetenz.
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Business Process Integration:
Die zweite Säule konzentriert sich auf die enge Verzahnung von Datenwissenschaft und Geschäftsprozessen. Sie verdeutlicht, wie datengestützte Einblicke bessere Geschäftsabläufe und Entscheidungsprozesse fördern.
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Ethical and Legal Awareness:
Die dritte Säule bietet eine kritische Auseinandersetzung mit den ethischen und rechtlichen Aspekten von Data Science und KI. Sie bereitet die Studierenden darauf vor, die moralischen Herausforderungen und Risiken der statistischen Technologien zu bewältigen.
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Practical Business Applications:
Die vierte Säule legt den Schwerpunkt auf die praktische Anwendung von Data Science und KI in der Geschäftswelt. Sie befähigt die Studierenden, ihr Wissen in umsetzbare Lösungen zu übersetzen, die Innovation und Wachstum im Unternehmen fördern.
★ Kostenlose Vorkurse in Python und Mathematik werden im August vor Studienstart angeboten.
Quantitative Fundamentals
Students will acquire a rudimentary understanding of linear algebra, probability theory, information theory and their use in machine learning and data science. Paying particular attention to mathematics for information systems, this module serves as a foundation module for Machine Learning 1 & 2.
Lecturer
Algorithms & Data Structures
Using Python, this module provides you with an introduction to basic algorithms, as well as the design analysis of algorithms and data matching structures. This allows you to implement taught algorithms and learn the basics of Python.
Lecturer
Intro to Data Analytics in Business
Data Analytics plays an important role in both industrial projects and academic research. It encompasses methodologies, algorithms, and processes aimed at providing insights into high-dimensional datasets. While classical statistical approaches may not be applicable in this context, novel data-analysis techniques have emerged within the realm of machine learning. These methods are now widely used in both scientific research and practical applications, leveraging the computational power offered by modern computer technologies.
This module serves as an introduction to Data Analytics, focusing on computational techniques and algorithms designed to discover and analyze patterns, even within large-scale datasets. Covered topics include data analysis, visualization, segmentation, classification, prediction, and decision-making. You will have the opportunity to implement and apply these methods using the Python programming language and related libraries.
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Lecturer
Computational Statistics & Probability
This course introduces causal inference and generalised linear multilevel models from a Bayesian perspective. The aim of the course is to give you a hands-on introduction to the fundamentals of statistical modeling. We will cover the basics of regression up to advanced multilevel models, focusing on the algorithmic details throughout the course to build your understanding of and confidence with model-based computational statistics.
Lecturer
The Language of Business
This module serves as introduction to accounting as the language of business and its various purposes and applications. On a very fundamental level, accounting statements are a primary source of systematic public information about businesses, providing the basis for answering many relevant questions. As such, it is important for those interested in business data analytics.
Lecturer
Databases and Cloud Computing
Nowadays everyone is aware of the ever-growing importance of the data streams fueling the economy and becoming the future catalyst for our society. Learn how to master these streams by understanding the key concepts of the most important frameworks and technologies for data storage and management.
External Lecturers
Prof. Dr. Peter Roßbach & Dr. Jörg Gottschlich
Machine Learning 1
This module is a hands-on, case-study based introduction to contemporary regression-based techniques in machine learning. Machine Learning 1 has a focus on supervised learning algorithms (used to make accurate predictions about the future from current data) and unsupervised learning (used to discover unknown structure in your current data).
Lecturer
Guided Studies in Financial Management
The course provides an introduction to financial management, including capital budgeting and capital markets. The main focus is on designing and conducting empirical analyses in small teams.
External Lecturer
Dr. Stefan Scharnowski
Machine Learning 2
This hands-on module focuses on statistical machine learning and probabilistic data analysis involving highly parameterised models. Topics include time series analysis, variational inference, graphical models and unsupervised learning. You will learn how to implement supervised and unsupervised machine learning models and gain an understanding of the computational challenges faced when performing statistical inference on high-dimensional data.
