Studiengangleiter
Prof. Dr. Mischa Seiter
Institut für Business Analytics
Studiengangkoordinator
Ralf Boenke
Big Data, Data Science, Machine Learning, Industrie 4.0, Internet of Things - Schlagworte, die einem im Unternehmen immer häufiger begegnen, für die vielfach jedoch die Expertinnen und Experten fehlen. Die Analyse stetig wachsender Datenmengen mittels modernster Technologien, die Formulierung der für ein Unternehmen daraus resultierenden richtigen Fragestellungen und die richtungsweisende Interpretation solcher großen Datenmengen sind heute mehr denn je gefragte Fähigkeiten sehr gefragter Spezialistinnen und Spezialisten. Diese Kompetenzen vermittelt Ihnen der berufsbegleitend studierbare Masterstudiengang Business Analytics anhand seines inhaltlich und didaktisch durchdachten curricularen Konzepts.
Der Studiengang richtet sich an Berufseinsteiger/innen, an junge Führungskräfte sowie Projektleiter/innen und Berater/innen, die ihre Kompetenzen im Umgang mit den Herausforderungen "Industrie 4.0" und "Big Data" optimal ausbauen und vertiefen wollen. Hierzu werden Ihnen im Studiengang interdisziplinär betriebswirtschaftliche, mathematische und informationstechnische Kompetenzen vermittelt. Neben Themen wie Data Mining, Machine Learning und Prädiktive Methoden bis hin zum strategischen und Business Process Management zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle erhalten Sie das Rüstzeug und fundiertes technisches und betriebswirtschaftliches Fachwissen, das in den Modulen des Studiengangs in praktischen Übungen angewendet und vertieft wird.
Studiengangleiter
Prof. Dr. Mischa Seiter
Institut für Business Analytics
Studiengangkoordinator
Ralf Boenke
Der Studiengang Business Analytics richtet sich an Führungskräfte des mittleren und des Top-Managements, die dazu befähigt werden sollen, betriebliche Problemstellungen mit Hilfe von datenbasierten Evidenzen zu lösen. Hierzu werden im Studiengang betriebswirtschaftliche, mathematische und informationstechnische Kompetenzen vermittelt.
Innerhalb des Kompetenzbereiches Wirtschaftswissenschaften werden betriebswirtschaftliche Kenntnisse vermittelt. Die Studierenden können betriebswirtschaftliche Problemstellungen identifizieren und deren Relevanz beurteilen. Diese können von den Studierenden im nächsten Schritt in analytische Fragestellungen überführt werden. In diesem Zusammenhang können die Studierenden aus den Evidenzen Maßnahmen entwickeln, implementieren und deren Verwendung begründen. Im Rahmen der Identifikation von betriebswirtschaftlichen Problemstellungen können die Studierenden anhand konkreter Unternehmensbeispiele z. B. Finanzkennzahlen auswerten oder Investitionsentscheidungen treffen und begründen. Die Studierenden können Anwendungsfelder von Business Analytics im betrieblichen Alltag identifizieren. Vor diesem Hintergrund können sie deskriptive, prädiktive und präskriptive Algorithmen zur Lösung konkreter betriebswirtschaftlicher Probleme auswählen und entsprechend den betrieblichen Bedürfnissen weiterentwickeln bzw. anpassen. Die Studierenden können im Hinblick auf betriebswirtschaftliche Problemstellungen Evidenzen aussagekräftig darstellen. Dabei schätzen sie selbständig und im Bewusstsein von Anforderungen und Kritikpunkten ein, welche Visualisierungsformen zielgruppengerecht und der Situation angemessen sind. Für die Implementierung von evidenzbasierten Maßnahmen können die Studierenden betriebliche Prozesse planen und abbilden, deren Lenkung durchführen sowie eine Weiterentwicklung betrieblicher Prozesse konzipieren und umsetzen.
