Zulassungsvoraussetzungen
Sie sollten einen Bachelorabschluss mit mindestens 50 ECTS im wirtschaftswissenschaftlichen Bereich vorweisen können. Des Weiteren sind 10 ECTS-Punkte in quantitativen bzw. methodischen Fächern und Englischkenntnisse auf Niveau B2 erforderlich.
Details
Der Masterstudiengang "Applied Business Data Science" an der International School of Management richtet sich an Fachkräfte, die ihre Fähigkeiten in der Analyse von Unternehmensdaten erweitern möchten. Die Digitalisierung erfordert ein umfassendes Verständnis großer Datenmengen, um aus diesen einen wirtschaftlichen Mehrwert zu generieren. Studierende erwerben interdisziplinäre Kompetenzen, die sowohl wirtschaftliche als auch datenwissenschaftliche Aspekte umfassen.
Das Programm bietet praxisnahe Erfahrungen, indem reale Daten von Unternehmen verwendet werden, um komplexe Problemstellungen zu lösen. Fragen wie das Erkennen von Kündigungswahrscheinlichkeiten oder die Segmentierung von Kunden stehen im Mittelpunkt. Studierende lernen, durch fortgeschrittene Programmierung mit Python und R sowie den Einsatz von Statistiksoftware, diese Herausforderungen effektiv zu meistern.
Besonderheiten des Studiengangs umfassen praxisnahe Projekte wie „Digital Bootcamps“ und Robotic Process Automation. Dabei wird ein hohes Maß an Schnittstellenkompetenz zwischen IT, BWL und Data Science aufgebaut, das den Studierenden ermöglicht, in verschiedenen Bereichen wie IT-Consulting effektiv tätig zu werden.
Die flexible, onlinebasierte Studienstruktur erlaubt es den Studierenden, das Studium ortsunabhängig der Wochenstruktur entsprechend zu absolvieren. So bietet der Studiengang optimale Voraussetzungen für ein „Life Long Learning“ und bereitet auf komplexe Herausforderungen der Digitalisierung vor.
Erfahrungen & Bewertungen
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👉 Jetzt ehrlich bewertenDas Niveau ist sehr hoch. Ein sehr großer Teil ist, wie auch zu erwarten, Mathe, Statistik und Informatik. Durch Klausuren kann man leicht durchfallen. Das Studium ist sehr Aufwendig. Zu jedem Modul werden Vorleistungen erwartet, die man mit mindestens 50% bestehen muss, sonst kann man sich für die Prüfung nicht anmelden. Das hat aber auch den Vorteil, dass man gezwungen ist viel zu lernen und sich mit dem Stoff wirklich zu beschäftigen. Die Klausuren sind am Ende fair aber anspruchsvoll. Wer neben den Vorleistungen zu wenig gemacht hat fällt durch. Das ist aber auch gut so.
Man lernt dabei Python, R und SQL Programmierung. Daneben beschäftigt man sich mit SAP und IBM Produkten.
In Mathe und Statistik ist es viel herleiten und beweisen. Es geht aber auch um Datenstrukturen, Algorithmen und die Mathematik hinter statistischen Methoden.
Die AACSB Akkreditieren ist natürlich ein weiterer großer Vorteil.
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Danke für deine ausführliche und ehrliche Bewertung! Mich interessiert, wie du den Praxisteil mit Python, R und SQL findest: Konntest du das Gelernte schon in realen Projekten oder im Job anwenden? Und wie lief das mit SAP und IBM Produkten für dich - gab es da auch ausreichend Support oder Tutorials?
Du schreibst, dass die Vorleistungen echt fordernd sind und man gut dranbleiben muss. Wie organisierst du dein Lernen, gerade mit dem flexiblen Onlineformat? Hast du Tipps, wie man da am besten dranbleibt und nicht ins Hintertreffen gerät?
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