Lecturer
AI & Humanity: The Ethics of Data Science
This module explores the ethical and legal questions that information technologies raise for issues such as privacy, responsibility or fairness. Participants will gain an in-depth comprehension of legal and ethical issues surrounding information technologies, as well as the crucial legal and ethical questions that we should ask about such technologies. On successful completion of this module, students will have developed and strengthened their analytic and critical skills, as well as their ability to apply those skills to ethical and legal problems and develop solutions to those problems.
Lecturer
Strategy and Performance Management
This module gives you the latest insights into strategy development and execution with a strong emphasis on organisational and machine learning on data analytics. Students become acquainted with models, tools and techniques to develop, analyse and execute organisational strategy and its success.
Lecturer
Deep Learning
This module covers deep neural networks, which are currently the “workhorse” of machine learning and most commonly used methods. Our main purpose will be to understand the theoretical background necessary to employ deep neural networks to solve problems of image recognition and language processing. Particularly, we focus on different theoretical concepts to make deep neural networks which are thus essential for building successful applications. The module has a practical focus, taking theory and then applying it immediately in each class.
Lecturer
Natural Language Processing
This module is focused on applying machine learning techniques to gain language understanding. Natural language processing is one of the main sub-fields of machine learning and has driven major algorithmic break-throughs in recent years. Language is a form of time series so break- throughs in natural language processing such as LSTM networks have been closely connected to advances in machine learning in general.
Lecturer
Cooperation Company Project
This module is a practical project conducted with a partner company which allows students to apply the skills they have learned during other semesters. Students will work in groups of 3-4 on small, current data science projects within the company under the supervision of a professor and company representative. Students will learn how to illustrate and decompose business problems as well as cleaning and managing data at all stages and then applying data science and machine learning to create a service or software for the project.
Lecturer
Electives or Entrepreneurship or Study Abroad
A range of electives allows you to tailor your Master in Applied Data Science through a diverse and distinctive structure of time formats. Electives are taught not only by in-house faculty but also by leading international practitioners, providing you with the tools to meet your personal aspirations. Elective options are published during the third semester and students must choose elective modules to start in their last semester.
Students have the opportunity to replace their elective modules with either a semester abroad at one of our international partner universities or take part in our Entrepreneurship module.
Master Thesis
You are required to conduct independent research in order to complete your Master's thesis. You will review relevant scientific publications and acquire an in-depth knowledge in the respective field before applying research methods and writing concepts to structure your work. The thesis period is typically three months and takes place during the 4th semester.
Lernziele
Wissen und Verständnis
Absolventen wird fundiertes Wissen und ein kritisches Verständnis der zentralen Theorien, Prinzipien und Methoden der Datenwissenschaft vermittelt. Sie sind in der Lage, komplexe Datenprobleme zu identifizieren, zu analysieren und zu bewerten.
Diese Kompetenz wird insbesondere in den Kernmodulen entwickelt, wie Algorithmen und Datenstrukturen, Einführung in die Datenanalyse im Business oder Computationale Statistik und Wahrscheinlichkeit sowie durch verschiedene Lehr-, Lern- und Bewertungsmethoden (z. B. Projekte, Programmieraufgaben oder Prüfungen).
Anwendung und Entwicklung von Wissen
Absolventen werden in der Lage sein, rechnergestützte, datengetriebene Modelle zu entwickeln und kritisch zu bewerten, um komplexe Datenprobleme im geschäftlichen Kontext zu lösen.
Die Anwendung analytischer Techniken ist das Herzstück fast aller Module des Programms. Der Master in Applied Data Science fördert nicht nur das Erlernen von Modellen, sondern auch deren Anwendung im Unterricht (z. B. Maschinelles Lernen I und II oder Deep Learning).
Kommunikation und Zusammenarbeit
Absolventen werden in der Lage sein, effektiv in akademischen und/oder geschäftlichen Kontexten zu kommunizieren. Sie können technische Problemlösungen formulieren und diese im Diskurs vertreten. Sie sind verantwortungsbewusste Teammitglieder, die unterschiedliche Perspektiven berücksichtigen und reflektieren.
