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Studium Masterstudium Big Data and Business Analytics

Lecture series - Practitioner's insights ab Februar 2018 Ab April 2018 auf Englisch

Big Data und Business Analytics
Master of Science (berufsbegleitend)

Big Data und Business Analytics

Jetzt bewerben LECTURE SERIES - PRACTITIONER'S INSIGHTS: Marcel Dix (ABB Group) - Big Data and Data Analytics in Industrial IoT Infomaterial herunterladen Barbara Sprick

Ihre Ansprechpartnerin für Studiengänge

Barbara Sprick

Berufsbegleitend

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.

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 gelegentliche Präsenzveranstaltungen am Wochenende, synchrones E-Learning mit Live-Chats und selbstgesteuertem E-Learning kombiniert

NEU AB FEBRUAR 2018: PRACTIONER TALK SERIES

Ab Februar 2018 werden zu jedem Vorlesungswochenende 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 nächsten Vorträge:

 

Übersicht der ReferentInnen der Practitioner Talk Series
DatumReferentInUnternehmenThema
09.02.18, 17 Uhr, Raum t101Marcel DixABB GroupBig Data and Data Analytics in Industrial IoT
17.03.18, 16 Uhr, Raum t101Nidhi SinghZalandoTBA

 

 

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Ihre Ansprechpartnerin für Studiengänge

Barbara Sprick

  • Übersicht
Alle Fakten auf einen Blick
Übersicht
Abschluss Master of Science (M.Sc.)
Credit Points

90

Regelstudiendauer

2 Jahre

Studienbeginn

Oktober und April

Studienart Berufsbegleitend
Zugangsvoraussetzungen

Formale Zulassungsvoraussetzung: Bachelorabschluss mit 210 CP ETCS 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.

Die detaillierten Zugangsvoraussetzungen finden Sie hier.

Sprachen Englisch
Studiengebühren

670,- € pro Monat + einmalige Registrierungsgebühr von 650,- €

Besonderheit

Das Studium orientiert sich an den Bedürfnissen Berufstätiger. Die Lehr-/Lernveranstaltungen finden überwiegend gebündelt an Wochenenden statt und werden durch Online-Coaching ergänzt.

 

Kalendarische Übersicht der Vorlesungswochenenden:

Oktoberstart '17

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

Studienverlaufsplan Oktoberstart

Studienverlaufsplan Aprilstart

Modulhandbuch

Der 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.

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

Bewerben Sie sich jetzt für Ihre Zukunft!

Bei Interesse am Masterstudiengang Big Data und Business Analytics können Sie uns Ihre Bewerbung ganz einfach und bequem online zukommen lassen.

Für die Online-Bewerbung müssen die Zugangsvoraussetzungen erfüllt sein.

Bei Fragen rund um Ihre Bewerbung stehen Ihnen unsere Ansprechpartner gerne zur Verfügung.

Falls Sie ein Informationsgespräch wünschen oder einen individuellen Beratungstermin vereinbaren wollen, können Sie uns telefonisch unter folgenden Nummern kontaktieren:

 

Prof. Dr. Barbara Sprick

06221/88-2203 (Mo.-Mi., Fr.)

barbara.sprick@srh.de (jederzeit)

 

Bianca Staffen

06221/88-2130 (Mittwochs und Donnerstags)

bianca.staffen@srh.de (jederzeit)

 

Zur Online-Bewerbung

Das Team des Studienganges Big Data & Business Analytics

Barbara Sprick

Prof. Dr. Barbara Sprick, Studiengangsleiterin Big Data & Business Analytics

Gerd Moeckel

Prof. Dr. Gerd Moeckel, Studiengangsleiter Applied Computer Science

Anke Schuster

Prof. Dr. Anke Schuster, Studiengangsleiterin Wirtschaftsinformatik

Prof. Dr. Herbert Schuster

Fragen zum Studiengang? Sprechen Sie uns an.

Studiengangleiter

Barbara Sprick

Prof. Dr. Barbara Sprick

Professorin

Fakultät für Information, Medien und Design

Studiengangsleiterin Big Data & Business Analytics
Raum arc213
Ludwig-Guttmann-Str. 6
69123 Heidelberg
Telefon +49 6221 88-2203 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