Kurzbeschreibung

Was ist der geeignete Zeitpunkt für eine Produkteinführung? Welche Zielgruppen sollen erreicht werden? Sollte in neue Fertigungsanlagen investiert werden? Big Data gewinnt in der unternehmerischen Praxis immer mehr an Bedeutung: Die Menge der strukturierten und unstrukturierten Daten, die Unternehmen heutzutage zur Verfügung stehen, wächst rasant an - vom Finanzwesen bis hin zur Gesundheitsbranche. Big Data Spezialisten spannen den Bogen von Logik und quantitativen Methoden über Programmiersprachen, Frameworks und Infrastrukturen bis hin zur Interpretation und Implementierung der Ergebnisse in die Unternehmensprozesse.

Der Bedarf an Big Data Analysten ist in Unternehmen groß. Die FOM Hochschule hat deshalb ein Studienprogramm entwickelt, das den unternehmerischen Wert von Daten in den Fokus rückt. Die Studierenden werden darauf vorbereitet, große Datenmengen zu analysieren, zu interpretieren und Empfehlungen für Unternehmen abzuleiten.

Letzte Bewertungen

3.3
Nina , 18.07.2022 - Big Data & Business Analytics (M.Sc.)
3.0
Paramjit , 10.04.2022 - Big Data & Business Analytics (M.Sc.)
4.1
Paramjit , 31.10.2021 - Big Data & Business Analytics (M.Sc.)
3.9
Akash , 20.08.2021 - Big Data & Business Analytics (M.Sc.)
5.0
Gourav , 06.08.2021 - Big Data & Business Analytics (M.Sc.)

Berufsbegleitendes Studium

Regelstudienzeit
5 Semester tooltip
Unterrichtssprachen
Deutsch
Abschluss
Master of Science
Link zur Website
Inhalte

1. Semester

Kompaktkurs

Big Data Architektur & Infrastruktur

  • Big-Data-Infrastruktur
  • Datenstrukturierung
  • Datensynchronisation/Parallelität
  • Speicherverwaltung

Big Data Analytics

  • Datenquellen und Datenkategorisierung
  • Visual Analytics / Knowledge Discovery & Data Mining / Explorative Datenanalyse
  • KI-Methoden wie z.B. Machine Learning
  • Computational Intelligence: Fuzzy-Logik, Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen

Entscheidungsorientiertes Management

  • Klassische Entscheidungslehre
  • Managemententscheidungen aus psychologischer Sicht
  • Entscheidungen im Strategiekontext

Wissenschaftliche Methodik

  • Qualitative und quantitative Forschungsmethoden
  • Quantitative Datenanalyse (Anwendungen mit R, statistische Testverfahren, multivariate Verfahren)

2. Semester

Angewandte Programmierung

  • Anwendungszyklus (Data Analysis Lifecycle)
  • Typische Systemkomponenten
  • Programmiermodelle im Bereich Big Data
  • Gängige Programmiersprachen, Programmierumgebungen und Frameworks: SQL, R, Java und Python
  • Anwendung ausgewählter Programmiermodelle

Analyse semi- & unstrukturierter Daten

  • Crawling und Vorverarbeitung
  • Text Mining / Web Mining
  • Social-Media-Analyse
  • Taxonomien/Ontologien (+OWL)/semantische Modellierung/Semantic Web

Führung & Nachhaltigkeit

  • Führungstheorien, -stile, -techniken und –instrumente
  • Normative & Strategische Unternehmensführung als Ausgangspunkt für Diversitäts- und
  • Nachhaltigkeitsaspekte
  • Verankerung von Nachhaltigkeit in der Wertschöpfungskette
  • Ethische Aspekte bzgl. Führung und Nachhaltigkeit

Transfer Assessment: Transfer-Bericht 1

3. Semester

Projektmanagement von Big Data Projekten

  • Projekte und Projektmanagement
  • Projektmanagement-Grundlagen
  • Vorgehensmodelle für IT-Projekte
  • Agile Vorgehensmodelle für IT-Projekte
  • Besondere Aspekte von Big-Data-Projekten für das Projektmanagement

Big Data Analyseprojekt

  • Auswahl eines Anwendungsfeldes für das Analyseprojekt
  • Projektarbeit mit erster vollständig eigener Datenanalyse

Anwendungsfelder Business Analytics

  • Ziele und Aufgabengebiete für Big Data-Anwendungen
  • Sektor und Art der Datenquellen
  • Konkrete Anwendungsfelder und ihre Verfahren

Transfer Assessment: Transfer-Bericht 2

4. Semester

Ethik & Recht

  • Ethische Aspekte der Nutzung von Big Data
  • Rechtliche Aspekte der Big Data Nutzung (IT- & Datenschutzrecht)
  • Compliance

