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Data Science & Analytics (M.Sc.)
Die Spezialisierung Business Analytics im Masterstudiengang Data Science & Analytics bietet Ihnen die Möglichkeit, datenbasierte Entscheidungen in Unternehmen strategisch zu gestalten und zu optimieren. In einer zunehmend datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, Trends zu identifizieren und daraus wertvolle Handlungsempfehlungen abzuleiten, ein zentraler Erfolgsfaktor. Mit einem starken Fokus auf praxisnahe Anwendungen und den Einsatz moderner Analysetools bereitet diese Spezialisierung Sie darauf vor, datenbasierte Einblicke gewinnbringend in verschiedenen Branchen einzusetzen.
Im Rahmen der Spezialisierung lernen Sie nicht nur, Daten zu analysieren, sondern auch deren Qualität zu sichern und Modelle erklärbar zu gestalten. Sie entwickeln ein tiefgehendes Verständnis für Business-Intelligence-Systeme, datengetriebene Geschäftsmodelle und die Automatisierung von Analyseprozessen. Gleichzeitig erwerben Sie Kompetenzen, um datenbasierte Strategien auf verschiedenen Unternehmensebenen effektiv zu kommunizieren. Mit dieser Expertise sind Sie bestens gerüstet, um als Datenwissenschaftler:in oder Analyst:in die digitale Transformation von Unternehmen aktiv mitzugestalten und datenbasierte Innovationen voranzutreiben. Die Kombination aus analytischen, technologischen und kommunikativen Fähigkeiten macht Sie zu einem unverzichtbaren Akteur in der Welt von Big Data und Business Intelligence.
Modulinhalte
In den Modulen der Vertiefung Business Analytics des Master-Fernstudiums Data Science & Analytics (M.Sc.) vertiefen Sie Ihr Fachwissen.
Inhalte des Moduls
Im Modul Data Analytics – Grundlagen erhalten Sie eine fundierte Einführung in die wichtigsten Aspekte der Datenanalytik. Sie beschäftigen sich intensiv mit dem Design und der Technologie von Datenbanken, lernen, Abfragen zu formulieren und die Qualität von Daten zu bewerten. Ein Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung von Data-Mining-Verfahren, neuronalen Netzen und der Datenaufbereitung, inklusive Data Warehousing und OLAP. Sie erarbeiten, wie Tabellen und Datenwürfel effektiv gestaltet werden und wie zielgruppengerechte Reports erstellt und kommuniziert werden. Zusätzlich setzen Sie sich mit verschiedenen marktgängigen Tools auseinander, beispielsweise Microsoft Power BI, Tableau und Qlik Sense, und lernen deren Nutzung, Administration sowie die Möglichkeiten der Automatisierung von Datenanalyseprozessen kennen. Durch praxisorientierte Transferaufgaben entwickeln Sie die Fähigkeit, Datenanalysen und Ergebnisberichte eigenständig durchzuführen und zu präsentieren.
Vermittelte Kompetenzen
Nach Abschluss des Moduls sind Sie in der Lage, Datenbankmodelle konzeptionell zu verstehen und die gängigen Technologien sowie deren Vor- und Nachteile einzuschätzen. Sie beherrschen Methoden zur Analyse von Datenqualität und können geeignete Datenquellen für spezifische Fragestellungen identifizieren. Mit einem umfassenden Verständnis von Data-Mining-Verfahren und Reporting-Methoden können Sie zielgerichtete Berichte erstellen und überzeugend präsentieren. Sie entwickeln die Fähigkeit, mindestens eine Technologie für Datenanalysen kompetent einzusetzen und automatisierte Analysen zu planen und durchzuführen. Dabei erwerben Sie nicht nur analytische und methodische Kompetenzen, sondern auch die Fähigkeit, Ergebnisse auf allen Unternehmensebenen klar zu kommunizieren und unterschiedliche Perspektiven zu konsolidieren. Dieses Modul unterstützt Sie zudem dabei, Ihre Eigeninitiative zu stärken und sich im dynamischen Feld der Datenanalytik kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Dieses Modul steht Ihnen in den folgenden ECTS-Varianten zur Wahl:
- 60 ECTS
- 90 ECTS
- 120 ECTS
Inhalte des Moduls
Im Modul Business Intelligence & Analytics liegt der Fokus auf der strategischen Bedeutung von Daten und analytischen Kompetenzen für digitale Geschäftsmodelle. Sie erlernen die Grundlagen, um die Rolle von Business-Intelligence-Systemen in einer zunehmend digitalisierten Ökonomie zu verstehen und deren Einsatz in spezifischen Anwendungsszenarien zu bewerten. Der Inhalt umfasst die Betrachtung von Datenqualität, verschiedenen Analyseverfahren und der Integration von BI-Lösungen in digitale Transformationsprozesse. Zudem beschäftigen Sie sich mit den IT-seitigen Grundlagen von BI-Systemen, darunter deren Einordnung in IT-Systemlandschaften, Datenbereitstellung, Analyse und Zugriff sowie die technischen Voraussetzungen für ein funktionierendes BI-System. Abgerundet wird das Modul durch die Analyse der Besonderheiten von BI-Projekten und deren strategischer Relevanz. Praxisorientierte Fallbeispiele fördern Ihre Fähigkeit, BI-Systeme im organisationalen Kontext kritisch zu hinterfragen und gezielte Verbesserungsvorschläge zu entwickeln.