Die Vermittlung von deskriptiven, prädiktiven und präskriptiven Algorithmen zur Datenanalyse und -interpretation ist das Ziel des Kompetenzbereichs Mathematik. Die Teilnehmer sind in der Lage Methoden zur Analyse umfangreicher Mengen strukturierter und unstrukturierter (Social Media-) Daten anzuwenden und diese im Hinblick auf die Datenqualität zu beurteilen. Des Weiteren können sie Standardverfahren zur Lösung spezifischer Analytics-Fragestellungen aufgrund von Kenntnissen über Stärken und Limitationen verschiedener deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Algorithmen anwenden und anpassen. Von großer Bedeutung ist in diesem Zusammenhang, dass die Studierenden auch kritisch dazu Stellung nehmen können, ob Algorithmen unabhängig von ihrer mathematischen Durchführung, auf die konkrete Problemstellung angewendet werden können. Sie können die besonderen Herausforderungen bei Big Data-Anwendungen im Kontext der Numerik bewerten. Außerdem können sie ausgewählte Algorithmen und deren Anwendung für hochdimensionale Probleme analysieren und beurteilen. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer können Business Analytics-Fragestellungen und Probleme identifizieren, bei denen stochastische Methoden und Modelle anwendbar sind, um im nächsten Schritt entsprechende Modellierungen zu konstruieren und durchzuführen. Eine weitere wichtige Kompetenz, ist die Fähigkeit, die erlernten Modellierungsmethoden auf unterschiedliche Analytics Fragestellungen adaptieren bzw. transformieren zu können. Auch der Umgang und Einsatz von Software-Werkzeugen wird geschult.
Innerhalb des Kompetenzbereiches Informatik erhalten die Teilnehmenden des Studiengangs Kompetenzen für den Einsatz von Informationstechnik und Software für Analytics-Zwecke. Sie können die wesentlichen Charakteristika, Komponenten und Funktionen prozessorientierter Informationssysteme beschreiben und innerhalb einer Gesamtarchitektur einordnen. Außerdem sind die Teilnehmenden befähigt, ausgewählte Prozessszenarien zu bewerten und mithilfe eines Prozess-Management-Systems zu implementieren. Die Studierenden können grundlegende Methoden, Verfahren und Konzepte des Data- und des Process Mining zur Datenanalyse und -interpretation mittels Softwaretools mit Bezug auf gegebene Analytics Fragstellungen durchführen und ihre Analyseergebnisse angemessen erklären, visualisieren und präsentieren. Sie können das Cloud Modell aus verschiedenen Perspektiven bewerten und sind in der Lage, in diesem Zusammenhang zu verschiedenen Fragestellungen Stellung zu nehmen. Sie können die Grundkonzepte der IT Sicherheit und Kryptographie erklären. Darüber hinaus können sie verschiedene elementare Sicherheitsmechanismen wie Emailverschlüsselung oder Authentisierung mit digitalen Zertifikaten unter Berücksichtigung der jeweiligen Grenzen dieser Systeme beurteilen und entsprechende Maßnahmen für den betrieblichen Kontext ermitteln.
Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs sind in der Lage, durch die Nutzung von deskriptiven, prädiktiven und präskriptiven Algorithmen in allen betrieblichen Funktionen Verbesserungen herbeizuführen – von der Forschung und Entwicklung bis hin zum Vertrieb. Typische Problemstellungen sind die Verbesserung von Prozessen, die quantitative Fundierung von Entscheidungen sowie die Weiterentwicklung der Strategie und des Geschäftsmodells.
Vor dem Hintergrund einer ständig wachsenden Datenmenge, können die Studierenden zudem zusätzlich auch datenschutzrechtliche Aspekte beurteilen, so dass sie im Bereich Business Analytics die Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben des Datenschutzes beurteilen und umsetzen können.
