Warum einen Master in Business Analytics & Data Engineering?

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.

 

 

Warum an der LFH?

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!

 

Wie finanzieren?

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! 

 

Was muss ich tun?

  • Diese Seite sorgfältig lesen
  • Checken, ob die Inhalte OK sind
  • Checken, welches Zeitmodell zum eigenen Leben passt
  • Kontakt aufnehmen und mit der LFH über die Finanzierung sprechen
  • die Bewerbung absenden

Charakteristika des Studiengangs

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.

Studieninhalte

1. Semester

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

2. Semester

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

3. Semester

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

4. Semester

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

 

Studienablauf

Innovatives flexibles Studienmodell mit Präsenzwochen und Online-Vorlesungen

Kurzportät

Abschluss

Master of Science (M.Sc.), 120 ECTS

Studienbeginn

zum 1. Oktober jeden Jahres

Studiendauer

Flexibel:
4 Semester / 5 Semester / 6 Semester

Studiengebühren

15.000 Euro für das ganze Studium, bei 4 Semestern 625 € pro Monat.

Stipendium

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.

Finanzierung

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.

Studienform

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)

Sprache

Deutsch mit englischen Veranstaltungen

Zulassungsvoraussetzungen

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.

Bewerbungsverfahren

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.

Studiengangsbetreuung

Prof. Dr. Mark Broere

Professor für Allgemeine BWL, insb. Investition und Finanzierung; Studiengangsleitung Business Analytics & Data Engineering (M.Sc.) 0511 95784 40 Zur person

Niko Aumann

Studienorganisation Fachbereich Wirtschaft (berufsbegleitend) 0511 95784 17 Zur person

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