Lecture series - Practitioner's insights seit Februar 2018 Seit April 2018 auf Englisch

Big Data and Business Analytics

Master of Science (berufsbegleitend oder Vollzeit)

Big Data and Business Analytics

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Ihre Ansprechpartnerin für Studiengänge

Barbara Sprick

Der Studiengang richtet sich an alle Fach- und Führungskräfte in Unternehmen, die für die Etablierung neuer Anwendungsfelder sowie in der Planung und Umsetzung von Projekten im Bereich BI Consulting, Business Analytics, Project Engineering sowie Information Analytics verantwortlich tätig sind. Studiert werden kann entweder berufsbegleitend in Wochendblöcken oder klassisch in Vollzeit.

Big Data - immer bedeutender in der unternehmerischen Praxis

Die Menge der strukturierten und unstrukturierten Daten, die Unternehmen heutzutage aus internen und externen Datenquellen zur Verfügung stehen, wächst rasant an. Diese Daten gilt es zu nutzen zur individualisierten Kundenansprache, zur Etablierung neuer Geschäftsfelder oder auch zur Optimierung von Geschäftsprozessen.

Aus Daten Wissen generieren

Im Studiengang „Big Data und Business Analytics“ geht es darum, aus dem unternehmerischen Kontext heraus die richtigen Big Data Fragen zu stellen, die richtigen Daten zu identifizieren und zu analysieren und schließlich die Analyseergebnisse auch wieder zielgerichtet ins Unternehmen zurück zu kommunizieren.

Was wir bieten

Neben technischen und statistischen Inhalten wie Big Data Architekturen, Data Mining und Predictive Analytics, stehen daher vor allem auch um kreative Fragetechniken, Visualisierung, Story Telling, Ethik und internationales Recht auf dem Lehrplan.

Hierbei wird das theoretisch vermittelte Fachwissen direkt in einer semesterweise komplexer werdenden Fallstudie angewendet und vertieft

Flexibel neben dem Beruf - auch online

Um dem Bedürfnis Berufstätiger nach Flexibilität gerecht zu werden, werden in der berufsbegleitenden Variante des Studiengangs gelegentliche Präsenzveranstaltungen am Wochenende, synchrones E-Learning mit Live-Chats und selbstgesteuertem E-Learning kombiniert

NEU SEIT FEBRUAR 2018: PRACTIONER TALK SERIES

Seit Februar 2018 werden regelmäßig externe VertreterInnen aus Unternehmen mit starken Big Data-Kontext eingeladen, in einem Vortrag mit anschließender Diskussion die aktuelle Entwicklung von Big Data-Projekten in deren Unternehmen zu veranschaulichen und somit den Studierenden die neuesten fachpraktischen Einblicke zu geben.

Übersicht der bisherigen Vorträge:

Datum	ReferentIn	Unternehmen	Thema
13.04.18, 17:00 Uhr, Raum T51	Patrick Baier Henning-Ulrich Esser	Zalando	Machine-Learning based Fraud Prevention at Zalando Payments
09.02.18 17:00 Uhr, Raum T51	Marcel Dix	ABB Group	Big Data and Data Analytics in Industrial IoT

Datum

ReferentIn

Unternehmen

Thema

13.04.18, 17:00 Uhr, Raum T51

Patrick Baier

Henning-Ulrich Esser

Zalando

Machine-Learning based Fraud Prevention at Zalando Payments

09.02.18 17:00 Uhr, Raum T51

Marcel Dix

ABB Group

Big Data and Data Analytics in Industrial IoT

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Ihre Ansprechpartnerin für Studiengänge

Barbara Sprick

LECTURE SERIES - PRACTITIONERS INSIGHTS: Patrick Baier & Henning Esser (Zalando Payments SE) - Machine Learning-based Fraud Prevention at Zalando Payments

13.04.2018

2018

NEW Practitioner Talk Series since February 2018 Apr 13, 5 pm, Room t51

In this talk, we focus on large-scale machine learning (ML) models which are used for fraud prevention at Zalando Payments. We provide a detailed overview of the design and implementation of these models, and describe the key challenges that are faced in the domain, from both ML as well as engineering perspective, e.g., delayed feedback, data imbalance, data bias, real-time predictions and system monitoring.

