Master of Data Science (m/w/d)

"Daten sind der Treibstoff unseres Jahrhunderts"

Möchtest Du "Übersetzer" zwischen datenaffinen Kollegen und Fachexperten sein? Wir bieten Dir ein praxisnahes, abwechslungsreiches zweijähriges Studium im Bereich Data Science.

Ausbildungsbeginn

01.10.2025

Vergütung

40%-Teilzeitanstellung - monatlich 1.895 €

Ausbildungsort

Hochschule Darmstadt / R+V Versicherung Wiesbaden

Dauer des dualen Master Studiums

2 Jahre

Daumen hoch – spannendes Studium und großer Praxisbezug. Auch die Einarbeitung trotz der etwas widrigen Umstände während der Corona-Pandemie waren super.

Christopher Wahl

Dualer Student im Master Data Science

Voraussetzungen

Abgeschlossenes Bachelor Studium im Bereich Mathematik, Informatik, Data Science oder gleichwertige Ausbildung
Erste Kenntnisse in: Mathematik, statistischen Methoden, maschinelles Lernen, CRISP-Zyklus
Einschreibungsfrist Hochschule Darmstadt: bis 01.09.2025

Benefits

Hochwertiges zweijähriges duales Masterstudium an der Hochschule Darmstadt zum Master of Data Science

Einblicke in Unternehmensbereiche wie Informationstechnologie, Digitale Transformation etc. in den Praxisphasen

Vernetzung und Wissensaufbau durch fachübergreifende Seminaren, Hospitationen und Data Science Communities

Intensive Begleitung und Ansprechpartner in punkto fachlicher Weiterentwicklung durch unsere Innovationsmanager

Abwechslungsreiche Lehrveranstaltungen an der Hochschule in Darmstadt

Vermögenswirksame Leistungen, attraktive Sonderleistungen wie z.B. ein hausinternes Fitnessstudio und kontinuierliche Weiterbildungsmöglichkeiten

Die Stellen für 2024 sind bereits besetzt. Sobald wir die neuen dualen Masterstellen ausgeschrieben haben, erfährst Du das hier.

Einblicke in die Küche am R+V Campus Wiesbaden

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Work-Life-Balance

am R+V Campus Wiesbaden

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Gastronomie

am R+V Campus Wiesbaden

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R+V Jobcast

Marc und Joschka absolvieren gerade ein duales Masterstudium im Bereich Data Science bei der R+V Versicherung und erzählen in diesem Jobcast® wie sie die Zeiten zwischen den Welten aufteilen und was sie so an Data Science fasziniert.