Im Studiengang Social Data Science werden Methoden der Datenanalyse und Statistik mit sozialwissenschaftlichen Fragestellungen kombiniert. Zu den typischen Studieninhalten zählen Datenmanagement, maschinelles Lernen, Programmierung, empirische Sozialforschung sowie Ethik und Datenschutz. Studierende lernen, komplexe soziale Phänomene mithilfe großer Datenmengen zu untersuchen und datenbasierte Lösungen zu entwickeln. Berufliche Möglichkeiten ergeben sich in Bereichen wie Marktforschung, Politikberatung, Sozialforschung, Unternehmensberatung oder bei Behörden und Non-Profit-Organisationen. Auch Tätigkeiten in der IT-Branche, beispielsweise als Data Scientist oder Data Analyst mit sozialwissenschaftlichem Schwerpunkt, sind häufig. Der interdisziplinäre Ansatz eröffnet vielfältige Perspektiven in Wirtschaft und Gesellschaft.