Alle Fakten auf einen Blick

Übersicht

Alle Fakten auf einen Blick

Übersicht

Abschluss	Master of Science (M.Sc.)
Credit Points	90 (berufsbegleitend) / 120 (Vollzeit)
Regelstudiendauer	2 Jahre
Studienbeginn	Oktober und April
Studienart	Berufsbegleitend / Vollzeit
Zugangsvoraussetzungen	berufsbegleitend: Bachelorabschluss mit 210 CP ECTS in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Bereich und eine mindestens einjährige qualifizierte und fachlich relevante Berufserfahrung in einem der Bereiche IT, Marketing, Logistik, Produktion oder Finanzen. Bei einem Erststudium mit 180 CP ECTS können fehlende CP und Qualifikationen durch mehrjährige Berufserfahrung oder Weiterbildungen nachgewiesen werden. Vollzeit: Bachelorabschluss mit 180 CP ECTS in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Bereich und eine mindestens einjährige qualifizierte und fachlich relevante Berufserfahrung in einem der Bereiche IT, Marketing, Logistik, Produktion oder Finanzen. Die detaillierten Zugangsvoraussetzungen finden Sie hier.
Sprachen	Englisch
Studiengebühren	Teilzeitvariante: 670,- Euro monatlich Vollzeitvariante: 790,- Euro monatlich Zzgl. einmaliger Immatrikulationsgebühr von 650,- Euro
Besonderheit	Das Teilzeit-Studium orientiert sich an den Bedürfnissen Berufstätiger. Die Lehr-/Lernveranstaltungen finden überwiegend gebündelt an Wochenenden statt und werden durch Online-Coaching ergänzt. Eine kalendarische Übersicht der Vorlesungswochenenden findet sich hier: Oktoberstart 2017 Das Vollzeit-Studium findet regulär nach unserem CORE-Prinzip statt.
Auslandssemester/Praktika	Das Studium wird durch in Unternehmen durchgeführte Fallstudien begleitet. Ein Auslandssemester ist nicht vorgesehen.

Inhalte, Ziele und Ablauf des Studiums

Inhaltlich-struktureller Aufbau des Studiengangs und Studienverlaufsmodell

Der Vollzeit-Studiengang gliedert sich strukturell in die an der Hochschule üblichen 5-Wochenblöcke und beinhaltet einen Mix aus semesterweise größer und komplexer werdenden Fallstudien und begleitenden Fachlehrveranstaltungen, deren Inhalte wiederum direkt Eingang in die Fallstudien finden. Im ersten Semester werden alle notwendigen Grundkenntnisse und Methoden vermittelt. Das zweite und dritte Semester sind in sich abgeschlossen.

Studienverlaufsplan Oktoberstart

Studienverlaufsplan Aprilstart

Modulhandbuch

Jahr 1
Modul	CP
Einstiegsfallstudie	6
Analytics I	6
Data Engineering I	5
Data Management I	4
Data Storytelling & Kommunikation I	3
Fallstudie I	8
Analytics II	6
Data Storytelling & Kommunikation II	6
Datenschutz, Ethik & Recht I	4

Jahr 2
Modul	CP
Fallstudie II	8
Data Management II	4
Analytics III	6
Data Storytelling & Kommunikation III	6
Datenschutz, Ethik & Recht II	3
Master Thesis Projekt	18

Unternehmensnähe

Bei „Big Data und Business Analytics“ geht es darum, aus dem unternehmerischen Kontext heraus die richtigen Big Data Fragen zu stellen, die notwendigen Daten zu identifizieren und zu analysieren und schließlich die Analyseergebnisse auch wieder zielgerichtet ins Unternehmen zurück zu kommunizieren.

Interdisziplinarität

Neben technischen und statistischen Inhalten wie Big Data Architekturen, Data Mining und Predictive Analytics, geht es daher vor allem auch um kreative Fragetechniken, Visualisierung, Story Telling, Ethik und internationales Recht.

