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Data Science – Studium zum Bachelor of Science

Spezialisierung im dualen Bachelor-Studiengang Wirtschaftsinformatik

Die Digitalisierung gewinnt in vielen Bereichen des Lebens immer mehr an Bedeutung. Eine Folge davon ist die Speicherung großer Datenmengen. Die Aufgabe der Data Science besteht darin, diese meist unstrukturierten und komplexen Daten so aufzubereiten, dass sich daraus wichtige Informationen gewinnen lassen. Datenanalysen sollen konkrete Handlungsempfehlungen zur Folge haben. Das eröffnet zum Beispiel der Wissenschaft viele Möglichkeiten. Aber auch in der Wirtschaft arbeitet man immer stärker auf dieser Basis. Wie gut es ein Unternehmen versteht, vorhandene Daten zu nutzen, hat einen großen Einfluss auf seine Erfolgschancen. Und dieser Einfluss wird in Zukunft noch weiter zunehmen. Grundlagen der Analysen sind mathematisch-statistischen Methoden. Mithilfe der gewonnenen Erkenntnisse lassen sich beispielsweise Produktgestaltung und Marketing zielgerichteter auf die individuellen Bedürfnisse jedes Kunden ausrichten. Auch zuverlässige Prognosen über zukünftige Entwicklungen sind in vielen Bereichen möglich. Dadurch erhält die Unternehmensplanung und -steuerung eine neue Qualität.

Experten für Datenanalyse – in vielen Branchen gefragt

Data Scientists kennen die Methoden, mit denen sich große Datenmengen aus verschiedenen Quellen nutzbar machen lassen. Sie gestalten Strukturen und Anwendungen für die Analyse. Dazu gehören Datenintegration und -modellierung sowie die Gestaltung der Front-Ends. Wirtschaftsinformatiker bringen bei diesen Aufgaben auch ihre betriebswirtschaftlichen Kenntnisse ein. Deshalb sind sie oft die Verbindung an der Schnittstelle zwischen der IT und den Fachabteilungen. Ein typisches Aufgabengebiet ist der Bereich Business Intelligence. Hierbei handelt es sich um Analysemethoden, die unternehmerische Entscheidungen auf verschiedenen Ebenen unterstützen. Die Arbeitsmarkchancen in diesem Berufszweig sind ausgesprochen gut. 

Organisation des Studiums

Das duale Bachelor-Studium der Wirtschaftsinformatik mit Spezialisierung auf Data Science vermittelt umfassendes theoretisches Wissen und praktische Fähigkeiten auf diesem Gebiet. Typisch für diese Studienform ist der Wechsel von Theorie- und Praxisphasen, der quartalsweise erfolgt. Dafür kooperiert die Hochschule mit Praxispartnern. In diesen Unternehmen können die Studierenden ihre erworbenen Kenntnisse anwenden. Die inhaltliche Ausrichtung und die zeitliche Organisation der praktischen Ausbildung sind mit der FHDW abgestimmt. Das duale Studium dauert sechs Semester und führt zum Abschluss Bachelor of Science.

Studienstart

Bergisch Gladbach Paderborn
Oktober 2018 -
Januar 2019 Januar 2019
Oktober 2019 -
Januar 2020 Januar 2020

Mathematische, informationstechnische und wirtschaftswissenschaftliche Inhalte

Das Studium vereint Inhalte aus den Wissensgebieten IT und Betriebswirtschaft. Wichtig für beide Bereiche und ganz besonders für die Datenwissenschaften sind sehr gute Mathematik- und Statistikkenntnisse. Das Studium festigt und erweitert daher zunächst entsprechende Grundlagen. Der wirtschaftswissenschaftliche Teil umfasst alle Teilgebiete der Betriebswirtschaft, unter anderem Rechnungswesen, Finanzierung und Marketing. Vor allem im Controlling eröffnen sich durch die Arbeit mit Daten neue Perspektiven. Zur Informatikausbildung gehören in diesem Spezialgebiet beispielsweise folgende Themen:

  • Datenbanken
  • Big-Data-Technologien
  • Datenqualität
  • Wissensmanagement
  • maschinelles Lernen

Dabei ist das Studium nicht nur in den Ausbildungsphasen im Unternehmen, sondern auch an der Hochschule durch eine große Praxisnähe charakterisiert. Viele der Lehrveranstaltungen sind sehr anwendungsorientiert. Zusätzliche Qualifikationen vermittelt das Studium in fachbezogenem Englisch, kommunikativen Fähigkeiten und ethischen Aspekten.

SemesterModule
1 Grundlagen der Informatik; Programmierung; Grundlagen der BWL; Externes Rechnungswesen; Business English I; Wirtschaftsmathematik; Kommunikation und Präsentation; Praxisphase
2Einführung in die Wirtschaftsinformatik; Objektorientierte Programmierung; Statistik,  Internes Rechnungswesen; Business English II; Arbeitsmethodik und wissenschaftliches Arbeiten; Praxisphase 
3Grundlagen Data Science; Datenbanken; Requirements und Software Engineering; Projekt- und Teammanagement; Statistik; Business English III; Praxisphase 
4Business Analytics; Betriebssysteme; Projekte der Wirtschaftsinformatik; Geschäftsprozesse und betriebliche Informationssysteme; Business English IV; Investition und Finanzierung; Praxisphase
5Data Lab; IT-Security – IT-Risk-Management; Netzwerke; Ausgewählte Gebiete der Informatik; Entrepreneurship und Unternehmensführung; Praxisphase 
6Unternehmensethik; Business English V; Bachelor-Thesis; Kolloquium; Praxisphase

Die Vorteile eines dualen Studiums

Ein duales Bachelor-Studium der Wirtschaftsinformatik mit Spezialisierung Data Science hat viele Vorteile. Die Studierenden können das an der Hochschule erworbene Wissen während der Praxisphasen im Unternehmen anwenden und konkretisieren. Das erhöht das Verständnis für die komplexen Zusammenhänge und wirkt motivierend. Zudem übernehmen die meisten Partnerunternehmen die Studiengebühren und zahlen eine monatliche Ausbildungsvergütung. Auch der Berufseinstieg nach dem Studium gelingt ohne Praxisschock. In den meisten Fällen erfolgt eine direkte Übernahme durch das betreuende Unternehmen. Formelle Voraussetzung für das Studium ist das Abitur, die Fachhochschulreife oder die fachgebundene Hochschulreife. An einigen Hochschulen berechtigen alternativ auch bestimmte Berufsausbildungen und -erfahrungen zur Aufnahme des Studiums. Für einen erfolgreichen Abschluss spielen persönliche Voraussetzungen ebenfalls eine Rolle. Dazu gehören für diesen Studiengang hauptsächlich:

  • logisches, analytisches Denkvermögen
  • Interesse an Mathematik und Technik
  • Kommunikationsfreude
  • gute Englischkenntnisse
  •  

Studiengebühren

36 Monate x 640 € = insg. 23.040 €
Zusätzliche einmalige Prüfungsgebühr: 1.500 €

Hier finden Sie Hinweise zur Studienfinanzierung.

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