Diese Kompetenzen werden in vielen Modulen, wie der Einführung in die Datenanalyse im Business oder den Geführten Studien im Finanzmanagement, praktiziert, bei denen die Studierenden mehrere Wochenprojekte absolvieren, um das erworbene Wissen und die Fähigkeiten anzuwenden. Diese Kompetenz steht zudem im Mittelpunkt des Kooperationsprojekts mit Unternehmen. Hier testen unsere Studierenden das in den vorherigen Semestern erlernte Wissen, indem sie an realen Business-Fällen führender Unternehmen arbeiten. Über einen Zeitraum von ca. zwei Monaten arbeiten sie eng mit dem Unternehmen zusammen, wodurch sie praxisnahe, berufliche und persönliche Erfahrungen sammeln.
Wissenschaftliches Selbstverständnis und Professionalität
Absolventen sind erfahrene Kooperationspartner in Geschäftsumfeldern. Sie haben ein tiefes Verständnis ihrer ethischen und rechtlichen Verantwortung als angewandte Datenwissenschaftler und stützen ihre beruflichen Aktivitäten auf theoretisches und methodisches Wissen.
Die Entwicklung dieser Kompetenzen erfolgt über den gesamten Lehrplan hinweg und spiegelt den natürlichen Lernweg der Studierenden wider, während sie akademisch und beruflich wachsen. Der Höhepunkt des individuellen Bewusstseins der Studierenden für ihre Rolle in Wirtschaft und Gesellschaft zeigt sich im Abschlussprojekt, der Masterarbeit, und im Kernmodul "KI & Menschheit – Die Ethik der Datenwissenschaft". Nach erfolgreichem Abschluss dieses Moduls verfügen die Studierenden über ein tiefes Verständnis der zentralen rechtlichen und ethischen Fragen im Zusammenhang mit Informationstechnologien und können ethische und rechtliche Probleme identifizieren, angemessene Lösungen entwickeln und ihre eigene Bewertung kritisch hinterfragen.
Kooperationsprojekt mit Unternehmen
Im 3. Semester haben die Studierenden die Möglichkeit, das in den vorherigen Semestern erworbene Wissen in der Praxis anzuwenden, indem sie an realen Business-Cases gemeinsam mit führenden Unternehmen arbeiten. Über einen Zeitraum von 3-4 Monaten arbeiten sie eng mit dem Unternehmen zusammen, vom Start bis zum Abschluss des Projekts. Dadurch sammeln sie umfassende, praxisnahe Erfahrungen, die sie optimal auf den Einstieg in den Arbeitsmarkt vorbereiten.
A team of PwC data scientists and engineers, inspired by motorsports data analyses, conceived the idea of constructing a slot car racing track with sensors to demonstrate data analytics potentials at exhibitions. Their project focused on creating image recognition for identifying race cars in video streams, innovating car control and monitoring methods, modularizing the backend, and establishing a central communication service for seamless information exchange among frontend, backends, and the cloud.
Students worked on a market trends project to understand market sentiment and investor activity across Xetra and Eurex. Project topics included clustering data, predictive power and analysing relationships between datasets. They used data science and machine learning to assess predictability and ultimately visualise the data with which a report was produced.
Reliable forecasts and robust monitoring are vital for energy distributors to manage peak demand effectively, ensuring grid stability and meeting customer needs, with a focus on detecting external factors influencing demand anomalies. Students developed a Machine Learning Pipeline to detect outliers and forecast utility consumption, showcased through a data-driven dashboard with essential KPIs for easy maintenance. Steps included data pre-processing, shock detection with peak categorization and explanations, model training and testing, and automated demand forecasting with dashboard integration.
In collaboration with NASA Ames Research Center and Frankfurt School, our project aimed to replicate and extend previous findings on using Guided Transfer Learning (GTL) to enhance AI performance on high-dimensional, low-sample-size (HDLSS) RNA-seq data. Given the challenges of overfitting in omics research, our approach builds on NASA’s work by pre-training AI models on large RNA-seq datasets (e.g., recount3) to capture gene expression patterns, enabling more efficient learning on small datasets. By refining GTL techniques, we seek to further reduce human intervention while improving few-shot learning, ultimately advancing AI applications in biomedical research.