Praxisorientierung

In jedem Semester wird das theoretisch vermittelte Fachwissen direkt in einer semesterweise komplexer werdenden Fallstudie angewendet und vertieft. Um dem Bedürfnis Berufstätiger nach Flexibilität gerecht zu werden, werden gelegentliche Präsenzveranstaltungen am Wochenende, synchrones E-Learning mit Live-Chats und selbstgesteuertes E-Learning kombiniert.

E-Learning

Hier geht es zur E-Learning-Plattform

Karriere, Perspektiven

Der Studiengang richtet sich an alle Fach- und Führungskräfte in Unternehmen, die für die Etablierung neuer Anwendungsfelder sowie für die Planung und Umsetzung von Projekten im Bereich Big Data und Business Analytics zuständig sind:

Fachkräfte mit (Wirtschafts-) Informatik-, Mathematik- oder Ingenieurstudium, die sich auf dem Fachgebiet Business Analytics bzw. Big Data Analytics weiterbilden und Big Data Projekte eigenverantwortlich planen und koordinieren wollen.
Business-Analysten oder Fachkräfte, die im Umfeld „Business Intelligence“ arbeiten und die sich in den Fachgebieten Big Data Engineering, Big Data Management und Big Data Analytics weiterbilden und Big Data Projekte eigenverantwortlich planen und koordinieren wollen.

Bewerbung

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Bei Interesse am Masterstudiengang Big Data und Business Analytics können Sie uns Ihre Bewerbung ganz einfach und bequem online zukommen lassen. Für eine erfolgreiche Bewerbung achten Sie bitte auf die Erfüllung der Zugangsvoraussetzungen. Bei Fragen rund um Ihre Bewerbung stehen Ihnen unsere Ansprechpartner sehr gerne zur Verfügung.

Das Team des Studienganges Big Data & Business Analytics

Studiengangskonzept

Fragen zum Studiengang? Sprechen Sie uns an.

Studiengangsleiter

Prof. Dr. Barbara Sprick

Professorin

Fakultät für Information, Medien und Design

Studiengangsleiterin Big Data & Business Analytics
Raum arc215
Ludwig-Guttmann-Str. 6
69123 Heidelberg
Telefon +49 6221 88-2203
Telefax +49 6221 88-3648 E-Mail schreiben

Kontaktperson

Bianca Staffen

Organisation

Fakultät für Information, Medien und Design

Studiengangsmanagerin Big Data & Business Analytics
Raum arc212
Ludwig-Guttmann-Str. 6
69123 Heidelberg
Telefon +49 6221 88-2130 E-Mail schreiben

Jetzt herunterladen. Alle Informationen über den Studiengang

FactSheet part-time (PDF)

345 KB

FactSheet full-time (PDF)

349 KB

Zulassungsvoraussetzungen (PDF)

51 KB

Studienverlauf Aprilstart (PDF)

80 KB

Studienverlauf Oktoberstart (PDF)

21 KB

Modulhandbuch (PDF)

532 KB

Übersicht Präsenzwochenenden (PDF)

124 KB

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News

Fakultät für Information, Medien und Design

18.10.2017

Vorlesungs-Kick-off des neuen berufsbegleitenden Studiengangs „Big Data & Business Analytics“

Am letzten Wochenende startete der erste Jahrgang des neuen Studienganges „Big Data & Business Analytics. Insgesamt 11 Studierende hörten von Freitag bis Sonntag die ersten wichtigen Vorlesungen zum Startmodul „Einstiegsfallstudie“.

Fakultät für Information, Medien und Design

18.10.2017

Prof. Dr. Anke Schuster in „Markt und Mittelstand“: Big Data Analytics künftig essentiell für kleine und mittelständische Firmen.

Prof. Dr. Anke Schuster erklärt in der Zeitschrift "Markt und Mittelstand" die Wichtigkeit von Big Data Analytics für mittelständische Unternehmen. // Big Data & Business Analytics auch an der SRH angeboten.

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