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.
Zulassungsvoraussetzungen: Hochschulabschluss mit 210 ECTS und ein Jahr Berufserfahrung
oder Hochschulabschluss mit 180 ECTS und zwei Jahre Berufserfahrung
ECTS Credits: 90
Studiengebühr: 16.950 bis 17.520 Euro
Studienbeginn: Wintersemester: Oktober | Sommersemester: April
Unterrichtssprache: deutsch
Im Modul „Business Analytics“ werden den Teilnehmenden die Funktion, der Aufbau und die Instrumente des Business-Analytics-Prozesses vermittelt. Durch anschauliche Fallstudien, Übungen und interaktive Elemente werden die Teilnehmenden zudem in die Lage versetzt, diese Kenntnisse in realen Situationen anzuwenden. Business Analytics verwendet Methoden der Mathematik und der Informatik, um die zur Verfügung stehenden Daten in sinnvolle betriebswirtschaftliche Entscheidungen zu überführen. Eine zentrale Fähigkeit in Zeiten von „Industrie 4.0“ und „Big Data“.
Angebotszeitraum: Wintersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.230 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.410 Euro
Controlling ist für die erfolgreiche Führung eines Unternehmens unabdingbar, da es das Management mit unternehmensbezogenen Daten und Analysen versorgt und somit fundierte Entscheidungen auf allen Unternehmensebenen ermöglicht. Den Teilnehmenden werden in diesem Modul grundlegende Aufgaben, Konzepte und Instrumente zur Planung, Steuerung und Kontrolle von wirtschaftlichen Entscheidungen im Unternehmen vermittelt.
Angebotszeitraum: Wintersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.230 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.410 Euro
Die zunehmende Digitalisierung führt einerseits zu erhöhtem Wettbewerb von Unternehmen, andererseits bietet die technologische Veränderung auch die Grundlage für neue, digitale Geschäftsmodelle. Im Modul „Digitale Geschäftsmodelle“ werden den Teilnehmenden vier besonders relevante digitale Geschäftsmodelle vermittelt: Digitale Plattformen, Smart Services, Digital Add-on und Everything-as-Service.
Angebotszeitraum: Wintersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.230 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.410 Euro
Digitale Plattformen verändern von Grund auf das unternehmerische Handeln, indem sie eine neue Ebene des Wettbewerbs und der Wertschöpfung etablieren. Im Modul „Management digitaler Plattformen“ werden den Teilnehmenden die Arten und Charakteristika von digitalen Plattformen vermittelt. Auf Basis anschaulicher Fallstudien werden wesentliche Managementaspekte analysiert und Lösungsmöglichkeiten erarbeitet. Teilnehmenden sollen in die Lage versetzt werden, die wesentlichen Fragestellungen rund um das Management digitaler Plattformen selbständig beantworten zu können, um somit die Chancen der Plattformökonomie optimal nutzen zu können.
Angebotszeitraum: Sommersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.230 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.410 Euro
Das strategische Management bildet den Rahmen für das operative Management. Während im Rahmen des strategischen Managements Erfolgspotenziale aufgebaut werden, soll das operative Management die Erfolgspotenziale nutzen. Im Modul Strategisches Management werden den Teilnehmenden die Funktion, die Prozesse und die Instrumente des strategischen Managements vermittelt. Das Modul ist unterteilt in die drei Teilprozesse des strategischen Managements: Strategieentwicklung, Strategieimplementierung und Strategiereview.
Angebotszeitraum: Sommersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.230 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.410 Euro
Im Modul „Technologieakzeptanz im Zeitalter der Digitalisierung“ werden den Teilnehmenden zunächst Grundlagen der Technologieakzeptanz sowie relevante Technologien vermittelt. Auf Basis anschaulicher Fallstudien werden wesentliche Einflussfaktoren sowie Maßnahmen zur Steigerung der Technologieakzeptanz erarbeitet. Die Teilnehmenden sollen in die Lage versetzt werden, die wesentlichen Fragestellungen rund um das Phänomen der Technologieakzeptanz selbstständig beantworten zu können, um somit die Chancen der technologischen Neuerungen optimal nutzen zu können.
Angebotszeitraum: Sommersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 3
Studiengebühr: 620 Euro | Teilnahmeentgelt: 720 Euro
Die Globalisierung und der zunehmende Innovationsdruck verändern das Wettbewerbsumfeld von Unternehmen. Durch Kundenorientierung und Wettbewerbsdifferenzierung sollen kürzer werdende Produktlebenszyklen kompensiert und optimiert werden. Das Produktmanagement als "CEO seines Produktes" spielt eine wichtige Rolle in der Planung und Ausgestaltung dieses Prozesses. Im Modul „Technologie- und Innovationsmanagement“ werden den Teilnehmenden grundlegende Prozesse und Techniken des Produkt- und Lifecyclemanagements vermittelt, wodurch sie befähigt werden, ein/en Produkt/Service von der Produktidee bis zum Phase Out zu betreuen und entscheidungsunterstützende Techniken anzuwenden.
