Master of Science (M.Sc.) in Big Data & Business Analytics

Studiengangsdetails:
  • Studienrichtung:
    Analytik Analytik
  • Studiengebühren:
    16.030,00 EUR, beinhaltet Immatrikulationsgebühr, Studiengebühr und Prüfungsgebühr
  • Voraussetzung:
    Fachhochschulreife
  • Studienbeginn:
    Start: 01.09.2024
  • Regelstudienzeit:
    4 Semester
  • Studienabschluss:
    Master of Science
  • Immatrikulationsfrist:
    offen
  • Referenz-Nr (in der Bewerbung bitte angeben):
    7317-Essen

Voraussetzung:

Hochschulabschluss¹

  • mit einem Anteil von mindestens 60 Credit Points² in (Wirtschafts-)Informatik-Modulen und/oder in fachlich verwandten Bereichen (z.B. Mathematik, Statistik, Naturwissenschaften)

oder

  • gleich welcher Fachrichtung und einschlägige, mindestens halbjährige Berufserfahrung sowie erfolgreich absolvierte mündliche Zulassungsprüfung


und aktuelle Berufstätigkeit³

1) Studienabschluss als Magister oder Bachelor bzw. mit Diplom oder Staatsexamen. Abschlüsse von akkreditierten Bachelor-Ausbildungsgängen an Berufsakademien sind hochschulischen Bachelor-Abschlüssen gleichgestellt.
2) Die FOM vergibt Credit Points nach dem Standard des European Credit Transfer and Accumulation System (ECTS). Sie messen den Arbeitsaufwand für das Studium.
3) In Ausnahmefällen kann davon abgewichen werden.

1. Semester

Kompaktkurs¹

Big Data Architektur & Infrastruktur

  • Big-Data-Infrastruktur
  • Datenstrukturierung
  • Datensynchronisation/Parallelität
  • Speicherverwaltung

Big Data Analytics

  • Datenquellen und Datenkategorisierung
  • Visual Analytics / Knowledge Discovery & Data Mining / Explorative Datenanalyse
  • KI-Methoden wie z.B. Machine Learning
  • Computational Intelligence: Fuzzy-Logik, Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen

Entscheidungsorientiertes Management

  • Klassische Entscheidungslehre
  • Managemententscheidungen aus psychologischer Sicht
  • Entscheidungen im Strategiekontext

Wissenschaftliche Methodik

  • Qualitative und quantitative Forschungsmethoden
  • Quantitative Datenanalyse (Anwendungen mit R, statistische Testverfahren, multivariate Verfahren)

2. Semester

Angewandte Programmierung

  • Anwendungszyklus (Data Analysis Lifecycle)
  • Typische Systemkomponenten
  • Programmiermodelle im Bereich Big Data
  • Gängige Programmiersprachen, Programmierumgebungen und Frameworks: SQL, R, Java und Python
  • Anwendung ausgewählter Programmiermodelle

Analyse semi- & unstrukturierter Daten

  • Crawling und Vorverarbeitung
  • Text Mining / Web Mining
  • Social-Media-Analyse
  • Taxonomien/Ontologien (+OWL)/semantische Modellierung/Semantic Web

Führung & Nachhaltigkeit [INT]

  • Führungstheorien, -stile, -techniken und –instrumente
  • Normative & Strategische Unternehmensführung als Ausgangspunkt für Diversitäts- und
    Nachhaltigkeitsaspekte
  • Verankerung von Nachhaltigkeit in der Wertschöpfungskette
  • Ethische Aspekte bzgl. Führung und Nachhaltigkeit

Transfer Assessment²: Transfer-Bericht 1

3. Semester

Big Data Analyseprojekt

  • Auswahl eines Anwendungsfeldes für das Analyseprojekt
  • Projektarbeit mit erster vollständig eigener Datenanalyse

Anwendungsfelder Business Analytics

  • Ziele und Aufgabengebiete für Big Data-Anwendungen
  • Sektor und Art der Datenquellen
  • Konkrete Anwendungsfelder und ihre Verfahren

Transfer Assessment²: Transfer-Bericht 2


4. Semester

Ethik & Recht

  • Ethische Aspekte der Nutzung von Big Data
  • Rechtliche Aspekte der Big Data Nutzung (IT- & Datenschutzrecht)
  • Compliance

Big Data Consultingprojekt

  • Auswahl eines Anwendungsfeldes für das Analyseprojekt
  • Data Storytelling
  • Adressierung einer Managementfragestellung
  • Datengewinnung, -aufbereitung, & -analyse
  • Aufbereitung der Erkenntnisse für das Management

Strategische Geschäftsmodellentwicklung [INT]

  • Geschäftsmodellvarianten und -innovationen
  • Strategische Aspekte eines Geschäftsmodells
  • Vorgehensmodelle zur Geschäftsmodellentwicklung und -transformation
  • Methoden zur Bewertung von Geschäftsmodellen
  • Business-Analytics-Strategie zur Gestaltung und Transformation von Geschäftsmodellen

Transfer Assessment²: Transfer-Bericht 3


5. Semester

Master-Thesis und Kolloquium


1) Zu Studienbeginn bietet Ihnen die FOM einen kostenlosen Kompaktkurs an, in dem Sie nochmal relevante fachliche Grundlagen auffrischen und somit gut vorbereitet ins Studium starten können.
2) Die Studierenden werden kontinuierlich dabei unterstützt, die Studieninhalte in ihre eigene berufliche Praxis zu übertragen. Durch verschiedene Methoden analysieren die Studierenden die Anwendbarkeit des Gelernten sowie ihre persönliche Kompetenzentwicklung.
[INT] Alternativ können Sie auch ein FOM Auslandsangebot belegen. Für weitere Informationen kontaktieren Sie das International Office unter 0800 660 88 00.
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Studiengangsdetails:
  • Studienrichtung:
    Analytik Analytik
  • Studiengebühren:
    16.030,00 EUR, beinhaltet Immatrikulationsgebühr, Studiengebühr und Prüfungsgebühr
  • Voraussetzung:
    Fachhochschulreife
  • Studienbeginn:
    Start: 01.09.2024
  • Regelstudienzeit:
    4 Semester
  • Studienabschluss:
    Master of Science
  • Immatrikulationsfrist:
    offen
  • Referenz-Nr (in der Bewerbung bitte angeben):
    7317-Essen
Bewerbungsunterlagen:
  • siehe Website
FOM
FOM
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