The project goal was to develop a computer vision model that can detect the build-up of ice on the guide vanes of gas turbines to increase their efficiency. The key tasks of the students were Image Processing (e.g. Edge Detection, Feature Extraction), Data Augmentation, Modeling (e.g. 3D ResNet Model, Anomaly Detection) and an experiment on InfraRed Camera for capturing ice.
The project aimed to identify fraudsters attempting to bypass EU sanctions by constructing a knowledge graph using Open Sanctions and Open Ownership data. This graph was further enriched with data external services like Grok and geo information for better location-based analysis. To enhance data quality and uncover hidden connections, advanced Graph Data Science techniques were applied, including community detection, entity recognition, and entity resolution. These methods improved the accuracy of identifying sanction circumvention attempts, enabling better enforcement and risk assessment.
In this project, we set out to revolutionize how project platforms inform decision-making for market positioning, training strategies, and project acquisition. Our team developed a scalable solution to extract, process, and analyze job/project postings, leveraging NLP techniques like tokenization, stemming, and keyword extraction. The result? Categorization of projects into focus groups (e.g., ML Engineering, Data Engineering) and a clear view of market trends over time.
Students addressed the pressing issue of human impact on global vegetation and its consequences, aiming to mitigate intervention and investigate the tourism industry's role. They developed skills in data modeling, analysis of satellite imagery, time-series data modeling, geographic data visualization, and effective communication.
Sentyre collects data from trucks driving and developing a smart system to predict the best tyre for a certain truck and position on the truck. Students used data science algorithms and data visualisation to come up with a prediction model on the best tyres for certain trucks. Students also used Jupyter Notebook to show their results.
Navigating financial markets is prone to an overload of information, resulting in the challenge to make the right decision at the right time. This applies to the asset class of digital assets even more. Therefore, our students enhanced the decision-making process by developing 1. a forecasting algorithm for predicting the returns of single digital assets using random forest algorithms and neural networks and 2. by constructing a sentiment indicator for major cryptocurrencies by analysing tweets with the help of NLP algorithms.
Treffen Sie uns online und auf dem Campus
Erfahren Sie mehr über unsere Master-Programme, indem Sie an einem unserer Master-Informationsabende teilnehmen. Finden Sie das Programm, das am besten zu Ihren Karrierezielen passt.
Nutzen Sie die Gelegenheit, sich bei einem Besuch einer unserer Open Campus Nights ein eigenes Bild von unserem Campus zu machen und sich mit Vertretern der einzelnen Programme auszutauschen.
Personalisieren Sie Ihren Master in Applied Data Science
3-Tage-Modell
Der Master in Applied Data Science wird in einem einzigartigen Zeitmodell unterrichtet. Dies ermöglicht es Ihnen, neben Ihrem Vollzeitstudium in Teilzeit zu arbeiten. Wir nennen dies das "3-Tage-Modell". Die Studierenden besuchen in der Regel an drei Tagen pro Woche Vorlesungen – donnerstags, freitags und samstags. Die verbleibenden drei Werktage bleiben Ihnen somit für Selbststudium, Sprachkurse oder eine Teilzeitbeschäftigung.
Entrepreneurship Centre
Die Mission des Entrepreneurship Centre ist es, Frankfurt School-Studierende sowie externe Interessengruppen wie Investoren, Alumni, Gründer und Partner zu inspirieren, zu vernetzen und zu trainieren & fortzubilden. Sie können sich für unseren Inkubator, in dem Sie ganzjährig Unterstützung erhalten oder dem Vorantreiben Ihres Projektes durch die Teilnahme am Accelerator entscheiden. Darüber hinaus können Sie auch das Entrepreneurship-Modul im 4. Semester wählen und diese Spezialisierung zu einem Teil Ihres Studiums machen!
Wahlfächer
Im 4. Semester können die Studierenden aus einer Vielzahl von Wahlfächern wählen, die sich auf Themen wie Finanzen, Management und Datenwissenschaft konzentrieren. Dies gibt ihnen die Möglichkeit, ihr Masterprogramm zu vertiefen und zusätzlich zu den Hauptthemen, Einblicke in andere Interessensgebiete, ausgerichtet auf ihre beruflichen Zielen, zu gewinnen.
