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MASTER-Studium: Business Data Analytics

Neues Masterprogramm bildet Datenspezialisten mit Managementkompetenz aus


Die Verarbeitung und Interpretation von Daten sind heute die Grundlage für viele innovative Geschäftsmodelle und Produkte und entscheidend für den betrieblichen Erfolg. Ausgebildete Experten in diesem Bereich sind entsprechend stark nachgefragt und werden in ganz unterschiedlichen Einsatzgebieten benötigt.

Der Masterstudiengang „Business Data Analytics“ an der FHDW Hannover ist für Bachelor-Absolvent*innen der Wirtschaftswissenschaften, Informatik oder Wirtschaftsinformatik interessant, da er alle nötigen informationstechnischen sowie kaufmännischen Kompetenzen vermittelt, um moderne Datenanalysemethoden anzuwenden und für betriebliche Ziele einzusetzen. Er vereint dafür Aspekte aus den Bereichen Data Science, Business Analytics und Management.


#nachgefragt - in drei Minuten erklärt: Das Master-Studium Business Data Analytics an der FHDW Hannover

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Umfassende Fach- und Managementausbildung

Mit dem kombinierten Fachwissen aus Data Science und Business Analytics erhalten Sie eine umfassende Ausbildung zur Datenspezialistin/zum Datenspezialisten. Damit werden Sie befähigt, an der Schnittstelle von Betriebswirtschaftslehre und Informatik Spuren in Daten zu verfolgen, um neue Geschäftsmodelle zu entdecken und kreative Produktideen zu entwickeln.

Im Kompetenzblock Managementblock erwerben Sie darüber hinaus die notwendigen Entscheider-Kompetenzen, um diese operativen Analysen zu beurteilen, zu steuern und zu begleiten.

Die Gesamtkombination dieser Bereiche macht sie zu einer gefragten Expertin/einem gefragten Experten für Unternehmen, um im Informations- und Datenzeitalter auf allen organisatorischen Ebenen innovativ und handlungsfähig zu bleiben und sichert Ihnen erstklassige Berufsaussichten.

Durch den Einsatz verschiedener Lehrformen, Vorlesungen, Seminare und Projektarbeiten erwerben Sie Wissen sowohl über theoretische Grundlagen und aktuelle Technologien als auch die soziale Kompetenz, die Sie als zukünftige Führungspersönlichkeit benötigen, um Mitarbeiterteams zielgerichtet zu leiten und zu motivieren.

Zeitumfang, Aufbau und Abschluss

Das Studium beginnt im Januar eines Jahres (aktuelle Termine auf www.fhdw-hannover.de), den Masterabschluss erwerben Sie bereits nach 21 Monaten. Theoretische Wissensvermittlung wechselt sich während dieser Zeit regelmäßig mit praktischen Anteilen ab. Daraus ergibt sich ein Studium mit 90 ECTS-Punkten.

Während der Vorlesungsphasen finden die Präsenzveranstaltungen freitags und samstags statt, in wenigen Fällen können Lehrveranstaltungen auch an anderen Werktagen abends stattfinden. So lassen sich Studium und eine reduzierte Berufstätigkeit miteinander vereinbaren.

Im letzten Semester fertigen Sie Ihre Abschlussarbeit an und schließen Ihr Studium mit einem Kolloquium ab. Es endet mit der Verleihung des akademischen Grades „Master of Science“ (M. Sc.). Dieser berechtigt zur Aufnahme eines Promotionsstudiums.

Lernen Sie uns kennen!

Professoren und Studierende liefern Informationen rund ums Studium

Professoren präsentieren die Inhalte der Studiengänge und erläutern die Organisation des Studiums. Nutzen Sie zudem die Gelegenheit, mögliche zukünftige Kommilitonen zu löchern!  

Persönliche Studienberatung

Sie haben Fragen zum Studium, die ganz auf Ihre persönliche Situation ausgerichtet sind? Kein Problem, unsere Professoren beraten Sie gern individuell!

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Besuchen Sie nach individueller Absprache geeignete Vorlesungen, um einen persönlichen und unmittelbaren Eindruck unserer Hochschullehre zu gewinnen.

Studieninhalte und -ziele

Im Kompetenzblock Data Science werden die mathematischen, statistischen und informationstechnischen Inhalte des Studiengangs behandelt. Im Fokus steht hier das maschinelle Lernen, zum Beispiel auf Basis neuronaler Netze, sowie die grafische Visualisierung und zielgerichtete Auswertung von Daten (Stichworte Big Data, Data Mining, Predictive Maintenance).

Der Kompetenzblock beinhaltet folgende Lehrveranstaltungen:

  • Machine Learning: Das Modul behandelt die Theorie verschiedener Machine Learning-Verfahren und deren praktischer Anwendung auf Fallbeispiele mithilfe entsprechender Software-Werkzeuge. Die Themen sind überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und weitere ausgewählte Themen wie Deep Learning und Reinforcement Learning
  • Data Science Programmierung: Das Modul behandelt die Umsetzung von Data Science- und Machine Learning-Projekten unter Einsatz gängiger Programmiersprachen und Werkzeugen. Es werden typische Entwicklungstätigkeiten behandelt: Import aus Datenquellen, Prüfung auf Lücken und Ausreißer, Datenvisualisierung, Filtern, Bereinigen und Aufbereiten von Daten, Datentransformation, Ermittlung von Kennzahlen.
  • Seminar: Die Studierenden erarbeiten sich selbständig umfangreiches Wissen zu Konzepten im Umfeld der Data Science, besonders aus aktuellen Forschungsarbeiten.

