Wirtschaftsinformatik (M. Sc.)

Wirtschaftsinformatik (M. Sc.)

Unser Masterstudiengang legt einen starken Fokus auf datengetriebene Methoden aus den Bereichen Data Science, Künstliche Intelligenz und Business Analytics. Wir bereiten Sie gezielt auf spannende Aufgaben in diesen Fachbereichen vor, indem wir fundiertes Know-how in den Bereichen (Wirtschafts-)Informatik, quantitativer Analytik und Betriebswirtschaftslehre vermitteln. Durch praktische Übungen und Projekte haben Sie die Möglichkeit das erlernte Wissen anzuwenden und zu vertiefen.

Um dies zu gewährleisten bietet der Master zwei Studienschwerpunkte: Im Schwerpunkt „Data Science“ werden durch Wahlmodule die technischen Aspekte datengetriebener Methoden weiter vertieft, im Schwerpunkt „Business Analytics“ die betriebswirtschaftlichen Aspekte. Somit bieten wir einen Rahmen, damit Sie sich mit den verschiedensten Hintergründen, wie zum Beispiel Informatik, (technische) BWL, Mechatronik, Maschinenbau oder Elektrotechnik, individuell spezialisieren können.

Beschreibung

Im 3-semestrigen Masterstudium werden vertiefte Kenntnisse der Wirtschaftsinformatik, der Betriebswirtschaftslehre sowie in den quantitativen Methoden und Management vermittelt. Insbesondere werden unsere Studierenden auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen im Bereich Big Data und Data Science vorbereitet. Damit Sie gezielt Ihre Interessen vertiefen können, bietet der Master zwei Studienschwerpunkte: Im Schwerpunkt „Data Science“ werden durch Wahlmodule die technischen Aspekte datengetriebener Methoden weiter vertieft, im Schwerpunkt „Business Analytics“ die betriebswirtschaftlichen Aspekte.

Um den Anforderungen der Unternehmenspraxis gerecht zu werden, erwerben Sie die folgenden Kompetenzen:

• Sie bauen fundierte Fachkompetenzen im Bereich Business Analytics, Big Data und Management auf.
  
• Durch Präsentationen, Teamarbeit und Projekte werden Ihre sozialen Kompetenzen und die Fähigkeit zum eigenständigen und verantwortungsbewussten Handeln gefördert.
  
• Sie wenden diverse Methoden und Werkzeuge in Projekten an, um aktuelle Problemstellungen im Berufsalltag lösen zu können. Hierzu gehören u.a. Big Data Visualisierung und Analytics, Algorithmen und Verfahren für Data Mining, Machine Learning, Web Analytics, Wissensmanagement und Predictive Analytics sowie relevante Aspekte der Unternehmensführung und Unternehmensstrategie.
  
  

Studieninhalte

• Modularer Studienaufbau mit unterschiedlichen Lehr- und- Prüfungsformen (z. B. Vorlesung, Projekt oder Seminar)
  
• Durch praxisorientierte Projektarbeiten entsteht ein enger Kontakt zu regionalen und globalen Unternehmen.
  
• Exkursionen im Inland und ins Ausland mit Besuchen von namhaften Universitäten und ortsansässigen Unternehmen.
  
• Durch kleine Projektgruppen persönliche und zeitnahe Betreuung durch die Professoren.
  
  

Perspektiven

Durch die im Studium erworbenen betriebswirtschaftlichen und informationstechnischen Kenntnisse aus Theorie und Praxis sind Sie in der Lage, anspruchsvolle Fach- und Führungsaufgaben z.B. als Berater, Manager, Analyst oder Systemarchitekt zu übernehmen. Die Aufgabengebiete sind vor allem in den Bereichen intelligentes Datenmanagement, Decision Support, Business Development, Business Analytics und Big Data sowohl im operativen als auch strategischen Umfeld angesiedelt. Häufig wirken Sie dabei bei der systematischen Generierung von Entscheidungsgrundlagen und –hilfen und Beantwortung von zukunftskritischer Problemstellungen unter Nutzung geeigneter Analysemethoden mit. Als „Data Scientists“ verfügen Sie darüber hinaus über alle notwendigen Kompetenzen um Beratungs- und Führungstätigkeiten in IT-Projekten und bereichsübergreifenden Projekten zu übernehmen. Mit ihrem Wissen über Technik und Business sind Sie darüber hinaus in der Lage, eine wichtige Schnittstellenfunktion in Unternehmen zu erfüllen.

Das Studium bereitet z.B. auf Tätigkeiten in den folgenden Berufsfeldern vor:

• Unternehmensentwicklung/-beratung
  
• Geschäftsprozessanalyse/-modellierung
  
• Chief Information Officer (CIO)
  
• Big Data Management zur Entscheidungsunterstützung
  
• Data Scientist
  
• Forschung
  
  

Weitere Informationen zum Studiengang.