Das Studium
Big Data erfassen, analysieren und sinnvoll nutzen
Die steigende Menge und Vielfalt der Daten, die Unternehmen heute zur Verfügung stehen, birgt riesige Chancen. Sie stellt sie aber zugleich auch vor die Herausforderung, mit diesem wachsenden Kapital zielführend und innovativ umzugehen und die Daten zum eigenen Wettbewerbsvorteil zu nutzen. Der Bedarf an Big-Data-Analysten in allen Bereichen der Wirtschaft ist entsprechend groß.
Der Master-Studiengang Big Data & Business Analytics richtet sich an (Wirtschafts-)Informatiker, an Naturwissenschaftler, wie beispielsweise Mathematiker und Statistiker, und baut auf dem Wissen und den Kompetenzen aus dem Erststudium auf. Es sind auch Absolventen anderer Fachrichtungen angesprochen, die sich entsprechendes fachliches Know-how und Können durch ihre Berufserfahrung angeeignet haben. Big-Data-Spezialisten spannen den Bogen von Logik und quantitativen Methoden über Programmiersprachen, Frameworks und Infrastrukturen bis hin zur Interpretation und Implementierung der Ergebnisse in die Unternehmensprozesse.
Während des Studiums lernen Sie, große und heterogene Datenmengen zu analysieren, zu interpretieren, zu bewerten und vor betriebswirtschaftlichem Hintergrund anzuwenden. Sie erlangen analytische Fähigkeiten, um aus Datenmengen Modelle zu unterschiedlichen Aufgabenstellungen abzuleiten, die Sie im Rahmen der Management- und Betriebswirtschaftslehre ganz konkret für Vorhersagen oder Optimierungen zum Beispiel im Marketing, Vertrieb und Business Development nutzen. Dabei kann es beispielsweise um den richtigen Zeitpunkt einer Produkteinführung oder die Entwicklung eines neuen Geschäftsmodells gehen, um die Verbesserung des Materialeinsatzes, die Ressourcenplanung oder die Entwicklung und Weiterentwicklung von Big Data Lösungen. Kommunikative Fähigkeiten, um Analyseergebnisse verständlich zu erklären und Daten visuell zu veranschaulichen, erweitern Ihre Kompetenzen zusätzlich.
Als Big Data und Business Analyst sind Sie für Fach- und Führungsaufgaben an der Schnittstelle zwischen den Bereichen IT und Management spezialisiert. Dies können zum Beispiel Stellen als Big Data Manager oder Big Data Analyst sein, als Produktmanager Data Integration, im Bereich Marketing als Market Data Analyst oder als Data Scientist in der Forschung und Entwicklung.
Studieninhalte
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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Voraussetzungen
Hochschulabschluss¹
- mit einem Anteil von mindestens 60 Credit Points² in (Wirtschafts-)Informatik-Modulen
oder
- mit einem Anteil von mindestens 60 Credit Points² aus fachlich verwandten Modulen (z.B. Mathematik, Statistik)
oder
- gleich welcher Fachrichtung, 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.
Aufnahme und Zugangsvoraussetzungen
- Allgemeine Hochschulreife (Abitur), Fachhochschulreife oder sonstige als gleichwertig anerkannte Vorbildung
- und aktuelle Berufstätigkeit (Vollzeit- sowie Teilzeittätigkeit) oder betriebliche Ausbildung, Traineeprogramm, Volontariat. Sollten Sie aktuell nicht berufstätig sein, jedoch eine Berufstätigkeit anstreben, kontaktieren Sie bitte unsere Studienberatung. Gerne prüfen wir gemeinsam Ihre individuellen Möglichkeiten der Zulassung.
Studiengebühren
- Studiengebühr: 12.390 Euro zahlbar in 42 Monatsraten à 295 Euro
- Prüfungsgebühr: 300 Euro einmalige Prüfungsgebühr zum Ende des Studiums
- Gesamtkosten: 12.690 Euro beinhaltet Studiengebühr und Prüfungsgebühr
- Bei Belegung der Vertiefungsrichtung in Essen fallen ggf. Kosten für Anreise und Verpflegung an.
Studienzeitmodell: Abend- und Samstags-Studium
Der Vorteil des Abend-und Samstags-Studiums ist die zeitliche Flexibilität. Sie können beispielsweise – abhängig von Studiengang und -ort – Montag- und Dienstagabend plus Samstag studieren, oder Sie konzentrieren Ihr Studium auf das Ende der Woche: Freitagabend und Samstag. Je nachdem, wie Sie es am besten mit Ihrem Arbeits- und Privatleben vereinen können.