Studium im Ausland
Die Frankfurt School hat Partnerschaften mit über 90 Universitäten weltweit aufgebaut, die sich auf Wirtschaft und Management spezialisiert haben. Dieses Netzwerk bietet unseren Studierenden die Möglichkeit, ihre Perspektiven zu erweitern, verschiedene kulturelle und akademische Umgebungen kennen zu lernen und zu erleben sowie internationale Verbindungen auf- und auszubauen. Es ist die Gelegenheit für Sie, in eine neue Umgebung einzutauchen, die Sie auf eine globale Karriere vorbereitet.
Studentenleben
Die Frankfurt School ist stolz auf ihre internationale Studierendengemeinschaft. Viele unserer ambitionierten und inspirierenden Studierenden leiten wichtige Initiativen wie Fundraising für Umweltprojekte oder für Tech- und Innovations-Start-ups und beteiligen sich an Beratungswettbewerben, Sport- und Wohlbefinden-Aktivitäten.
Career Services & Ihr FS-Netzwerk
Nach Abschluss Ihres Masters in Applied Data Science werden Sie in der Lage sein, für Unternehmen die richtigen Verbindungen zu knüpfen. Unternehmen, einschließlich der Big Four, suchen Experten, die spezifische Wünsche und Bedürfnisse verstehen und relevante Lösungen für echte Geschäftstransformationen bieten können. Jobmöglichkeiten umfassen, sind aber nicht beschränkt auf Data Scientist, Business Analyst, Consultant, Cloud Engineer, AI Engineer, Software Engineer, Machine Learning Engineer, Product Owner und neue Rollen in allen Sektoren, die eine digitale Transformation durchlaufen.
Unsere exklusiven Unternehmensverbindungen ermöglichen es Ihnen, ein starkes Netzwerk für Ihre Karriere aufzubauen. Unser Career Services-Team steht Ihnen für individuelle Beratungen zu Karrieren im Bereich Wirtschaft und Management zur Verfügung. Dies, zusammen mit unseren regelmäßigen Gastvorträgen und Firmenbesuchen sowie der Möglichkeit, während Ihres Vollzeitstudiums in Teilzeit zu arbeiten, rückt Sie nach dem Abschluss ins Rampenlicht für eine Anstellung. Schauen Sie sich hier das neueste Event mit Adobe an.
Erfahren Sie, wo unsere Master-Absolventen arbeiten!
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"Enrolling in MSc Applied Data Science at Frankfurt School has significantly transformed my career path, transitioning me from business to the IT industry. The curriculum provides a comprehensive blend of data science theory and practical insights into backend systems that manage data collection, ingestion, and transformation. This deep understanding of the entire data pipeline was instrumental in securing my current position at Amazon Web Services, where I contribute to cloud solutions. I particularly appreciate the 3-day model, which offers ample time to gain practical experience by working within the industry before graduating. This structure has also facilitated my early adaptation to the working culture in Germany, an aspect I find crucial for international students."
"MADS is one of those programs that actually delivers the interdisciplinary knowledge it promises. Learning about corporate finance and business strategy, along with practical coursework in deep learning and AI, is what differentiates me from my peers today; most see only one side of the equation. I took the unusual route from being a physicist to a data scientist, then a quant, and now an equity analyst. My job is to identify the most promising AI companies to invest. Having experienced the entire stack of data science technologies, from cloud databases to training large models, I feel very confident in picking companies with the right mix of technological edge and business economics. Another great aspect of MADS is its social environment. I met some incredibly talented and diverse people who are now lifelong friends."
"During my Master of Applied Science at the Frankfurt School of Finance and Management, the curriculum was instrumental in bridging my economics background with advanced technical skills. Courses in data analysis, programming, and financial modeling provided a comprehensive understanding of how to leverage data for strategic decision-making. This educational foundation has been directly applicable to my role as an Analytics Analyst at Deutsche Bank, where I utilize these skills to interpret complex data sets, develop insights, and drive data-informed decisions that enhance our financial strategies. Studying at Frankfurt School was an amazing experience, enriched by the incredible people I met. I formed valuable connections and made lifelong friends who have been a vital part of my personal and professional journey."
