Infoveranstaltung

Jetzt zu unserer nächsten Online Infoveranstaltung anmelden!

Warum einen Master in Applied Data Analytics & Digital Management?

Die fortschreitende Digitalisierung und 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 Applied Data Analytics & Digital Management vermittelt ein tiefes Verständnis datenanalytischer Methoden für Managemententscheidungen und umfassende Kenntnisse der digitalen Unternehmenssteuerung und eröffnet damit ausgezeichnete berufliche Perspektiven für Absolvent*innen.

Verstehe und nutze datenanalytische Methoden für gute Managemententscheidungen.

Hier findet ihr eine Kurzübersicht des Studiengangs.

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 Applied Data Analytics & Digital Management 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.

Vertiefungsmöglichkeiten ab dem 2. Semster:

  • Nachhaltige Transformation
  • Risk Management & High Performance Analytics 
  • Data Science

Studieninhalte

Jetzt zu unserer nächsten Online Infoveranstaltung anmelden!

1. Semester

Analytics Grundlagen – Informatik (6CP)

Programmieren für Data Science und maschinelles Lernen

Analytics Grundlagen – Wirtschaft (6CP)

Betriebswirtschaftliche Entscheidungsmodelle

Markt und Wettbewerb

Digital Economics (6CP)

Digitale Märkte

Seminar digitale Plattformen

Einführung in Data Science (6CP)

Grundlagen Data Science

Machine Learning I

Methoden der Ökonometrie (6CP)

Methoden der Ökonometrie

Querschnitts- und Paneldatenanalyse

2. Semester

Digitales Management und Datenethik (6CP)

Grundlagen des IT-Managements

Seminar: Ethik in Data Science

Data Science und Analytics I (6CP)

Business Intelligence und Analytics

Visualisierung

Anwendungen Data Science

Unternehmenssteuerung (6CP)

Wertorientierte Unternehmensführung

Risikoanalyse und -steuerung

Vertiefungsrichtungen

Nachhaltige Transformation – Angewandtes Management & Sustainable Innovation
Angewandtes nachhaltiges Management (3CP)
Sustainable Innovation Management (3CP)
Risk Management & High Performance Analytics – Hochparallele Datenverarbeitung
NoSQL (3CP)
High Performance DV (3CP)
Data Science – Hochparallele Datenverarbeitung
NoSQL (3CP)
High Performance DV (3CP)

 

Nachhaltige Transformation – Strategische Entscheidungen
Vertiefung Spieltehorie (3CP)
Wettbewerbsstrategie (3CP)
Risk Management & High Performance Analytics – Strategische Entscheidungen
Vertiefung Spieltheorie (3CP)
Wettbewerbsstrategien (3CP)
Data Science – Systeme und Netzwerke
IT-Netzwerke (3CP)
Verteilte Systeme (3CP)

3. Semester

Künstliche Intelligenz I (6CP)

Optimierung

Machine Learning II

 

Sustainable Decision Analytics (6CP)

Nachhaltiges Entscheiden mit mathematischen Modellen

Rechnergestützte Entscheidungsfindung

Digitale Geschäftsprozesse und IT-Management (6CP)

Digitale Steuerung und Kontrolle von Geschäftsprozessen

Methoden und Werkzeuge des strategischen Managements

Vertiefungsrichtungen

Nachhaltige Transformation – Applied Risk Analytics
Risikomanagement und Kreditwürdigkeitsprüfung (3CP)
Kredit- und Risikomodelle mit Data Analytics (3CP)
Risk Management & High Performance Analytics – Applied Risk Analytics
Risikomanagement und Kreditwürdigkeitsprüfung (3CP)
Kredit- und Risikomodelle mit Data Analytics (3CP)
Data Science – Künstliche Intelligenz
Deep Learning  (3CP)
Aktuelle Methoden der Data Science (3CP)

 

Nachhaltige Transformation – Nachhaltige Wertschöpfungsketten
Sustainable Supply Chain Management (3CP)
Green Logistics (3CP)
Risk Management & High Performance Analytics – Data Science in der Cloud
Cloud Computing für Data Science (3CP)
Vertiefte Anwendungen Data Science (3CP)
Data Science – Data Science in der Cloud
Cloud Computing für Data Science (3CP)
Vertiefte Anwendungen Data Science (3CP)

4. Semester

Advanced Applied Analytics (6CP)

Advanced Applied Analytics

Abschlussarbeit (24CP)

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 (Motivationsschreiben, Lebenslauf, Bachelor-Zeugnis (inkl. Zeugnis, ToR, Exma-Bescheinigung), (Fach-)Abiturzeugnis, ggf. B2-Deutschnachweis) an master@leibniz-fh.de

Mit dem Aufruf des Videos erklärst Du Dich einverstanden, dass Deine Daten an YouTube übermittelt werden und dass Du die Datenschutzerklärung gelesen hast.

Weitere Informationen zu den studiengangsspezifischen Bestimmungen und den Qualifikationszielen findet ihr hier.

Jetzt zu unserer nächsten Online Infoveranstaltung anmelden!

Studiengangsbetreuung

Prof. Dr. Mark Broere

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

Niko Aumann

Studienorganisation Master-Studiengänge 0511 95784 17 Zur person

Ihr Kontakt



Ich habe die Datenschutzerklärung gelesen und akzeptiere, dass meine Daten elektronisch gespeichert werden.

Niko Aumann

Studienorganisation Master-Studiengänge 0511 95784 17