Data Science & Intelligent Analytics BB

Masterstudiengang

Profil des Studiengangs

Die Bedeutung digitaler Fakten zur realen Arbeitswelt nimmt in Zeiten der Digitalisierung stetig zu. Obwohl Daten schon seit jeher dazu genutzt wurden, unternehmerische Prozesse zu unterstützen, bieten wachsende Datenspeicher und die sich stetig verbessernden Möglichkeiten zur automatisierten Datenanalyse neue und oft ungenutzte Potentiale. Um bestmögliche Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen zu erzielen, müssen sich Data Scientists zudem an Anwendungsdisziplinen orientieren.

Highlights

Top Karrierechancen durch Kombination von fachlichem Knowhow und Anwendungswissen
Training mit realen Daten und neuesten Auswertungstools
Praxisorientiertes Spezialwissen in z.B.: Visual Analytics, Big Data Processing, Machine Learning, Business Intelligence
Anwendungsorientiertes Spezialwissen in z.B.: Leadership, Projektmanagement, innovative Geschäftsmodelle, Businessethik

Berufsfelder

Big Data Application Developer
Data Engineer
Big Data & BI Consultant
Data Scientist
Manager für Data Science Teams
Analyst:in für Big Data
Spezialist:in für Business Intelligence & Analytics

Studienschwerpunkte

36 % Data-Science-Grundlagen
22 % Data-Science-Anwendungskompetenz
8 % Management & international Skills
9 % Fachspezifische Vertiefungen & Wahlfächer
25 % Praxistransfer & Masterarbeit

Im Zentrum der nächsten digitalen Revolution

Der Studiengang ist interdisziplinär ausgerichtet und vereint Fachkompetenzen aus Informatik, Statistik, Mathematik und verwandten Anwendungsdisziplinen. Die Absolvent:innen besitzen anwendungsbereite Kompetenzen in Daten, den Technologien dahinter, den Anwendungsdomänen im Unternehmenskontext und der Entwicklung und Implementierung innovativer Lösungen für die nachhaltige und profitable Nutzung der Daten. Diese vier ineinander verzahnten Kernaspekte bilden die wesentlichen Triebkräfte des Studiengangs und entfalten erst in der gemeinsamen Nutzung entsprechende Wirkung. Die besondere Herausforderung besteht darin, einen ausreichend hohen Komplexitätsgrad in der Betrachtung von Daten und Technologie zu erreichen, ab dem die Effekte von Data Science überhaupt erst praktisch erlebbar werden. Um dies sicherzustellen, setzt das Studium auf Data-Science-Labs mit speziell für diesen Zweck aufbereiteten Datensets und projektgestütztes Lernen. Der Master vermittelt ein Portfolio an Kompetenzen, die Abschnitte der Wertschöpfungskette adressieren: von den Rohdaten über Querschnittsfunktionen (z.B. Management) bis hin zum wirtschaftlichen Erfolg.

Freiraum durch Vertiefung

Durch die einzigartige Verflechtung mit anderen Masterstudiengängen* lernen Studierende während der Ausbildung interdisziplinär zu arbeiten und sind damit auf die Herausforderungen von heterogenen Arbeitsfeldern vorbereitet. Um Personen mit unterschiedlichen Bildungsbiographien den Einstieg in das Studium zu erleichtern, wird ein optionaler Vorbereitungskurs angeboten.

_{*Kooperation in Wahlpflichtfächern mit den Mastern: Web Communication & Information Systems, Smart Products & Solutions und ERP-Systeme & Geschäftsprozessmanagement.}

Anerkennung von Vorkenntnissen

Studierende haben die Möglichkeit, sich vor dem jeweiligen Semesterstart Lehrveranstaltungen durch bereits vorab erworbene Kompetenzen anrechnen zu lassen. Die Anrechnung erfolgt über einen Antrag direkt bei der Studiengangsleitung.