Emden: Business Intelligence and Data Analytics (M.Eng.)

Übersicht

Der konsekutive Masterstudiengang "Business Intelligence and Data Analytics" an der Hochschule Emden/Leer ist auf eine Dauer von drei bis maximal fünf Semestern ausgelegt und schließt mit dem akademischen Grad "Master of Engineering" ab. Das Programm wird sowohl in Vollzeit als auch berufsbegleitend angeboten und findet in Emden statt. Es ist interdisziplinär ausgerichtet und legt einen besonderen Fokus auf die Vermittlung von Kompetenzen im Bereich der Datenanalyse, der Business Intelligence sowie der Entwicklung und Anwendung von Algorithmen im Kontext der digitalen Transformation.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist modular gestaltet und besteht aus einer Kombination von Pflicht- und Wahlmodulen. Die Pflichtmodule umfassen Themen wie Computer Sciences, Machine Learning, Controlling, Data Management, Communication & Culture, Introduction to Data Sciences und Business Analytics sowie Projektarbeiten. Die Wahlmodule variieren semesterweise und dienen der Vertiefung spezifischer Kompetenzfelder im Bereich der Datenanalyse und Business Intelligence.

Wichtige Inhalte:

• Computer Sciences
• Machine Learning
• Controlling
• Data Management
• Communication & Culture
• Introduction to Data Sciences
• Business Analytics
• Projektarbeiten

Das Studium findet vollständig in englischer Sprache statt und ist praxisnah ausgerichtet. Die Hochschule Emden/Leer bietet enge Kooperationen mit Wirtschaft und Forschung, um Studierende optimal auf die Anforderungen der digitalisierten Wirtschaft vorzubereiten.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Studiengangs "Business Intelligence and Data Analytics" verfügen über fundierte Kenntnisse in der Analyse großer Datenmengen, der Entwicklung intelligenter Algorithmen sowie in der Nutzung von Business-Intelligence-Tools. Sie qualifizieren sich für Tätigkeiten in verschiedenen Branchen, insbesondere in der IT, im Consulting, in der Industrie sowie im Finanz- und Dienstleistungssektor.

Typische Einsatzbereiche:

• Data Scientist
• Business Analyst
• Data Engineer
• Data Consultant
• KI-Entwickler