Schwerpunkt: Business Intelligence & Data Science

Schwerpunktsetzung

Organisation und Unternehmen verfügen über einen zunehmend größeren Umfang an Daten, die durch Sensoren, Maschinen und Menschen im Rahmen von IT-gestützten Produktions- und Geschäftsprozessen anfallen. Internet-basierte Medien und Web Services bieten Zugang zu großen Datenmengen in strukturierter, unstrukturierter und multi-medialer Form, die potentiell geschäftsrelevante Information bergen. Die gezielte Extraktion, Aufbereitung und Analyse unternehmensinterner und -externer Daten ermöglicht es, wertvolle Information als Grundlage für operative und strategische Entscheidungen zu erschließen. Die „Schatzsuche in der Datenflut“ ist von zentraler Bedeutung, um Produktions- und Geschäftsprozesse zu steuern und zu verbessern. Dieser Entwicklung wird mit dem Angebot des Masterstudiums Wirtschaftsinformatik mit Studienschwerpunkt Business Intelligence & Data Science Rechnung getragen.

Qualifikationsprofil

Die AbsolventInnen sind insbesondere qualifiziert für Unternehmen geschäftsrelevante Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Sie besitzen vertieftes Wissen aus Semantischen Technologien, Data Warehousing und Data Mining und kennen Möglichkeiten und Verfahren der Informationsextraktion aus Text-, Multi-media- und Web-Daten, der Informationsvisualisierung und visuellen Analyse sowie der Statistik. Sie sind in der Lage in interdisziplinären Teams innovative Werkzeuge zur Datenanalyse zu entwickeln beziehungsweise Werkzeuge zur Datenanalyse nutzbringend einzusetzen.

Studienaufbau

Spezialkompetenz Wirtschaftsinformatik ECTS
Service Engineering 6
Advanced Service Engineering 6
Semantic Technologies 6
Data Mining 6
Data Warehousing 6
Strategische IT-Planung 6
Business Engineering & Management 6
Spezialkompetenz Informatik ECTS
Visual Analytics 3
Statistical Principles of Data Science 6
Optional:  
Information Retrieval and Extraction 3
Learning from User-generated Data 4,5
Multimedia Search and Retrieval 4,5
KV Big Data Management and Processing 3
VL Machine Learning: Supervised Techniques 3
UE Machine Learning: Supervised Techniques* 1,5
VL Machine Learning: Unsupervised Techniques 3
UE Machine Learning: Unsupervised Techniques* 1,5
VL Probabilistic Models 3
UE Probabilistic Models* 1,5

* Übung nur gemeinsam mit der Vorlesung wählbar.

 

Seminare und Wahlprogramm ECTS
Seminare Wirtschaftsinformatik / Gender / Englisch 12
Wirtschaftsinformatik / Wirtschaftswissenschaften / Informatik / Informationsrecht/ Methodenlehre 12
Freie Studienleistungen 6
Masterarbeit ECTS
Masterarbeitsseminar 3
Masterarbeit inkl. Masterprüfung 27