"I find that the technical requirements in the field of data science are very diverse and the Master in Applied Data Science programme was designed to train us “full stack” through application oriented projects. In addition, the management courses, and specializations such as AI ethics help me now with the strategic development of the data area in my company.
I got my dream job, so that‘s certainly a good example. Also, most of my fellow students could choose between positions. I would advise students considering enrolling in this programme to learn Python and participate in extracurricular activities. This way, you will be well-trained and will have already built a network."
"Starting a technical program without a technical academic background was challenging, but the MADS program guided me through the core basics of Data Science. Beyond learning various tools, I deeply understood the implications of handling data, including human biases and the sensitive aspects of data interpretation. This process opened my eyes to technical solutions in every corner of the world and business, significantly expanding my capability to understand both business and technology. The opportunity at Frankfurt School to work three days a week while studying and collaborating with big companies boosted my confidence for post-graduation work. I am currently working as a Cloud Consultant and Developer. Additionally, I had fantastic peers with whom I remain in close contact and can seek professional advice anytime."
"The 3-day study model is one of the unique advantages of the Frankfurt School Master programmes that really stands out for me. Not only does it give you the opportunity to earn something while studying, but you can immediately apply what you just learned in class. In doing so, you deepen your knowledge and work on a practical application. My working student position was an ideal opportunity for me to test whether I would like to go into strategy consulting full-time after graduation. However, over the two years of the Master programme, you can also get a taste of different industries to try out and hopefully secure some full-time offers in the process. In my experience, employers really appreciate the additional work experience, and it helps you stand out from the competition."
"The MADS Program and Frankfurt School Network empowered me to make significant career shifts. I transitioned from project management to data science and data architecture teams in Germany. The program's courses, led by experienced professors, provided a strong foundation in data science and machine learning concepts. It's a fantastic steppingstone for anyone exploring this ever-evolving field. However, the true value lies beyond the coursework. The MADS program is like Willy Wonka's Golden Ticket – it unlocks a network of exceptional people and knowledge. But like Charlie, it's up to us to capitalize on this opportunity by actively building relationships and pursuing further learning. This program has been transformative for me, and I highly recommend it to anyone seeking a career change in Germany."
“The MADS program at Frankfurt School has been a transformative experience for me, seamlessly bridging my business background with the rapidly evolving field of Data Science. What sets this program apart is the interdisciplinary approach, encompassing both theoretical knowledge and practical application of data-related concepts. This well-rounded education was pivotal in securing my current position as an Analytics & Insights Manager at Procter & Gamble, where I thrive to drive business growth by generating valuable consumer and product insights. Combination of academic learning and industry exposure offered by MADS is truly unparalleled and very appreciated. This is reflected in one of the most valuable features of the MADS program, namely its 3-day model, which gave me an opportunity to apply learned concepts quite quickly in a real-world setting. It enabled me not only to gain practical experience at a prominent German company, but also facilitated my integration in the German culture and working environment – a crucial aspect for every international student.”
"Studying Applied Data Science at Frankfurt School was an enriching experience. The program strikes a great balance between the various disciplines needed to excel at data science. The faculty's diverse expertise in academia, applied science, business, and entrepreneurship provides different angles to the concepts taught which helps acquire a more objective view on the whole. The courses are cutting-edge and very practical, which made them immediately useful in real-life situations. The program also attracts a diverse range of students, which adds a lot to the overall experience. I felt well-prepared and confident in my skills after completing the program. To anyone considering moving from business to data science: it is a lot of work but it's definitely doable and this is a great program to do so!"
"I am currently working as a Data Analyst and Data Scientist at ING Germany. My studies of Applied Data Science at Frankfurt School of Finance & Management have been highly effective and meaningful. The program offers numerous practical case studies of data science, providing me with ample career development opportunities, particularly at the intersection of finance and data science, which opens up many possibilities for growth. The entire curriculum is highly international, with students from diverse backgrounds, allowing me to appreciate and enjoy the importance of cross-cultural communication, which helped me with working in an international organization."
