Die zunehmende Nutzung großer Datenmengen in der Wirtschaft erfordert fundierte analytische und methodische Fähigkeiten von Entscheider*innen an der Schnittstelle von Data Science und Betriebswirtschaftslehre. Der Master *Business Analytics & Data Engineering (M.Sc.)* vermittelt ein tiefes Verständnis datenanalytischer Methoden für Managemententscheidungen und eröffnet damit ausgezeichnete berufliche Perspektiven für Absolvent*innen.
Verstehe und nutze datenanalytische Methoden für gute Managemententscheidungen.
Wir haben mehr als 100 Jahre Erfahrung in der Ausbildung des Fach- und Führungskräftenachwuchses. Wir und auch unsere Partnerunternehmen stehen für Qualität, Know-How und Nachhaltigkeit. Das Wichtigste aber sind natürlich unsere Mitarbeitenden und Lehrenden, die mit viel Herzblut und Engagement unsere Studierenden betreuen. Und natürlich:
Studierende sind uns wichtig, gemeinsames Lernen steht im Mittelpunkt!
Der große Knackpunkt für viele ist die Finanzierung des Studiums. Wir haben unser Zeitmodell dahingehend optimiert, dass Studierende neben dem Studium problemlos einer geregelten und gut bezahlten Beschäftigung nachgehen können. Außerdem vergibt der Trägerverein, die Leibniz-Akademie e.V., Stipendien (über 25% und 50% der Studiengebühren). Also:
Ein LFH-Master ist eine Investition, die sich doppelt lohnt!
Der Master *Business Analytics & Data Engineering (M.Sc.)* ist ein zukunftsorientierter Studiengang, der durch die Verbindung von Betriebswirtschaft und Data Science exzellente Karrierechancen eröffnet. Absolvent*innen sind bestens auf datenbasierte Entscheidungen vorbereitet und qualifiziert, eine verantwortungsvolle Position in Unternehmen zu übernehmen oder eine Promotion anzustreben. Der innovative Ansatz integriert neueste Technologien wie künstliche Intelligenz, Digitalisierung und Cloud Computing und verknüpft aktuelle Forschung mit praxisnahen Projekten.
Business Analytics Grundlagen – Informatik (5CP)
Programmieren für Data Science und maschinelles Lernen
Business Analytics Grundlagen – Wirtschaft (5CP)
Betriebswirtschaftliche Entscheidungsmodelle
Markt und Wettbewerb
Digital Economics (6CP)
Digitale Märkte
Seminar digitale Plattformen
Methoden der Ökonometrie (7CP)
Methoden der Ökonometrie
Querschnitts- und Paneldatenanalyse
Digitalisierung in Unternehmen (6CP)
Grundlagen des IT-Managements
Systeme
Data Science und Analytics I (6CP)
Business Intelligence und Analytics
Visualisierung
Anwendungen Data Science
Hochparallel Datenverarbeitung (6CP)
NoSQL
High Performance DV
Data Science in der Cloud (5 CP)
Cloud Computing für Data Science
Vertiefte Anwendungen Data Science
Strategische Entscheidungen (7CP)
Vertiefte Spieltheorie
Wettbewerbsstrategien
Künstliche Intelligenz I (7CP)
Optimierung
Machine Learning II
Anwendung der Optimierung
Ethik und Recht (6CP)
IT-Recht und Fallbeispiele
Seminar Ethik in Data Science
Sustainable Decision Analytics (6CP)
Nachhaltiges Entscheiden mit mathematischen Modellen
Rechnergestützte Entscheidungsfindung
Unternehmenssteuerung (7CP)
Wertorientierte Unternehmensführung
Risikoanalyse und -Steuerung
Digitale Geschäftsprozesse und IT-Management (4CP)
Digitale Steuerung und Kontrolle von Geschäftsprozessen
Digitale Geschäftsprozesse und IT-Management (4CP)
Methoden und Werkzeuge des strategischen IT-Managements
Business Analytics und Data Engineering in der Anwendung (6CP)
Advanced Applied Analytics
Abschlussarbeit (20CP)
Masterarbeit
Kolloquium
Innovatives flexibles Studienmodell mit Präsenzwochen und Online-Vorlesungen
Hybride Semesterstruktur: Beste Mischung aus Präsenz und Online
Uns ist die Studienerfahrung in Präsenz wichtig: Daher planen wird pro Semester 2 Vollzeitwochen und 4 „halbe“ Vollzeitwochen (Donnerstag bis Samstags). Damit sind die Studierenden 1 x pro Monat vor Ort an der Expo Plaza. Hinzu kommen rund 10 Wochen, in denen bis zu zwei Termine von 16.30 bis 19.45 Uhr ONLINE unterrichtet wird. 10 Wochen pro Jahr sind gänzlich vorlesungsfrei und sind für Urlaub sowie die Vor- und Nachbereitung vorgesehen.
Studieren nach Wahl: Kompatibel mit Deinen Wünschen
Unsere Erfahrungen mit dualen Studiengängen zeigen: Es kommt auf den einzelnen Studierenden an. Daher kann der Master in 4, 5 oder 6 Semestern absolviert werden.
Die Studierenden können so den für sie und ihre Lebenssituation idealen Studienablauf wählen. Wir empfehlen, bei Wahl des 4 semestrigen Modells eine intensive Absprache mit dem Arbeitgeber und eine Reduktion der Arbeitszeit, falls Studierende nebenher noch einer Arbeit nachgehen.
Master of Science (M.Sc.), 120 ECTS
zum 1. Oktober jeden Jahres
Flexibel:
4 Semester / 5 Semester / 6 Semester
15.000 Euro für das ganze Studium, bei 4 Semestern 625 € pro Monat.
Die Leibniz-Akademie vergibt 25% und 50% Stipendien an besonders bedürftige bzw. besonders leistungsfähige Studierende!
Bitte reichen Sie Ihren formlosen Antrag zusammen mit der Bewerbung ein. Bitte erläutern Sie Ihre Gründe und fügen ihren Lebenslauf bei.
Neben den klassischen Studienfinanzierungen (BAFöG, Kredite) unterstützen unsere Partnerunternehmen ihre Mitarbeiter häufig bei den Studiengebühren. Interessenten ohne Partnerfirma können sich gern an uns wenden, wir leiten Interessenten gerne an unsere Partner weiter.
Bei 4 semestrigem Studium, pro Semester:
2 Vollzeitwochen, 4 "halbe" Vollzeitwochen sowie 10 Wochen mit bis zu 2 Online-Terminen (16.30-19.45 Uhr)
Deutsch mit englischen Veranstaltungen
Guter Bachelor in Wirtschaftswissenschaften, Informatik oder vergleichbaren Studiengängen, welcher mindestens 24 ECTS in mathematischen/ informationstechnischen Fächern und mindestens 24 ECTS im Bereich Wirtschaftswissenschaften beinhaltet. Deutsch und Englisch sind auf B2 Niveau erforderlich. Sollten einzelne Anforderungen nicht vollständig erfüllt sein, so nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.
Bitte senden Sie die vollständigen Unterlagen (Bachelor-Zeugnis, Motivationsschreiben, ggf. B2-Deutschnachweis) an master@leibniz-fh.de
Weitere Informationen zu den studiengangsspezifischen Bestimmungen und den Qualifikationszielen findet ihr hib er.