Im Kompetenzblock Business Analytics werden strategische und organisationsbezogene Inhalte behandelt, um aus externen und internen sowohl strukturierten als auch unstrukturierten Datenquellen relevante evidenzbasierte Informationen für die Unternehmensführung zu gewinnen und so erfolgreiche Business-Strategien zu entwickeln. Der Kompetenzblock umfasst folgende Lehrveranstaltungen:

  • New Business Models: Das Modul behandelt die Treiber innovativer Geschäftsmodelle und die Grundlagen der Geschäftsidee-Gestaltung. Zudem werden moderne Managementansätze zur digitalen Unternehmensführung vorgestellt und anhand von Praxisbeispielen illustriert.
  • Business Intelligence: Das Modul gibt einen Überblick über Quellen betriebswirtschaftlicher Probleme und Instrumente zur deren Erkennung und Lösung. Es werden Methoden zur Gewinnung und Strukturierung von Daten erläutert sowie Business Intelligence-Architekturen und Techniken zur Visualisierung in Form von Dashboards und Management-Cockpits.
  • Ethik: Dieses Modul vermittelt Kenntnisse zum Datenschutz und den ethischen Implikationen der Datenverwendung: Grundrecht auf informationelle Selbstbestimmung, Datenschutzgesetze, Ethik in der vernetzten Welt, Datenmissbrauch, Risiken durch Datenaggregation, Überwachungskapitalismus, Meinungsmanipulation und personalisierte Wahrheiten.
  • Integrationsprojekt: Die Studierenden erleben die Dynamik eines umfassenden Business Analytics-Projekts von den strategischen Aspekten über den Einsatz moderner Machine Learning-Methoden bis hin zur Ergebnispräsentation und -aggregation. Sie können selbstorganisiert verschiedene Rollen im Projekt durchleben.

Der Kompetenzblock Management beschäftigt sich damit, wie Unternehmensführung und -organisation speziell im Hinblick auf den Wandel, der mit neuen digitalen, datengetriebenen Technologien und Produkten einhergeht. Er beinhaltet folgende Lehrveranstaltungen:

  • Unternehmensführung: Dieses Modul behandelt Grundlagen der Unternehmensführung und des modernen Managements: Corporate Governance, flache und agile Organisationsformen, Female Leadership, wissensorientiertes Management, die Lernende Organisation und das Prinzip der dienenden Unternehmensführung.  Ein weiteres Thema ist die zukunftsgerichtete Planung unter Berücksichtigung von Kundenanforderungen und Marktentwicklungen.
  • International Management: Nach einer Einführung in die Grundlagen des internationalen Managements und die wesentlichen Treiber der Globalisierung werden ausgewählte Fragestellungen der Unternehmensethik und CSR behandelt. Zudem werden wichtige Ansätze zur Erfassung von Länderkulturen erarbeitet sowie die Charakteristika des Globalen Managers und Internationalisierungsstrategien zum Markteintritt und zur Marktbearbeitung.
  • Gestaltung des Wandels: Das Modul beschäftigt sich mit Konzepten der Unternehmensentwicklung und des Wandels auf Unternehmensebene. In Fallstudien werden die Herausforderungen des Wirtschaftslebens für die konkrete Gestaltung von Veränderungsprozessen behandelt. Nach einer Strukturierung der typischen Veränderungsphasen werden geeignete Instrumente, organisationale Lerntheorien und diagnostische Verfahren erarbeitet.

Daten und Fakten zum Master Business Data Analytics

AbschlussbezeichnungMaster of Science (M.Sc.)
Regelstudienzeit21 Monate
Studienbeginn1. Januar 2022
Gebühren/EntgelteDie Studiengebühren für das gesamte Studium betragen 15.720 Euro.
StudienkonzeptVollzeit-Studium: quartalsweiser Wechsel von dreimonatigen Präsenzveranstaltungen (i.d.R. freitags und samstags) und dreimonatigen betrieblichen Projektphasen (inkl. Master-Thesis)
ZugangsvoraussetzungBerufsqualifizierender Hochschulabschluss mit mind. 210 CP; Alternativ: Bachelor-Abschluss mit 180 CP plus Aufbaustudium an der FHDW Hannover
StudienortHannover
Eignungsfeststellung
Auswahlkriterien
Auswahlverfahren (gemäß Zulassungsordnung)
 
Übergänge zum herkömmlichen StudiensystemEinzelfallprüfung für Quereinsteiger aus Diplomstudiengängen und Absolventen nicht-einschlägiger Studiengänge
Akkreditierung (staatlich anerkannt)durch ZEvA*
 

Bei Interesse oder Fragen wenden Sie sich direkt an den Studiengangsleiter:

Photo of Prof. Dr. Joel Greenyer Prof. Dr. Joel Greenyer
 0511 28483-70

Der Folder zum Studiengang Business Data Analytics zum Download.

Infomaterial Business Data Analytics (M.Sc.)