MSc in Datenanalyse

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Data Analytics ist ein schnell wachsendes Feld und oft der Schlüssel zur Geschäftsstrategie und zur Lösung komplexer Fragen. Datenanalysten sind in fast jedem Bereich gefragt. In einer aktuellen Studie prognostiziert IBM, dass die Nachfrage nach Datenprofis bis 2020 um 364.000 Stellen auf 2.720.000 steigen wird.

Der interdisziplinäre Master of Science in Data Analytics wird von einem Beirat aus Fachleuten auf diesem Gebiet geleitet, die sicherstellen, dass das Programm strenge Kurse in den analytischen Fähigkeiten bietet, die sowohl in den Geistes- und Naturwissenschaften als auch in der Wirtschaft gesucht werden Gemeinschaft.

Das Programm wird sowohl in Vollzeit als auch in Teilzeit für Berufstätige angeboten, die Fachwissen im Bereich der Datenanalyse aufbauen möchten. Die meisten Studierenden absolvieren das Programm in zwei Jahren, es kann jedoch auch in einem Jahr mit beschleunigtem Studium abgeschlossen werden.

Struktur

Dieser interdisziplinäre Masterstudiengang richtet sich an Studierende in einem breiten Fächerspektrum. Als Student des Programms stimmen Sie Ihre Kursauswahl auf Ihre individuellen Interessen und beruflichen Ziele ab.

Die Struktur des Curriculums umfasst fünf Komponenten:

• Grundlagen der Datenanalyse: 1 Kurs
  Dieser erforderliche Einführungskurs bietet Ihnen eine solide Grundlage für das allgemeine Thema Datenanalyse
• Bewerbung & Fachkompetenzen: 5 Kurse (4 davon sind ½ Semesterkurse)
  Diese erforderlichen Kurse ermöglichen es Ihnen, Schlüsselkompetenzen zu entwickeln, die von Arbeitgebern in einem schnell wachsenden Bereich verlangt werden. In Kursen, die von der Datenvisualisierung bis zur Codierung reichen, lernen Sie, wie Sie Daten effektiv kommunizieren und präsentieren.
• Statistische Analyse- und Modellierungstechniken: 3 Kurse
  Dieser Abschnitt gibt einen tiefen Einblick in die statistische Analyse und Techniken in analytischen Methoden.
• Disziplinarische Kompetenzen: 2 Kurse
  Wählen Sie aus einer Reihe von fachbezogenen Wahlfächern, die es Ihnen ermöglichen, Ihren Fokus einzugrenzen und die erlernten Fähigkeiten auf Ihr Interessengebiet anzuwenden.
• Schlussstein: 1 Gang
  Sie werden das Programm abschließen, indem Sie ein experimentelles Schlusssteinprojekt abschließen, das die von Ihnen erworbenen Fähigkeiten und Kenntnisse einbezieht und demonstriert.

Nach Abschluss des Programms können Sie folgende Wissensbereiche nachweisen:

• Definieren und lösen Sie komplexe datenbasierte Probleme mithilfe geeigneter statistischer Methodenanalysen.
• Wählen Sie geeignete statistische und prädiktive Methoden sowohl für spärliche als auch für große Datenmengen aus.
• Bereitstellung einer angemessenen theoretischen Interpretation dieser Ergebnisse basierend auf disziplinbezogenen Konzepten.
• Demonstrieren Sie schriftliche mündliche Kommunikationsfähigkeiten, um Schlussfolgerungen aus den Datenanalysen zu ziehen.
• Erstellen Sie visuelle Darstellungen, um das Verständnis und die Nutzung komplexer Daten zu verbessern.
• Pflegen Sie die Teambeziehungen, um effektiv zu einem gemeinsamen Projekt beizutragen.
• Verfügen über funktionale Programmierkenntnisse in der datenbezogenen Sprache.