Vermittelte Kompetenzen
Nach Abschluss des Moduls können Sie die Relevanz von Daten und analytischen Kompetenzen in Geschäftsmodellen fundiert erläutern und die Komponenten üblicher BI-Systeme, wie Datengenerierung, -aufbereitung und -nutzung, differenziert analysieren. Sie sind in der Lage, quantitative und qualitative Analyseverfahren auf BI-Systeme anzuwenden und geplante Lösungen hinsichtlich ihrer strategischen Zweckmäßigkeit zu bewerten. Methodisch lernen Sie, komplexe Aufgaben in Teilbereiche zu zerlegen und schriftlich zu bearbeiten, während Sie gleichzeitig Ihre Fähigkeit zur termingerechten und präzisen Umsetzung von Arbeitsaufträgen stärken. Sie erwerben Selbstsicherheit im Umgang mit neuen Herausforderungen, entwickeln Ihre Eigeninitiative und lernen, konstruktiv mit Kritik umzugehen. Zusätzlich wird Ihre Kommunikationskompetenz gefördert, indem Sie Ihre Erkenntnisse klar und nachvollziehbar weitergeben können. Das Modul vermittelt somit nicht nur fachliches Know-how, sondern auch wichtige Fähigkeiten für die professionelle Zusammenarbeit in einem dynamischen Arbeitsumfeld.
Dieses Modul steht Ihnen in den folgenden ECTS-Varianten zur Wahl:
- 60 ECTS
- 90 ECTS
- 120 ECTS
Inhalte des Moduls
Das Modul Data Analytics – Praxisanwendungen vermittelt Ihnen praxisnahe Kompetenzen in der Anwendung von Datenanalysen über verschiedene Branchen und Unternehmensbereiche hinweg. Sie setzen sich mit typischen Analyseanforderungen in Bereichen wie Finanzen, Personalwesen, Produktion und weiteren Branchen wie Banking, Automotive oder Medien auseinander. Im Fokus stehen die Identifikation und Bewältigung von Herausforderungen und Risiken sowie die Definition von Erfolgsfaktoren in Datenanalyseprojekten. Sie lernen Daten effektiv zu beschaffen, zu konsolidieren, aufzubereiten und zu analysieren, wobei Werkzeuge wie Microsoft Excel, SQL Server (SSIS, SSAS, SSRS) und Power BI im Mittelpunkt stehen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Erstellung praxisgerechter Berichtsformate und der zielgruppengerechten Präsentation der Ergebnisse. Durch praxisorientierte Fallstudien und Transferaufgaben erarbeiten Sie ein tiefgehendes Verständnis der Vorgehensweise bei Datenanalyseprojekten und die praktische Umsetzung auf vorab definierten Technologieplattformen.
Vermittelte Kompetenzen
Nach Abschluss des Moduls verfügen Sie über die Fähigkeit, typische Anforderungen an Datenanalysen aus verschiedenen Unternehmensbereichen und Branchen fundiert zu verstehen und passende Technologien sowie Lösungsansätze auszuwählen. Sie lernen, Datenanalyseprojekte zu strukturieren und zu planen, geeignete Datenquellen zu identifizieren und diese effizient zu verarbeiten. Auf einer Technologieplattform Ihrer Wahl setzen Sie selbstständig Analysen um und bereiten die Ergebnisse in praxisgerechter Form auf. Gleichzeitig entwickeln Sie Ihre Fähigkeit, Analyseergebnisse kritisch zu reflektieren und in Diskussionen überzeugend zu vertreten. Das Modul fördert Ihre Eigeninitiative sowie die systematische Planung von Arbeitsschritten und vermittelt Ihnen die Kompetenz, Evaluationsergebnisse in fachliche Präsentationen zu überführen. Durch die zielgerichtete Kommunikation der Resultate auf verschiedenen Hierarchieebenen schärfen Sie Ihre professionelle Ausdrucksweise und Ihre Überzeugungskraft in einem dynamischen beruflichen Kontext.
