School of Business and Economics

M.Sc. Data Science in Business and Economics

Why Data Science?

Data Science is a vibrant, interdisciplinary, and rapidly growing field. According to the World Economic Forum, AI and big data are the top job skills on the rise. Consequently, studying cutting-edge AI and machine learning technologies is not only intellectually stimulating - it also equips students with essential qualifications for impactful careers in industry, policy, and academia.

Why Business and Economics?

Domain knowledge is key to identifying the right questions, selecting relevant data, applying suitable analytical methods, and communicating insights effectively to stakeholders. Simultaneously the rise of AI technologies, such as Large Language Models, highlights the need for decision makers in business and economics to possess a good understanding of their capabilities and limitations in a particular use case.

Why this program?

This four-semester M.Sc. program is designed for students who have built domain knowledge in business and economics during their Bachelor’s studies and now seek to complement it with a comprehensive set of data science skills. The program offers a unique combination of: (1) AI, machine learning, and econometrics, (2) programming and computational skills, and (3) deepening of domain expertise. These are the key features of the program:

  • compulsory training in Data Science Project Management, which includes programming in Python and R
  • deepening of econometrics as well as business and/or economics skills
  • flexible choice of modules on Data Science Techniques ranging from hands-on courses implementing AI in business settings to machine learning theory courses at the computer science department
  • the Data Science Project where students design and execute a data science project in small teams

The majority of our graduates is either hired as Data Scientist/Analyst in industry or pursues a PhD.

What is the Data Science Project?

A unique element of the program is the Data Science Project, which is typically part of the third semester. Student teams design and execute a data science project including data collection, data cleaning, modeling and analysis, and presentation. The final product is usually an App or a dashboard allowing the user to explore the problem and the solutions. Example projects include the following:

  • Itinerary AI planning city trips tailored to user preferences
  • a navigation app that helps users choose the safest routes during nighttime
  • a model to pinpoint potential locations for solar parks on underutilized land
  • an integrated machine-learning pipeline to identify heat islands in urban cities
Why Tübingen?

The University of Tübingen, along with its surrounding ecosystem, stands out as a leading hub for Machine Learning and AI research in Europe. It is home to notable institutions such as the Machine Learning Cluster of Excellence, the Tübingen AI Center, the Max-Planck-Institute on Intelligent Systems, and Cyber Valley. This creates a great environment rich in advanced research, diverse study programs, and a wealth of institutions dedicated to Machine Learning. This unique combination is rare globally, providing our students with unparalleled opportunities. Our faculty actively contributes to and benefits from this thriving environment, e.g., with several professors being members of the Machine Learning Cluster of Excellence

If you're passionate about Machine Learning, AI, Data Science, and their applications in business and economics - come study with us!

 

Key Facts

4 Semester Program

Courses start in October

120 ECTS Credits

incl. Master Thesis (30 ECTS credits)

English and German

Course Language

Systemakkreditiert durch die Stiftung Akkreditierungsrat


Areas of Specialization

  • Econometrics
  • Business and Economics
  • Data Science Techniques, e.g.:
    • Algorithms
    • Big Data Computing
    • Database Systems
    • Data Science Project Management
    • Basics of Machine Learning
    • Causal / Probabilistic / Statistical Machine Learning
    • Machine Learning Applications in Business and Economics
    • Deep Learning
    • Practical Deep Learning for Language Processing
    • Practical Deep Learning from Visual Data

Curriculum

Modules / Areas ECTS credits  
Core Studies 27  
Specialization Studies 12-24

 

30

Elective Studies 0-18
Data Science Project 12  
Advanced Topics 9  
Master Thesis 30  

 

Ph.D. Track

Absolventinnen und Absolventen dieses M.Sc.-Programms sind hervorragend auf eine anschließende Promotion vorbereitet. Zu diesem Zweck kann das Masterstudium auch im Rahmen eines Ph.D.-Tracks absolviert werden, wodurch sich Studierende gezielt und beschleunigt auf den Erwerb eines Doktorgrades vorbereiten können.

Modulhandbuch

Für detaillierte Informationen zu den Modulen informieren Sie sich bitte im Modulhandbuch.


Bewerbung

Bewerbungsschluss:

Bewerbungen für alle Masterprogramme sind vom 1. März bis zum 15. Mai möglich.
(M.Sc. Economics: bis zum 15. Juli für internationale Bewerberinnen / bis zum 15. September für EU-Bewerberinnen, bis zum 1. Mai für das Doppelabschlussprogramm mit Nottingham)

Bewerbungsportal

Bachelor Degree Requirements

 Bachelor Degree Certificate in Business Administration, Economics or related fields with a final grade of at least 2.5 or better according to the German grading system. (The final grades of international applicants will be converted into the German grading system and therefore also be subject to this rule).

  • A certificate stating that the applicant has successfully completed a first university degree or a certificate (or equivalent documents) providing evidence of the successful completion of at least the year prior to his/her final examination in the equivalent studies.
  • Degree should preferably amount to 180 ECTS.

Complete Transcript of Records with a final grade or calculated grade average.

The transcript should prove the applicant has solid intermediate knowledge in

  • Statistics / Mathematics / Econometrics
  • Business Administration
  • Economics

Further, applicants must demonstrate their experience in writing code in a statistical programming language (preferrably R or Python). Applicants can prove their experience

  • by showing that they have successfully passed modules in their qualifying degree that involve students' writing code (preferrably R or Python), in this case, applicants must provide detailed descriptions of the relevant courses, or
  • by providing documents that demonstrate their skills/experience in writing code in a statistical programming language (preferrably R or Python), e.g., part of a B.Sc.-thesis, or
  • by providing other documentation that establishes the applicant's skills/experience in writing code in a statistical programming language (preferrably R or Python), e.g. certificates of online learning platforms that offer programming for Data Science courses.
  • In all cases, it is important that applicants provide clear documentation of their skills that allows the selection committee to make an informed assessment.