Angebotszeitraum: Wintersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.230 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.410 Euro
In diesem Modul lernen Teilnehmenden, Geschäftsprozesse auf fachlicher Ebene zu analysieren, modellieren und optimieren. Ferner erhalten sie fundierte Einblicke in deren digitale Transformation und Automation mittels prozessorientierten Informationssystemen. Sie können die für die Realisierung prozessorientierter Informationssysteme bestehenden Anforderungen benennen sowie wesentliche Charakteristika, Komponenten und Funktionen solcher Informationssysteme beschreiben und in einer Gesamtarchitektur einordnen.
Angebotszeitraum: Wintersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.230 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.410 Euro
Die Teilnehmenden erhalten fundierte Einblicke in grundlegende Methoden, Verfahren und Konzepte des Data und Process Mining. Sie können diese, unterstützt durch Softwarewerkzeuge, auf gegebene Aufgabenstellungen anwenden und ihre Analyseergebnisse angemessen präsentieren und visualisieren.
Angebotszeitraum: Sommersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.230 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.410 Euro
In diesem Modul erlernen die Teilnehmenden grundlegende Programmierkenntnisse in Python. Der Fokus der Programmiertätigkeit liegt dabei immer auf dem Anwendungsgebiet der Data Science. Dazu gehört das korrekte Einlesen, Verarbeiten und Bereinigen von Daten genauso, wie die Erstellung von Aggregationsanalysen und Visualisierungen. Alle Lerninhalte des Moduls werden praxisnah mit Übungen auf Basis realer Datensätze vermittelt.
Angebotszeitraum: Wintersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 3
Studiengebühr: 620 Euro | Teilnahmeentgelt: 720 Euro
In diesem Modul erlernen die Teilnehmenden grundlegende Methoden des maschinellen Lernens und deren Anwendung in Python. Das Modul vermittelt theoretische Grundlagen zu Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens und verzahnt diese stets mit der Anwendung in Python auf Basis realer Datensätze. Da der Einsatz maschineller Lernverfahren weitreichende Implikationen haben kann, liegt ein besonderes Augenmerk auf der korrekten Evaluation der Modelle und Einordnung der Ergebnisse.
Angebotszeitraum: Sommersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 3
Studiengebühr: 620 Euro | Teilnahmeentgelt: 720 Euro
Bevor mit gesammelten Daten irgendwelche Analysen erstellt, Trends entdeckt oder verborgene Zusammenhänge ans Licht gebracht werden können, müssen diese Daten in einem Rechensystem gespeichert werden. Dazu werden Datenbanken genutzt. In diesem Modul erlernen die Teilnehmenden die grundlegenden Konzepte und Mechanismen von modernen Datenbanksystemen.
Angebotszeitraum: Sommersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.230 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.410 Euro
Die Analyse von großen Datenmengen, die unter anderem zum Zwecke der Business Intelligence und des Data Minings erforderlich ist, erfolgt auf Basis leistungsfähiger Recheninfrastrukturen, die in Rechenzentren zentralisiert sind. Dabei ergeben sich vielfältige Herausforderungen an die Architektur der eingesetzten Hardware, in Bezug auf Betriebsmodelle und ebenso in Hinblick auf die eingesetzten Software Frameworks für verteiltes Rechnen und zur Datenanalyse. Die beiden Teile dieses Moduls widmen sich diesen Fragestellungen und vermitteln wesentliche Grundlagen, welche die Teilnehmenden in die Lage versetzen, Cloud Computing effizient, effektiv, aber auch sicher und datenschutzfreundlich einzusetzen.
Angebotszeitraum: Sommersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.230 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.410 Euro
Das Modul behandelt die grundlegenden rechtlichen Rahmenbedingungen zum Umgang mit personenbezogenen Daten im Unternehmen. Die Teilnehmenden lernen die grundlegenden Begriffe, rechtlichen Regelungen sowie Hintergründe und Zusammenhänge des Datenschutzrechts kennen.
Angebotszeitraum: Wintersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 3
Studiengebühr: 620 Euro | Teilnahmeentgelt: 720 Euro
Der erste Teil des Moduls liefert eine kurze Einführung in Grundbegriffe der Statistik wie Konfidenzintervalle und Hypothesentests und diskutiert anschließend lineare Modelle und die logistische Regression. Im zweiten Teil des Moduls werden Methoden der angewandten Statistik zur Entwicklung von Prädiktionsmodellen unter statistischer Unsicherheit und deren Bewertung behandelt.
Angebotszeitraum: Sommersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.800 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.900 Euro
Heutzutage stehen Unternehmen enorme Datenmengen bspw. aus Online Social Networks zur Verfügung. Die zielgerichtete und fundierte Analyse dieser Daten ermöglicht eine verbesserte Entscheidungsunterstützung und birgt großes Potenzial, bspw. in den Bereichen Produktentwicklung, Marketing und Customer Relationship Management. Im Modul „Big (Social) Data Analytics“ werden hierfür zentrale Methoden vermittelt und fallstudienbasiert illustriert.
