Duales Studium - Data Science und künstliche Intelligenz 2027 (DHBW)

Deine Aufgaben bei FFT

Daten sind für dich mehr als nur Zahlen? Dann ist das duale Studium Data Science genau das Richtige für dich. Du lernst, Daten zu analysieren, Machine-Learning-Modelle anzuwenden und aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.Dabei verbindest du Data Science, Informatik, Mathematik und Unternehmenspraxis und entwickelst innovative Lösungen für reale Herausforderungen.Vorkenntnisse in Programmierung oder Künstlicher Intelligenz musst du nicht mitbringen. Alles, was du brauchst, lernst du im Studium und in den Praxisphasen bei FFT.

Ausbildungsinhalte

• Programmierung von Echtzeit-Datenbanken und Softwaresystemen
• Entwicklung von eigenen Tools mittels C#/ C++/ Python/ R
• Methoden zur Analyse und Interpretation großer Datensätze erlernen
• Grundlagen und fortgeschrittene Techniken der Statistik verstehen
• Algorithmen für Vorhersagemodelle entwickeln und anwenden
• Einsatz von Big Data Tools wie Hadoop und Spark
• Nutzung von Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud und Azure

Kooperierende Hochschule

• DHBW Mosbach
  • Fachbereich: Wirtschaft
  • 6 Semester

Was dich auszeichnet

• Gutes analytisches und logisches Denkvermögen
• Interesse am Konzipieren und Programmieren
• Selbstständiges und teamorientiertes Arbeiten
• Engagement und Kreativität
• Fachhochschulreife oder Abitur
• Deutschkenntnisse auf C1-Niveau und sehr gute Englischkenntnisse

Bei FFT erwartet dich*

• Interessante Karriereperspektiven bei einem global agierenden Unternehmen
• Möglichkeit für Auslandspraktika während des dualen Studiums
• Betreuung durch erfahrene Ausbildungsabteilung und professionelle Teams
  Das WIR führt zum Erfolg
• Qualifizierte Einarbeitung und Teilnahme an zusätzlichen individuellen Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Vermögenswirksame Leistungen
• Mietkostenzuschuss für deine Wohnung bei studienbedingtem Umzug
• Zahlreiche Vergünstigungen über unsere Mitarbeiterangebote

* Unsere Benefits können je nach Standort variieren