Transcripts of Records containing generic module titles (such as Business Administration I, II and III) should be accompanied by detailed module descriptions.

 

Lebenslauf

Tabellarischer Lebenslauf in Englisch oder Deutsch

Motivationsschreiben

Bitte reichen Sie ein Motivationsschreiben ein, in dem Sie Ihre Beweggründe für die Bewerbung um diesen Studiengang darlegen und Ihre Qualifikationen dafür erläutern. Das Schreiben sollte eine Seite nicht überschreiten und kann entweder auf Englisch oder auf Deutsch verfasst werden.

Erforderliche Sprachkenntnisse

  Nachweis der Englischkenntnisse

  • TOEFL ibt: mindestens 79 Punkte oder
  • IELTS: mind. 6.5 (Gesamt) oder
  • Cambridge: CAE, CPE or BEC Higher oder
  • Deutsches Abitur mit mind. 6 (G8) oder 7 (G9) Jahren Englischunterricht oder
  • Anerkannter Hochschulabschluss (z. B. Bachelorabschluss), der vollständig in englischer Sprache unterrichtet wurde (Englisch als Unterrichtssprache), oder
  • Transcript of Records, das nachweist, dass mindestens 30 ECTS-Credits in englischsprachigen Modulen erworben wurden.

Bitte beachten Sie, dass für die beiden letztgenannten Optionen ein Nachweis über die Unterrichtssprache erforderlich ist, sofern diese nicht eindeutig aus dem Transcript hervorgeht!

Nachweis der Fähigkeit zum Studium in deutscher Sprache (nur für internationale Studierende):

Sonstige Dokumente

Zusätzliche Dokumente, die spezifische Qualifikationen im Hinblick auf den angestrebten Studiengang belegen, können eingereicht werden. Beispiele für solche ergänzenden Unterlagen sind unter anderem Nachweise über zusätzliche Fremdsprachenkenntnisse, Ergebnisse standardisierter Tests aus den Bereichen Wirtschaft und Management (wie GRE oder GMAT) sowie Teilnahmebescheinigungen von Summer Schools oder Forschungsprojekten, die nicht im offiziellen Transcript aufgeführt sind. Bitte beachten Sie, dass weder ein GMAT noch ein GRE eine Voraussetzung für eines unserer M.Sc.-Programme darstellen, sie jedoch als Hinweis auf bestimmte Fähigkeiten der Bewerberin bzw. des Bewerbers gewertet werden können.

Hinweis: Empfehlungsschreiben sind nicht verpflichtend. Wenn Sie dennoch Empfehlungsschreiben einreichen möchten, können Sie dies freiwillig tun.

Anerkennung internationaler Abschlüsse

Bitte beachten Sie, dass wir als akademisches Beratungsteam keine verbindlichen Auskünfte zur Anerkennung internationaler Abschlüsse in Deutschland geben können. Diese Angelegenheiten werden vom zentralen Studierendensekretariat (Beratung und Zulassung internationaler Studierender) bearbeitet, das Ihnen Informationen zur Anerkennung spezifischer Abschlüsse sowie zur Notenumrechnung bereitstellen kann.

study.masterspam prevention@uni-tuebingen.de


Zulassung

Eingehende Bewerbungen werden vom Zulassungsausschuss geprüft, um festzustellen, ob sie die Zugangsvoraussetzungen erfüllen. Anschließend erfolgt eine Einstufung auf Grundlage der im Erststudium erzielten Noten sowie weiterer Kriterien.

Zeitplan des Zulassungsverfahrens

1. März

Bewerbungsportal öffnet

15. Mai

Bewerbungsschluss

Mitte Juni

Interviews

Juni

Zulassungsbescheide werden bis Ende Juni versendet

September

Start des M.Sc. Programms

Interviews
Nachdem der Zulassungsausschuss die Bewerbungen geprüft hat, werden die besten Kandidatinnen und Kandidaten zur nächsten Phase des Auswahlverfahrens eingeladen – den Interviews. Die Einladungen werden mindestens drei Tage vor dem Interview per E-Mail verschickt und enthalten Datum sowie Uhrzeit des Gesprächs. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie Ihre E-Mails regelmäßig abrufen. Die Interviews finden über Zoom statt. Zugelassene Bewerberinnen und Bewerber erhalten innerhalb von 1 bis 3 Wochen nach dem Interview ihren Zulassungsbescheid. Studierende, die ein Angebot erhalten, haben nur einen begrenzten Zeitraum, um dieses anzunehmen und sich an der Universität Tübingen zu immatrikulieren. Nach Ablauf dieser Frist wird der Studienplatz an die nächste Person auf der Liste vergeben.

Studiengebühren 

Das Programm ist für alle EU-Bürgerinnen und -Bürger von Studiengebühren befreit. Studierende müssen lediglich eine geringe Verwaltungsgebühr sowie einen Beitrag zum Studierendenwerk entrichten, um sich zu immatrikulieren.

Das Land Baden-Württemberg hat in den letzten Jahren Studiengebühren für internationale Studierende außerhalb der EU sowie für Zweitstudierende eingeführt. Hintergrundinformationen sowie Hinweise zu möglichen Befreiungen finden Sie unter folgendem Link:

Studiengebühren


Further Questions?

Für alle weiteren Fragen, bitte kontaktieren Sie:

Studienfachberatung

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Nauklerstraße 47 | 72074 Tübingen
+49 7071 29-76415
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