DHBW Data Science & Künstliche Intelligenz – 2027

Dein Studium

Du möchtest Theorie und Praxis miteinander verknüpfen und begeisterst dich für Daten, Analysen und Künstliche Intelligenz? Dann ist das duale Studium im Bereich Data Science & Künstliche Intelligenz in Kombination mit MWAY genau das Richtige für dich.

• Studiendauer: 3 Jahre
• Studienverlauf: Wechsel von Theorie- und Praxisphasen im 3-Monats-Rhythmus
• Praxisort: Stuttgart-Bad Cannstatt
• Studienstart: 01.10.2027
• Studienort: DHBW Stuttgart
• Abschluss: Bachelor of Science

Weitere Informationen Zum Studiengang Findest Du Unter https://www.dhbw-stuttgart.de/studium/bachelor-studienangebot/informatik/data-science-und-kuenstliche-intelligenz/

Dein Profil

• Du hast ein gutes Abitur oder eine vergleichbare Hochschulzugangsberechtigung (oder bist kurz davor)
• Du hast Interesse an Datenanalyse, Statistik und Künstlicher Intelligenz
• Erste Berührungspunkte mit Programmierung (z. B. Python, Java oder SQL) sind von Vorteil
• Analytisches Denken, mathematisches Verständnis und logisches Vorgehen zählen zu deinen Stärken
• Du arbeitest sorgfältig, strukturiert und hast Freude daran, komplexe Zusammenhänge zu verstehen
• Du bist kommunikativ, gut organisiert und arbeitest gerne im Team

Was uns wichtig ist

• Motivation und Lernbereitschaft
• Interesse an neuen Technologien und datengetriebenen Lösungen
• Zuverlässigkeit, Eigeninitiative und Verantwortungsbewusstsein

Warum wir?

Als mittelständischer Softwaredienstleister bieten wir dir eine intensive Betreuung während deines Studiums. Du arbeitest an spannenden Projekten im Bereich Data Science, KI und digitale Innovationen und erhältst Einblicke in reale Anwendungsfälle. Dabei wirst du von erfahrenen Kolleg:innen begleitet und von Anfang an in das Team integriert, sodass du dein theoretisches Wissen direkt in der Praxis anwenden kannst.

Über uns

Wir pflegen Gemeinschaftsgeist, nicht den Einzelkampf. Wir suchen neue Kolleginnen und Kollegen, die mit uns gemeinsam digitale Zukunft gestalten wollen. In kleinen, agilen Teams mit flachen Hierarchien und kurzen Entscheidungswegen.