Big Data & Business Analytics

Master of Science (M.Sc.)

  • Campus
  • Digital

Master-Studiengang Big Data & Business Analytics (M.Sc.)

Aus Daten Nutzen schaffen

Branchenübergreifend steigen die Mengen relevanter Unternehmensdaten – und damit der Bedarf an Fachkräften, die wissen, wie man diese gewinnbringend analysiert, auswertet und im betriebswirtschaftlichen Kontext einsetzt. Der Master-Studiengang „Big Data & Business Analytics“ vermittelt die hierfür erforderlichen mathematischen, informatischen und betriebswirtschaftlichen Kenntnisse.

Sie erlangen ausgeprägte analytische Fähigkeiten, um aus Datenmengen Modelle zu unterschiedlichen Aufgabenstellungen abzuleiten, die Sie 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. Kommunikative Fähigkeiten, um Analyseergebnisse verständlich zu erklären und Daten visuell aufzubereiten, erweitern Ihre Kompetenzen zusätzlich.

Daten und Fakten auf einen Blick

Studienmodell

Campus, Digital

Leistungsumfang

120 ECTS

Studiengebühr

13.950,00 Euro zahlbar in 30 Monatsraten à 465 Euro

Studienform

Berufstätige

Akkreditierung (Master)

Die FOM und all ihre Studiengänge sind akkreditiert. Sämtliche Abschlüsse sind staatlich und international anerkannt. Ein Master-Abschluss der FOM Hochschule befähigt zu einer anschließenden Promotion.

Vor dem Studium

Für wen eignet sich das Studium?

Für Fach- und Führungskräfte, die im Bereich IT tätig sind oder werden möchten und ihre (Wirtschafts-) Informatik-Kenntnisse im Kontext von Big Data vertiefen wollen.

Nach dem Studium

Ihre Zukunftsperspektiven

Das Studium qualifiziert für folgende Aufgaben: 

  • Aufbau und Weiterentwicklung der Big-Data-Infrastruktur, in der unterschiedliche Datenmodelle und Datenstrukturen vereint werden
  • Eigenständige Konzeption, Planung und Durchführung komplexer statistischer Analysen
  • Anwendung von Verfahren des Maschinellen Lernens auf Basis großer Datenmengen
  • Datensynchronisierung von semi- und unstrukturierten Daten sowie Programmierung von Big-Data-Lösungen
  • Geschäftsmodellentwicklung basierend auf Analyseergebnissen der Datensätze (Data-driven Enterprise)
  • Entwicklung aussagekräftiger Vorhersagemodelle, zum Beispiel als Basis für Produkt- und Geschäftsentscheidungen

Auf einen Blick

Was Sie für die Zulassung benötigen

      Hochschulabschluss¹

      • mit einem Anteil von mindestens 60 Credit Points² in (Wirtschafts-)Informatik-Modulen und/oder in fachlich verwandten Bereichen (z.B. Mathematik, Statistik, Naturwissenschaften)

      oder

      • gleich welcher Fachrichtung und 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.

      Semesterbeginn & Dauer

      • Semesterbeginn: März und September (abhängig vom Studienort)
      • Semesterferien: August und Mitte bis Ende Februar
      • Dauer: 4 Semester + Thesis

      Je nach Studienort und Studienbeginn (Winter- oder Sommersemester) stehen Ihnen unterschiedliche Zeitmodelle zur Auswahl. Bitte wählen Sie Ihr gewünschtes Hochschulzentrum aus, um die möglichen Vorlesungszeiten angezeigt zu bekommen.

       

      Studiengebühren

      • Immatrikulationsgebühr 1.580,00 Euro einmalige Immatrikulationsgebühr. Teilnehmer, die bereits ein Studium oder eine anerkannte Fortbildung an einem der zur BCW-Gruppe gehörenden Institute absolviert haben oder absolvieren, zahlen eine hälftige Immatrikulationsgebühr.
      • Studiengebühr 13.950,00 Euro zahlbar in 30 Monatsraten à 465 Euro
      • Prüfungsgebühr 500,00 Euro Einmalzahlung (mit Anmeldung zur Abschlussarbeit, bei Wiederholung der Abschlussarbeit erfolgt eine erneute Berechnung der Prüfungsgebühr)
      • Gesamtkosten 16.030,00 Euro beinhaltet Immatrikulationsgebühr, Studiengebühr und Prüfungsgebühr
      Zu den Finanzierungsmöglichkeiten

      Was Sie zur Anmeldung einreichen müssen

      Abhängig davon, welchen Studiengang Sie gewählt haben, werden unterschiedliche Dokumente, Zeugnisse und Bescheinigungen für die Anmeldung an der FOM Hochschule benötigt. Im Online-Anmeldeformular können Sie in wenigen Schritten alle relevanten Angaben eintragen und über die Upload-Funktion die erforderlichen Unterlagen hochladen.