Der Studiengang trägt außerdem dem Umstand Rechnung, dass einerseits die Nachfrage nach Spezialistinnen und Spezialisten der Datenanalyse und -interpretation steigt, anderseits gerade im deutschsprachigen Raum bisher kaum Studienangebote für diesen Themenbereich vorhanden sind. Absolvierende des Studiengangs sind in der Lage ihre Kompetenzen in den unterschiedlichsten Unternehmen und Institutionen einzusetzen. Die Kompetenzen der Datenanalyse und der Entscheidungsfindung anhand großer Datenmengen kann u.a. in Versicherungen, Banken, verarbeitenden und produzierenden Unternehmen, Beratungsunternehmen oder auch in öffentlichen Einrichtungen zu Einsatz kommen.
Art des Studiums
berufsbegleitender Masterstudiengang
Abschluss
Master of Science (M. Sc.)
Zulassungsvoraussetzungen
ECTS Credits
90
Studiengebühr
16.950 bis 17.520 Euro
Studienbeginn
Wintersemester: Oktober
Sommersemester: April
Unterrichtssprache
deutsch
Abschluss des Studiums | Master of Science (M.Sc.) | Diploma of Advanced Studies (DAS) | Kontaktstudium (Zertifikat) |
Studienumfang | 90 ECTS-Punkte (inkl. Masterarbeit) | 30 Leistungspunkte | Module im Umfang von 6 Leistungspunkten, Teilmodule im Umfang von 2 oder 4 Leistungspunkten |
Regelstudienzeit | 3 Semester in Vollzeit bzw. 6 Semester in Teilzeit | in 2 Semestern berufsbegleitend absolvierbar | jedes Modul 1 Semester |
Studienorganisation | ca. 80% Selbstlern- und 20% Präsenz-Phasen | ||
Module | Pro Modul 6 Leistungspunkte nach ECTS (1 ECTS entspricht ca. 30 Stunden Workload). Pro Teilmodul 2 oder 4 Leistungspunkte. Die Module können einzeln gebucht und belegt werden. | ||
Struktur/Inhalt | Aus den 3 Modulgruppen (Wirtschaftswissenschaften, Mathematik, Informatik) müssen jeweils 18-24 Leistungspunkte nachgewiesen werden. Zudem ist eine Projektarbeit im Umfang von 6 Leistungspunkten und eine Masterarbeit im Umfang von 24 Leistungspunkten anzufertigen. | Es kann aus zwei Schwerpunkten gewählt werden: Business Analytics oder Digital Business. Ein DAS setzt sich aus vier Pflicht- bzw. Wahlmodulen im Umfang von je 6 Leistungspunkten und einem weiteren Modul oder einer DAS-Abschlussarbeit mit ebenfalls 6 Leistungspunkten zusammen. | Den Kontaktstudierenden stehen 3 Modulgruppen (Wirtschaftswissenschaften, Mathematik, Informatik) zur Auswahl. |
Bewerbung/Anmeldung | Anmeldung DAS | Anmeldung für einzelne Module | |
Bewerbungsschluss | 15. Januar bzw. 15. Juni | 15. März bzw. 15. September | |
Kosten | Bei einer Immatrikulation sind Studiengebühren und verschiedene Beiträge zu entrichten. | Details zum DAS und den Entgelten Für die Zertifikatskurse im Kontaktstudium werden je nach Umfang des Moduls Entgelte in unterschiedlicher Höhe fällig. | |
Zulassungs-voraussetzungen | - Hochschulabschluss mit 210 ECTS + 1 Jahr Berufserfahrung oder - Hochschulabschluss mit 180 ECTS + 2 Jahre Berufserfahrung | 1. Hochschulabschluss | |
Akkreditierung | akkreditiert bis Frühjahr 2030 | ||
Kontakt und Beratung | Nutzen Sie unser Kontaktformular oder schreiben Sie eine Nachricht an saps(at)uni-ulm.de. Telefonisch sind wir unter +49 (0)731/50-32401 für Sie erreichbar! |
N.N.
Telefon: +49 (0)731/50-32401
Telefax: +49 (0)731/50-32409
E-Mail: saps(at)uni-ulm.de