Dieses Modul steht Ihnen in den folgenden ECTS-Varianten zur Wahl:
- 60 ECTS
- 90 ECTS
- 120 ECTS
Inhalte des Moduls
Das Modul Qualitätssicherung und Erklärbarkeit in der Datenwissenschaft vermittelt fundierte Grundlagen und praxisnahe Ansätze, um die Qualität und Nachvollziehbarkeit von KI-basierten Analysen und Machine-Learning-Modellen sicherzustellen. Sie beschäftigen sich mit der Definition von Datenqualität, ihren Merkmalen und typischen Fehlern sowie mit Verfahren zur Messung und Sicherung der Datenintegrität. Ein zentraler Aspekt ist die explorative Datenanalyse, die sowohl als Werkzeug zur Qualitätssteigerung als auch zur Erklärbarkeit von Modellen dient. In praktischen Übungen lernen Sie, Daten zu bereinigen, zu strukturieren und anhand von Analysetools wie R zu bewerten. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Interpretation und Transparenz von ML-Modellen, einschließlich Methoden zur Erklärung von Modellentscheidungen und der Bewertung von Risiken und Reifegraden. Das Modul schließt mit einem Capstone-Projekt, das die Qualitätssicherung und Erklärbarkeit im realen Kontext vertieft.
Vermittelte Kompetenzen
Nach Abschluss des Moduls sind Sie in der Lage, Datenqualität differenziert zu beurteilen und geeignete Maßnahmen zur Sicherstellung zu entwickeln. Sie lernen, rudimentäre Qualitätssicherungskonzepte für Machine-Learning-Projekte zu erstellen, Risiken zu identifizieren und Reifegrade von Modellen zu bewerten. Dabei wird ein reflektiertes Verständnis für die Herausforderungen und Gefahren der Datenintegrität gefördert. Zudem entwickeln Sie eine prüfende Haltung zur Qualität von KI-basierten Entscheidungsvorschlägen und erarbeiten Strategien zur Verbesserung der Nachvollziehbarkeit von Blackbox-Modellen. Auf sozialer Ebene können Sie Ihre Beobachtungen klar kommunizieren, Akteure hinsichtlich Qualitätsfragen beraten und bei der Entwicklung von Qualitätskonzepten kooperativ mitwirken. Mit diesen Kompetenzen tragen Sie dazu bei, die Verlässlichkeit und Transparenz von Datenanalysen in professionellen Kontexten nachhaltig zu verbessern.
Dieses Modul steht Ihnen in den folgenden ECTS-Varianten zur Wahl:
- 60 ECTS
- 90 ECTS
- 120 ECTS
Berufsperspektiven im Bereich Business Analytics
Mit der Spezialisierung Business Analytics eröffnen sich Ihnen vielseitige und zukunftsorientierte Karrieremöglichkeiten in einem dynamischen und wachsenden Arbeitsmarkt. Sie qualifizieren sich für anspruchsvolle Positionen in verschiedenen Branchen, die datengetriebene Entscheidungen und strategisches Denken erfordern. Als Data Scientist entwickeln Sie komplexe Modelle zur Analyse von Unternehmensdaten, während Sie als Business Intelligence Analyst datenbasierte Insights generieren und diese in aussagekräftige Reports für Managemententscheidungen übersetzen.
In der Rolle des Data Engineers gestalten Sie die technische Infrastruktur für die Datenanalyse, indem Sie Datenpipelines entwickeln und sicherstellen, dass hochwertige Daten für Analysen bereitstehen. Als Digital Strategy Consultant unterstützen Sie Unternehmen dabei, datenbasierte Strategien zu entwickeln und umzusetzen, während Sie als Analytics Manager Teams führen und datengetriebene Projekte koordinieren.
Darüber hinaus sind Positionen wie Big Data Specialist, Risk Analyst oder Operations Analyst attraktive Karriereoptionen, die Ihnen mit Ihrer Spezialisierung offenstehen. Ihre Fähigkeit, analytische und kommunikative Kompetenzen zu vereinen, macht Sie zu einer gefragten Fachkraft, die entscheidend zur digitalen Transformation und Innovation in Unternehmen beiträgt.