Data Science & Intelligent Analytics

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.

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.

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

STUDIENSCHWERPUNKTE

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