Data Literacy und Business Analytics (M.Sc.)

Data Literacy und Business Analytics (M.Sc.)

Studienkonzept

Datenkompetenz trifft Analysekompetenz

Studieninhalte

Der Studiengang verbindet interdisziplinär Inhalte aus Statistik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften und Ethik. Schwerpunkte liegen auf:

• Grundlagen und Methoden der Datenanalyse und Statistik
  
• Maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz im Kontext betrieblicher Anwendungen
  
• Datenvisualisierung, Storytelling und Entscheidungsunterstützung
  
• Datenkompetenz (Data Literacy) für fundierte Urteilsfähigkeit im Umgang mit digitalen Informationen
  
• Rechtlichen, gesellschaftlichen und ethischen Fragestellungen im Umgang mit Daten
  

Ein besonderes Augenmerk liegt auf praxisnaher Anwendung: In Projektmodulen und Fallstudien bearbeiten Studierende reale Herausforderungen aus Wirtschaft und Gesellschaft – in enger Kooperation mit Partnern aus Industrie, Forschung und Verwaltung.

Studienverlauf

Das Studium umfasst vier Semester (120 ECTS) und gliedert sich in folgende Module:

• Pflichtmodule zur methodischen und theoretischen Fundierung
  
• Wahlpflichtmodule zur individuellen Vertiefung (z. B. Predictive Analytics, Responsible AI, Visual Analytics)
  
• Anwendungsorientierte Projektarbeit und Fallstudie
  
• Masterarbeit mit wissenschaftlichem und praxisrelevantem Bezug
  

Bitte beachten: Die Lehrveranstaltungen dieses Studiengangs finden in deutscher Sprache statt. Die Fachliteratur ist jedoch primär in englischer Sprache verfasst. Daher sind für diesen Studiengang auch Englischkenntnisse notwendig.

Besonderheiten des Studiengangs

• Interdisziplinäres Konzept mit methodischer Tiefe und gesellschaftlicher Relevanz
  
• Integration aktueller Forschungsthemen in Lehre und Masterarbeiten
  
• Option auf Auslandssemester und individuelle Schwerpunktsetzung
  
  

Berufsfelder

Absolventinnen und Absolventen sind in der Lage, datengetriebene Fragestellungen fachübergreifend zu analysieren, kritisch zu reflektieren und in nachhaltige Entscheidungsprozesse zu überführen. Typische Einsatzfelder sind:

• Business Intelligence / Data Analytics
  
• Controlling und strategische Unternehmensplanung
  
• Data-driven Marketing und Customer Analytics
  
• Public Sector Data Science
  
• Data Governance und ethische Datenpolitik

Weitere Informationen zum Studiengang