Big Data Consultingprojekt

  • Auswahl eines Anwendungsfeldes für das Analyseprojekt
  • Data Storytelling
  • Adressierung einer Managementfragestellung
  • Datengewinnung, -aufbereitung, & -analyse
  • Aufbereitung der Erkenntnisse für das Management

Strategische Geschäftsmodellentwicklung

  • Geschäftsmodellvarianten und -innovationen
  • Strategische Aspekte eines Geschäftsmodells
  • Vorgehensmodelle zur Geschäftsmodellentwicklung und -transformation
  • Methoden zur Bewertung von Geschäftsmodellen
  • Business-Analytics-Strategie zur Gestaltung und Transformation von Geschäftsmodellen

Transfer Assessment: Transfer-Bericht 3

5. Semester

Master-Thesis und Kolloquium

Voraussetzungen
Um sich für einen Masterstudiengang an der FOM einzuschreiben, benötigen Sie ein bereits abgeschlossenes Hochschulstudium. Die benötigten Credit Points sowie die Fachrichtung können Sie unserer Website (www.fom.de) entnehmen. Desweiteren wird die aktuelle Berufstätigkeit vorausgesetzt.
Bewertung
100% Weiterempfehlung
Bewertungen
Weiterempfehlung
100%
Creditpoints
120
Studienbeginn
Sommer- & Wintersemester
Standorte
Aachen, Berlin, Dortmund, Düsseldorf, Essen, Frankfurt am Main, Hamburg, Hannover, Köln, Leipzig, Mannheim, München, Münster, Stuttgart, Wuppertal
Hinweise

Immatrikulationsgebühr: 1.580 Euro einmalige Immatrikulationsgebühr. Teilnehmer, die bereits ein Studium oder eine anerkannte Fortbildung an einem der zur BCW-Gruppe gehörenden Institute absolviert haben oder absolvieren, zahlen eine hälftige Immatrikulationsgebühr.


Studiengebühr: 11.850 Euro zahlbar in 30 Monatsraten à 395 Euro oder 10 vierteljährlichen Raten à 1185 Euro.


Prüfungsgebühr: 350 Euro Einmalzahlung (mit Anmeldung zur Abschlussarbeit).*


Gesamtkosten: 13.780 Euro beinhaltet Immatrikulationsgebühr, Studiengebühr und Prüfungsgebühr.

*Bei Wiederholung der Abschlussarbeit erfolgt eine erneute Berechnung der Prüfungsgebühr.

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Die FOM von außen in Dortmund
Quelle: FOM Hochschule 2017

Videogalerie

Studienberater
Zentrale Studienberatung
0800 1 95 95 95 (D)
FOM Hochschule
0800 29 12 03 (Ö)

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Akkreditierungen

Die FOM wurde Anfang 2012 als erste private Hochschule Deutschlands von der FIBAA, der Agentur für Qualitätssicherung im Hochschulbereich, systemakkreditiert.

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Eigentlich gut

Big Data & Business Analytics (M.Sc.)

3.3

Sehr nettes Team und Dozenten. Organisation etwas chaotisch. Inhalte sind interessant und gut zugeschnitten auf das Gebiet.
Guter Zusammenhalt unter den Studierenden und Absolventen.
Gutes Netzwerk zu Praktikumsstellen und Job neben dem Studium.
Wohnheime etwas heruntergekommen.

Satisfactory Course

Big Data & Business Analytics (M.Sc.)

3.0

I have average experience with this university. The university organization is great, but the course content was more theory than practical. I wish it should have been more focused on the technical side. I am less satisfied. This is not a technical university, rather its a Hoshschule.

Very good university

Big Data & Business Analytics (M.Sc.)

4.1

This is a very good university offerring wonderfull courses. Although due to corona pandemic, the classes are digital. But the online classes also offers great learning as the professors really excell in their departments. Management is also great and supportive.

Studying online during pandemic

Big Data & Business Analytics (M.Sc.)

3.9

The lectures have been supportive during the pandemic by providing us timely information on the classes and organising it effectively. The professors are industrial experts who have show us a way to understand the concepts used here Germany and have also helped us understand scientific work which is common in Germany.

Verteilung der Bewertungen

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Bewertungsdetails

  • Studieninhalte
    3.6
  • Dozenten
    3.8
  • Lehrveranstaltungen
    3.8
  • Ausstattung
    4.2
  • Organisation
    3.8
  • Bibliothek
    3.6
  • Digitales Studieren
    4.0
  • Gesamtbewertung
    3.9

Weiterempfehlungsrate

  • 100% empfehlen den Studiengang weiter
  • 0% empfehlen den Studiengang nicht weiter

Standorte

¹ Alle Preise ohne Gewähr
Profil zuletzt aktualisiert: 01.2022