Beschäftigungsstatistiken - Jahrgang 2023
Gehalt nach dem Abschluss*
Durchschnittsgehalt (einschließlich Bonus): 75.300 Euro*
*Ohne Trainees und Praktikanten.
Wo arbeiten die Absolventen?
Unsere Absolventen des Master in Applied Data Science haben seit ihrem Abschluss Jobs in verschiedenen Unternehmen und Branchen gefunden.
Liste der Arbeitgeber
- Accenture
- Allianz Global Investors
- Amazon
- BASF
- Bayer
- Boston Consulting Group (BCG)
- CARIAD
- China Fortune Securities
- citiworks AG
- Commerzbank AG
- DekaBank
- Deloitte
- Deutsche Bank AG
- Deutsche Börse
- Deutsche Bundesbank
- Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH
- DZ Bank AG
- Eurex
- EY
- flatexDEGIRO AG
- Fraunhofer IEE
Beschäftigung nach Branche
Beschäftigung nach Funktion
Zeit bis zur Anstellung
Von allen Studierenden, die eine Anstellung suchten, fanden 88% innerhalb von 3 Monaten nach dem Abschluss einen Job.
Land des Stelleneintritts
Klassenprofil
Überblick
Anzahl der Studierenden: 35
Nationalitäten: 12
Durchschnittsalter: 27
Herkunft der Studierenden
Akademischer Hintergrund
Lernerfahrung
Unser Master in Applied Data Science verfolgt einen praktischen Ansatz, indem er Sie auf die Realität der Datenwissenschaft in der Arbeitswelt vorbereitet. Wir tun dies, indem wir Ihre statistischen, mathematischen und rechnerischen Fähigkeiten stärken und Sie mit praktischen Erfahrungen im Arbeitsalltag ausstatten.
Lehrmethoden
Die Frankfurt School legt Wert auf einen studierendenzentrierten, interaktiven Lernansatz, der Zusammenarbeit und Engagement fördert. In den meisten Studiengängen liegt der Schwerpunkt auf Präsenzunterricht, der durch Online-Elemente ergänzt wird. An der Frankfurt School nehmen die Studierenden aktiv an Gruppenaktivitäten wie Präsentationen, Simulationen und Planspielen teil, um Peer-Learning und Teamarbeit zu fördern. Darüber hinaus bieten regelmäßige Gastvorträge reichhaltige Gelegenheiten, sich mit Branchenführern und Alumni zu vernetzen und so Einblicke in die Branche zu gewinnen und Beziehungen aufzubauen, die für Ihre zukünftige Karriere entscheidend sind. Mit einem starken Fokus auf effektiver Problemlösung werden die Studenten mit realen Geschäftsszenarien konfrontiert, um die Lücke zwischen theoretischem Wissen und praktischer Anwendung zu schließen.
Wettbewerbe & Auszeichnungen
Die Frankfurt School ermutigt die Studierenden, das ganze Jahr über an verschiedenen Herausforderungen und Wettbewerben teilzunehmen, wodurch ausgewählte Studierende die Möglichkeit haben, sich zu beweisen und gegen andere Top-Universitäten weltweit anzutreten.
Deutschkurse
Der Master in Applied Data Science wird ausschließlich in englischer Sprache unterrichtet. Allerdings werden Deutschkurse angeboten, um nicht deutschsprachige Studierende während ihres Studiums zu unterstützen. Wir empfehlen dringend, dass die Studierenden vor ihrer Ankunft in Frankfurt Deutsch lernen, um ihre Beschäftigungsaussichten zu verbessern.
Bewerbungsprozess
Anforderungen
- Erster akademischer Abschluss (Bachelor oder Diplom) von mindestens 180 ECTS-Punkten
- Hervorragende schriftliche und mündliche Englischkenntnisse (TOEFL - 90 iBT, IELTS 7.0 oder vergleichbar)
- Gültiger GMAT/GRE-Score oder Frankfurt School Admission Test (BT Methods)*
- Erfolgreiches Assessment Interview
Es fällt eine Bewerbungsgebühr in Höhe von 100 EUR an.