      Zur Anmeldung

      Semesterübersicht

      Studieninhalte und -verlauf

      Kompaktkurs

      Zu Studienbeginn bietet Ihnen die FOM einen kostenlosen Kompaktkurs an, in dem Sie relevante fachliche Grundlagen auffrischen und somit gut vorbereitet ins Studium starten können.

      Big-Data-Architektur und -Infrastruktur (5 CP)

      Big-Data-Infrastruktur
      Datenstrukturierung
      Datensynchronisation/Parallelität
      Speicherverwaltung

      Big Data Analytics (6 CP)

      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

      Diese Module werden in virtueller Präsenz unterrichtet.

      Entscheidungsorientiertes Management (6 CP)

      Klassische Entscheidungslehre
      Managemententscheidungen aus psychologischer Sicht
      Entscheidungen im Strategiekontext

      Wissenschaftliche Methodik (5 CP)

      Qualitative und quantitative Forschungsmethoden
      Quantitative Datenanalyse (Anwendungen mit der Statistik Software R, statistische Testverfahren, multivariate Verfahren)

      Angewandte Programmierung (6 CP)

      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- und unstrukturierter Daten (5 CP)

      Crawling und Vorverarbeitung
      Text Mining/Web Mining
      Social-Media-Analyse
      Taxonomien
      Ontologien (+OWL semantische Modellierung Semantic Web)

      Diese Module werden in virtueller Präsenz unterrichtet.

      Führung & Nachhaltigkeit (6 CP)

      Führungstheorien, -stile, -techniken und -instrumente
      Normative und strategische Unternehmensführung als Ausgangspunkt für Diversitäts- und Nachhaltigkeitsaspekte
      Verankerung der Nachhaltigkeit in der Wertschöpfungskette
      Ethische Aspekte bzgl. Führung und Nachhaltigkeit

      Transfer Assessment

      Transfer-Bericht 1

      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.

      Projektmanagement von Big-Data-Projekten (5 CP)

      Projekte und Projektmanagement
      Projektmanagement-Grundlagen
      Vorgehensmodelle für IT-Projekte
      Agile Vorgehensmodelle für IT-Projekte
      Besondere Aspekte von Big-Data-Projekten für das Projektmanagement

      Big-Data-Analyseprojekt (6 CP)

      Auswahl eines Anwendungsfeldes für das Analyseprojekt
      Projektarbeit mit erster vollständig eigener Datenanalyse

      Dieses Modul wird in virtueller Präsenz unterrichtet.

      Anwendungsfelder Business Analytics (5 CP)

      Ziele und Aufgabengebiete für Big-Data-Anwendungen
      Sektor und Art der Datenquellen
      Konkrete Anwendungsfelder und ihre Verfahren

      Transfer Assessment

      Transfer-Bericht 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.

      Ethik & Recht (5 CP)

      Ethische Aspekte der Nutzung von Big Data
      Rechtliche Aspekte der Big-Data-Nutzung (IT- und Datenschutzrecht)
      Compliance

      Big-Data-Consultingprojekt (6 CP)

      Auswahl eines Anwendungsfeldes für das Consultingprojekt
      Data Storytelling
      Adressierung einer Managementfragestellung
      Datengewinnung, -aufbereitung, und -analyse
      Aufbereitung der Erkenntnisse für das Management

      Dieses Modul wird in virtueller Präsenz unterrichtet.

      Strategische Geschäftsmodellentwicklung (5 CP)

      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 Assessment

      Transfer-Bericht 3

      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.

      Master-Thesis und Kolloquium (25 CP)

      Änderungen vorbehalten.

      Promotion und Zusatzqualifikationen

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      Auslandsprogramme für Master-Studierende

      Die FOM bietet Ihnen zahlreiche Möglichkeiten, während Ihres Master-Studiums Auslandserfahrungen an Partneruniversitäten zu sammeln.

      Mehr Infos

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      Master Your Career

      Master-Studierende müssen - abhängig von der aktuellen Berufs- und Lebenssituation - oft viele Herausforderungen gleichzeitig meistern: neue Verantwortungen im Job, gleichzeitig muss das Studium organisiert und eine gute Work-Life-Balance geschaffen werden. Mit dem studienbegleitenden Programm der FOM werden Sie dabei unterstützt, Ihre Kompetenzen gezielt weiterzuentwickeln: von Career Skills über Leadership bis zu Selbstmanagement.

      Mehr Infos

      FOM_Icon_Promotion_2x

      Berufsbegleitend promovieren

      Sie möchten nach Ihrem Master-Abschluss promovieren? Die FOM Hochschule bietet in Kooperation mit internationalen Partnerhochschulen, der Universidad Católica San Antonio de Murcia in Spanien und der University of Sopron in Ungarn, zwei berufsbegleitende Promotionsprogramme an.

      Mehr Infos