Data Science & AI for Sports

Hochschule für Informatik, Studienrichtung im Studiengang Data Science

Sport begeistert und verbindet Menschen. Mit deinem Abschluss in Data Science & AI for Sport bis du mittendrin: Dank deinen analytischen Fähigkeiten berätst du Spitzenteams, Einzelsportler und trägst dazu bei, die Welt des Sports datengetrieben und nachhaltig weiterzuentwickeln.

Steckbrief

Abschluss: Bachelor of Science FHNW in Data Science & Artificial Intelligence
Studienrichtung Data Science & AI for Sports
Studienmodus: Praxisintegriertes Bachelorstudium (PiBS), Teilzeit/berufsbegleitend und Vollzeit
ECTS-Punkte: 180
Nächster Start: 14.9.2026
Durchführungsort(e): FHNW Campus Brugg-Windisch

Auf einen Blick

Performance: Sportliche Höchstleistungen durch präzise Datenanalysen ermöglichen.
Sport-Tech: Wearables und Taktiken mit KI und Sensorik revolutionieren.
Sportler-zentriert: Studium und eigene sportliche Karriere ideal kombinieren.

Die Studienrichtung ist Teil des Studiengangs Data Science & Artificial Intelligence. Melde dich für den Studiengang Bachelor in Data Science & Artificial Intelligence an und du wirst automatisch Zugang zur Studienrichtung haben.

Zum Studiengang Data Science & Artificial Intelligence

Zukunftsperspektiven

Als Absolvent*in der Studienrichtung DS&AI for Sport bist du der Experte, die Expertin für Sport Analytics. Du nutzt Sportdaten und Performance-Metriken, um beispielsweise Spitzensportler*innen dabei zu unterstützen, ihre Leistungen zu optimieren oder Spieltaktiken zu perfektionieren. Oder du entwickelst in enger Zusammenarbeit mit Sportwissenschaftler*innen Trainingspläne für den Breitensport. Vielleicht arbeitets du auch mit Ärzt*innen und Physiotherapeut*innen, um die Rehabilitation von verletzten Personen zu revolutionieren. Welches Feld du auch wählst, deine Fähigkeiten tragen dazu bei, dass die Welt des Sports dank Daten ganz neue Wege geht.

Mögliche Anwendungsfelder sind etwa Spielanalyse, Trainingssteuerung, Sportmanagement und Sportökonomie.

Mögliche Berufsfelder

Sports Data Analyst

Nutze Daten, um die Teamleistung, Strategie und Entscheidungsfindung zu verbessern, indem du die Leistung der Spieler, Spieltaktiken und Schwächen des Gegners analysierst.

Rehabilitation Data Analyst

Unterstütze die Physiotherapie mittels Datenanalyse, um die Rehabilitation für einen Patienten individuell zu optimieren.

Business Strategy Analyst

Du untersuchst und analysierst Markttrends, den Wettbewerb und die Unternehmensleistung, um die langfristige Strategie und Entscheidungsfindung eines Unternehmens im Sportbereich zu steuern.

Sport Data Engineer

Du entwickelst und wartest die Systeme, die die riesigen Datenmengen verwalten und verarbeiten, die in der Sportanalyse verwendet werden.

Datengetriebener Sportjournalist

Du nutzt data-driven Storytelling und visuelle Informationsverarbeitung, um die spannendsten Stories aus der Welt des Sports zu finden und zu erzählen.

Aufbau und Inhalte

Diese Fachrichtung ist vollständig in das Studium Data Science & AI integriert: Du erwirbst fundierte Kompetenzen in Machine Learning sowie Datenanalyse und spezialisierst dich direkt auf den Sportsektor. Dabei nutzt du Daten zur Leistungsoptimierung, wertest Wearables aus und lieferst strategische Insights für das Management von Vereinen und Verbänden. Die enge Zusammenarbeit mit Profis aus Medizin, Technik und Psychologie schärft dabei dein interdisziplinäres Profil. Dein Studium gestaltest du maximal flexibel: Wähle zwischen klassischen Modulen oder dem freien „Open Learning“, bei dem du Lernort und Tempo selbst bestimmst – immer unterstützt durch unsere Coaches.

Wie funktioniert das Leben am Campus? Welche Lernangebote gibt es? Diese Informationen und noch viel mehr findest du hier.

Dozierende

Du lernst von Dozierenden mit Erfahrung in Data Science, AI und Softwareentwicklung, die ihre angewandten Forschungs- und Industrieprojekte direkt in die Lehre einbringen. Coaches begleiten dich persönlich in deiner fachlichen und persönlichen Entwicklung – von den ersten Modulen bis zur Bachelor-Thesis.

Die meisten Module werden von Dozierenden der Institute für Data Science, Interaktive Technologien sowie Mobile und Verteilte Systeme unterrichtet. Mathematikmodule werden vom Institut für Mathematik und Naturwissenschaften der Hochschule für Technik und Umwelt angeboten. Kontextmodule zu gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und sprachlichen Themen werden gemeinsam mit Studierenden der Hochschule für Technik und Umwelt besucht und vom Institut für Geistes- und Sozialwissenschaften gelehrt.

Fragen? Studierende geben Antwort!

Hast du Fragen zu Studieninhalten, Studienalltag oder Studienform? Unsere Data-Science & Artificial Intelligence-Studierenden Lukas, Damian und Lukas stehen dir über WhatsApp zur Verfügung.

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Zulassung & Organisatorisches

Sprache

In Englischer Sprache ist die Mindestanforderung für das Studium an der Hochschule für Informatik FHNW ein Englisch-Niveau B1, wir empfehlen in diesem Studiengang jedoch ein Englisch-Niveau B2. Vor Semesterbeginn wird ein Englisch-Einstufungstest durchgeführt.
Wirst du tiefer als B2 eingestuft, empfehlen wir dir den Besuch des Moduls Fachcoaching Kommunikation Englisch.

Falls du deine Englisch-Kenntnisse eigenständig auf das geforderte Niveau bringen willst, empfehlen wir dir folgende Ressourcen: