Das Curriculum im berufsbegleitenden Master Data Science mit dem Studienschwerpunkt "Advanced Business Analytics" bietet Ihnen ein thematisch umfassendes Angebot und die Möglichkeit, die Fächerwahl individuell passgenau zu gestalten. Ihr gesamter Studienverlauf umfasst sechs Pflichtmodule im ersten Studienjahr (Semester 1+2), drei vorgegebene und drei frei wählbare Vertiefungsmodule des Schwerpunkts im zweiten Studienjahr (Semester 3+4) sowie die Thesis im fünften Semester.

Pflichtmodule im ersten Studienjahr:

Im Verlauf des ersten Studienjahres erhalten Sie in sechs Pflichtmodulen das Fundament für Ihre Kompetenzen in Data Science. Diese Module belegen Sie - schwerpunktunabhängig - mit allen Kommiliton_innen gemeinsam.

• Introduction to Business Analytics
  Im Modul lernen Sie wichtige Business Intelligence Grundlagen kennen, mit deren Hilfe fundierte Geschäftsentscheidungen getroffen werden könnnen. Der Kurs vermittelt Ihnen das Verständnis für Business Intelligence Systeme und führt Sie Schritt für Schritt durch den Prozess der Erstellung eines analytischen Informationssystems. So lernen Sie anwendungsorientiert, wie man heterogene Daten extrahiert, in ein strukturiertes Format überführt, sie organisiert und schließlich effektiv analysiert.
• Introduction to Data Science & Artificial Intelligence
  Hier erfahren Sie, welche Arten von Machine Learning Modellen existieren, in welchen Fällen sie zum Einsatz kommen und wie diese mit Hilfe von Data Science-Software angewendet werden, um Muster in Daten zu erkennen. Anhand zahlreicher Übungen lernen Sie zudem alle relevanten Schritte des Data Science-Prozesses kennen, damit Sie auch mit komplexen Daten zurechtzukommen.
• Python for Data Science
  Python ist eine der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für Data Science, und das Modul gibt Ihnen eine anwendungsorientierte Einführung in diese leicht zu erlernende Skriptsprache. Sie erfahren, wie Sie Python nutzen können, um Daten zu bearbeiten und zu analysieren und wie Data Science-Arbeitsabläufe effizient durchgeführt und automatisiert werden können.

• Applied Data Engineering
  Damit Unternehmen auf der Grundlage von Daten fundierte Entscheidungen treffen können, ist eine geeignete Dateninfrastruktur, die zuverlässig alle erforderlichen Informationen bereitstellt, unerlässlich. Im Modul werden in diesem Zusammenhang wichtige Themen wie die Modellierung und Verteilung von Daten sowie Konzepte und Datenarchitekturen für eine nachhaltige Dateninfrastruktur auf betrieblicher Ebene behandelt.
• Data Analytics with Statistics
  Hier erlernen Sie anhand praxisorientierter Fallstudien, wie Sie richtige Schlüsse aus Daten ziehen können. Sie werden systematisch in die Datenerhebung eingeführt und lernen, wie Sie durch eine gezielte Datenexploration Muster und Zusammenhänge in Daten identifizieren können. Des Weiteren erhalten Sie eine Einführung in die statistische Modellierung und lernen dadurch, fundierte Schätzungen über Werte zu treffen, die bisher nicht bekannt sind.
• Data Governance, Ethics and Law
  Für die Arbeit mit Daten ist es von großer Bedeutung, alle wichtigen rechtlichen und ethischen Aspekte zu kennen und zu wissen, wie diese im Rahmen von Data Science-Projekten berücksichtigt werden müssen. Das Modul vermittelt Ihnen ein solides Wissen in diesen Bereichen und gibt Empfehlungen zur Umsetzung von Maßnahmen zur Wahrung dieser Rechte.

Vertiefungsmodule im zweiten Studienjahr:

Für das zweite Studienjahr haben wir Ihnen drei verpflichtende Vertiefungsmodule im Schwerpunkt zusammengestellt, in denen Sie im Bereich Business Analytics Ihre Kompetenzen vertiefen. Darüber hinaus können Sie weitere drei, frei wählbare Vertiefungsmodule belegen. 