*Bitte beachten Sie: Der Frankfurt School Admission Test (BT Methods) kann nur einmal abgelegt werden.
Fristen & Rabatte
| Early Bird (EUR 4,000 Rabatt)*, *** |
30. November 2024 |
| Early Bird (EUR 2,000 Rabatt)**, *** |
31. März 2025 |
| Endgültige Bewerbungs- und Stipendienfrist | 30. Juni 2025 |
*Um sich den Early Bird-Rabatt zu sichern, müssen Sie bis zum 31. März ein Zulassungsschreiben erhalten haben.
**Um sich den Rabatt zu sichern, müssen Sie bis zum 30. Juni ein Zulassungsschreiben erhalten haben.
***Bitte beachten Sie, dass interne Bewerber nicht für den Frühbucherrabatt berechtigt sind. Stattdessen erhalten sie einen Alumni-Rabatt.
Ihren Master in Applied Data Science finanzieren
Ihr Studium ist eine Investition in Ihre berufliche Zukunft. Als internationale Business School bieten wir Ihnen nicht nur ideale Bedingungen für den Erwerb eines Abschlusses – wir bieten Ihnen auch hervorragende Karrierechancen.
Da wir die Qualität unserer Lehre und Forschung garantieren können, erwarten und fördern wir ein Höchstmaß an Engagement und Motivation von unseren Studierenden.
Kooperationen
FERI
Die FERI Gruppe ist ein bankenunabhängiges Multi Asset-Investmenthaus, das maßgeschneiderte Investmentlösungen für Institutionelle Investoren, Familienvermögen und Stiftungen entwickelt. Die Teilzeitstelle liegt im Bereich Investment Kundenmanagement, welcher die Erstellung von Anlagevorschlägen, die Begleitung von Ausschreibungen und Due Diligence-Questionnaires, sowie individueller Pitches für Privat und Institutionelle Kunden verantwortet.
FERI übernimmt 50 % der Studiengebühren. Die Studierenden arbeiten drei Tage pro Woche bei FERI mit einer Vergütung von mind. 1.900 €/Monat. Die Voraussetzungen sind Deutschkenntnisse auf C1-Niveau, Interesse am operativen Fondsgeschäft und ein guter Bachelor-Abschluss im wirtschaftswissenschaftlichen Bereich. Die vollständige Ausschreibung finden Sie hier. Die Bewerbung erfolgt direkt bei FERI über den Link in der Ausschreibung.
Proresult
Proresult ist ein Beratungsunternehmen im Bereich Finanzdienstleistungen mit Projekten in Frankfurt. Für Studierende mit einem Hintergrund oder Interesse an Finanzberatung und Deutschkenntnissen auf C1-Niveau ist dies eine fantastische Gelegenheit, während des Studiums Erfahrungen zu sammeln. Die Kooperation garantiert eine zweijährige, bezahlte Teilzeitstelle im Unternehmen (3 Tage pro Woche). Im Gegenzug übernimmt Proresult die Studiengebühren vollständig.
Pro Intake wird die Möglichkeit einem Studierenden angeboten. Der Auswahlprozess berücksichtigt akademische Exzellenz, persönliche und berufliche Leistungen sowie Ihr Abschneiden im Bewertungsprozess. Bei der Bewerbung für diese Kooperation erklären sich die Bewerber damit einverstanden, ihre Daten für den Auswahlprozess mit Proresult zu teilen. Vorstellungsgespräche und die endgültige Auswahl eines Kandidaten für die Kooperation werden von Proresult durchgeführt.
Die Bewerber sollten die Bewerbung für diese Kooperation als Teil ihrer Online-Bewerbung ausfüllen. Weitere Informationen finden Sie hier.
Kontakt
Sie können Proresult direkt kontaktieren, wenn Sie mehr über die Position erfahren möchten.
Kontakt:
Andreas Peters
Kontakt
Tamay Kasap Ercanli
Recruitment Officer
Hana Karlovic
Recruitment Manager