Angebotszeitraum: Sommersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.800 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.900 Euro
Welche Produkte in welchem Umfang soll ein Unternehmen wann produzieren, um gleichzeitig die Nachfrage zu befriedigen, die Produktionskapazitäten auszunutzen und den vorhandenen Lagerplatz einzuhalten? Ein gängiges Problem wäre z.B. die Frage, wann soll welcher Produktionsauftrag auf welcher Maschine einer Fabrik ausgeführt werden, um die Produktionslinien optimal auszulasten? Die Teilnehmenden lernen in diesem Kurs, welche Möglichkeiten es gibt, Produktionsprozesse und Ressourceneinteilungen mathematisch zu modellieren, und welche Algorithmen geeignet sind, diese zu optimieren. Anhand realitätsnaher Beispiele werden die Teilnehmenden unter Einsatz von Python üben, die Theorie in Praxis umzusetzen.
Angebotszeitraum: Sommersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.800 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.900 Euro
Durch das Wachstum an Datenvolumen stehen Unternehmen vor der Herausforderung, diese extrem großen Datenmengen ("Big Data") speichern und analysieren zu können. Herkömmliche algorithmische Methoden, die alle Daten betrachten, sind entweder nicht mehr anwendbar oder benötigen zu lange Rechenzeiten. In diesem Modul werden die Teilnehmenden numerische Methoden, Verfahren und Algorithmen kennenlernen, die auch für große Datenmengen noch effizient arbeiten und so erlauben, aus größeren Datenmengen Muster zu erkennen und wichtige Informationen zu extrahieren.
Angebotszeitraum: Wintersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.800 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.900 Euro
Durch neuartige Datenquellen und die zunehmend automatisierte Erhebung von empirischen Daten stehen vielen Unternehmen umfangreiche Datenbanken in verschiedensten Formaten zur Verfügung („Big Data“). Eine zentrale Herausforderung besteht aktuell darin, diese Informationen auszuwerten und daraus nicht nur aktuelle Probleme zu identifizieren, sondern auch zukünftige Entwicklungen zu prognostizieren und darauf basierend betriebswirtschaftlich optimale Entscheidungen zu treffen. Ein wichtiger Bestandteil dieses „Business-Analytics-Prozesses“ ist eine geeignete stochastische Modellierung der umfangreichen Daten und die anschließende Anwendung von statistischen Methoden zur Analyse der Daten und zur modellbasierten Prognose zukünftiger Entwicklungen mittels computergestützter Simulation.
Angebotszeitraum: Wintersemester
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.800 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.900 Euro
Die Studierenden erweitern im Rahmen dieses Moduls die Fähigkeit, ein Thema aus der aktuellen Forschung des Business Analytics-Bereiches unter Beachtung wissenschaftlicher Kriterien selbständig zu erarbeiten und darüber hinaus eigene Lösungsansätze zu entwickeln. Über die Ergebnisse erstellt der Studierende eine wissenschaftliche Arbeit.
Leistungspunkte nach ECTS: 6
Studiengebühr: 1.140 Euro | Teilnahmeentgelt: 1.320 Euro
Die Studierenden erweitern im Rahmen dieses Moduls die Fähigkeit, eine fortgeschrittene Fragestellung aus der aktuellen Forschung des Business Analytics-Bereiches unter Beachtung wissenschaftlicher Kriterien selbständig zu erarbeiten und darüber hinaus eigene Lösungsansätze zu entwickeln. Über die Ergebnisse erstellt der Studierende eine wissenschaftliche Arbeit.
Leistungspunkte nach ECTS: 24
Studiengebühr: 1.800 Euro
* bezeichnet die Pflichtmodule
Prof. Dr.
Mischa Seiter
Ralf Boenke
Mihriban Demir
Telefon: +49 (0)731/50-32401
Telefax: +49 (0)731/50-32409
E-Mail: saps(at)uni-ulm.de
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.
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 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.
| Abschluss des Studiums | Master of Science (M.Sc.) | Diploma of Advanced Studies (DAS) | Kontaktstudium (Zertifikat) |
| Studienumfang | 90 Leistungspunkte | 30 Leistungspunkte | Module im Umfang von 3 bis 6 Leistungspunkten |
| Module | 1 Leistungspunkt nach ECTS entspricht einem Workload von 25-30 Wochenstunden | ||
| Studienzeit | 6 - 8 Semester | 2 - 3 Semester | 1 Semester |
| Studienorganisation | Blended Learning Konzept: hoher, durch ein Lernmanagementsystem unterstützter Selbstlernanteil (ca. 80%), geringe Präsenzzeiten (ca. 20%, virtuell oder vor Ort) | ||
| 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 alle Module des Studiengangs zur Auswahl. |
| 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 und 1 Jahr Berufserfahrung oder - Hochschulabschluss mit 180 ECTS und 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! | ||