Als verpflichtende Vertiefungsmodule im Schwerpunkt belegen Sie:

• Business Planning und Prediction
  Im Modul lernen Sie, wie Sie Planungsmodelle erstellen und in diese verschiedene Daten integrieren können. Zudem werden Sie in intelligenten Methoden zur Anwendung von Planungsprozessen geschult. Um das Gelernte in die Praxis umzusetzen, nutzen Sie die neueste Version der SAP Analytics Cloud.
• Advanced Business Analytics Models
  Das Modul behandelt Einsatzmöglichkeiten von Data Science und KI in unterschiedlichsten Geschäftsprozessen. Sie werden mit Themen wie Prozess-Mining vertraut gemacht und lernen, wie diese Methode im Zusammenhang mit CRM, SCM oder Logistik genutzt werden kann.
• Self-Service Business Intelligence
  In diesem Modul werden Sie als Endanwender_in in die Lage versetzt, Ihren Informationsbedarf selbständig mit Hilfe moderner Technologien abzudecken. Dafür nutzen Sie Werkzeuge, die anhand intuitiver Benutzeroberflächen Funktionen wie die Datenaufbereitung, Datenmodellierung und Datenvisualisierung bereitstellen. Die konkreten Anwendungen lernen Sie anhand mehrerer Fallbeispiele, in denen Sie Tools wie PowerBI und Tableau nutzen.

 Aus dem folgenden Wahlangebot können Sie weiterhin insgesamt drei Vertiefungsmodule belegen: 

• Wahlbereich I: Supervised and Unsupervised Learning
• Wahlbereich II: MLOps oder Web Technologies and Analytics
• Wahlbereich III: BI and Big Data Architectures oder AI Lab
• Wahlbereich Projekt: ein Projektmodul aus dem Bereich Business Analytics
• Weiterer Wahlbereich: bis zu zwei Module aus dem Modulangebot des berufsbegleitenden MBA Business Management (z.B. Module wie Leadership, Finance, Strategic Management, Digitale Technologien & Trends, Innovation & Business Model Generation, Entrepreneurship, Verhandlungsmanagement, Change Management & Organizational Development. Mehr dazu im Modulhandbuch).

Thesis:

In der abschließenden Thesis erarbeiten Sie ein praxis-/unternehmensbezogenes Thema auf akademisch-wissenschaftlichem Niveau. Dabei begleitet Sie Ihr Betreuerteam in einem Thesis Coaching. Auch hier steht der Anwendungsbezug im Fokus, sodass daraus ein direkter Mehrwert für Ihren beruflichen Kontext entsteht.

Weitere Informationen zum Studiengang

Hier erfahren Sie mehr zum Studium, Studienkonzept, Voraussetzungen und Bewerbung:

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Als Absolvent_in des Masters Data Science der HdM Stuttgart mit dem Schwerpunkt Advanced Business Analytics können Sie die Herausforderungen in Ihrem beruflichen Kontext mit umfassenden Fähigkeiten und innovativen Kenntnissen aus dem Bereich Data Science meistern!

Sie sind in der Lage,

• Methoden und Werkzeuge aus dem Bereich Data Science für datengetriebene Anwendungsszenarien aus Ihrem Fachbereich einzusetzen und Daten für die Herbeiführung von Entscheidungen bereitzustellen,
• moderne, analytische Anwendungen und Werkzeuge (wie z. B. PowerBI, Tableau, RapidMiner oder SAP Analytics Cloud) zu nutzen, um Daten in Ihrem Unternehmenskontext zu analysieren,
• die Abläufe von Geschäftsprozessen zu messen, um Schwachstellen und Verbesserungspotentiale zu erkennen und zu visualisieren,
• integrierte Planungsmodelle zu erstellen und neue Verfahren sowie intelligente Algorithmen in Planungsprozesse einzubinden und zu bewerten,
• Algorithmen für Business-Anwendungen bewerten und einsetzen.

So können Sie mit Ihren Kompetenzen schließlich selbst, in Abstimmung mit Data Scientists oder AI-Experten, neues Wissen über Kunden, Produkte oder Abläufe generieren und zum Erfolg Ihres Bereichs oder Unternehmens beitragen.

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