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Data Analytics Studium

Zwischen Big Data und Machine Learning: Data Science und Business Analytics studieren

Data Science (B.Sc.)
Abschluss
Bachelor of Science
Studienmodell
100% online Fernstudium inkl. Prüfungen
ZFU
180618c
Akkreditierung
Staatlich anerkanntes Studium, akkreditiert und zugelassen. AR-Siegel, zertifiziert durch ZFU.
Dauer
36 bis 72 Monate
Studiengebühr ab
€229 /mtl.

Big Data, Machine Learning und Predictive Analysis – jene Stichwörter spielen eine zentrale Rolle im Bereich Data Science und Business Analytics und decken relevante Konzepte und Technologien in diesem Bereich ab. In einer zunehmend digitalisierten Welt spielen Daten eine zentrale Rolle bei der Gestaltung von Geschäftsstrategien und Entscheidungsprozessen. Unternehmen sowie öffentlichen Einrichtungen stehen mehr Daten zur Verfügung als je zuvor. Die Kunst besteht darin, diese nicht nur zu sammeln, sondern auch auszuwerten und daraus konkrete Rückschlüsse zu ziehen. Mit jüngeren Technologien, wie der künstlichen Intelligenz und Machine Learning, können Unternehmen die bereitstehenden Datenmengen nutzen, um sich im Wettbewerb einen Vorsprung zu verschaffen und vielversprechende Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Interessieren Sie sich für die Zusammenhänge zwischen anspruchsvollen Daten und möchten Ihre Mathematik- und Informatikkenntnisse gewinnbringend einsetzen? Dann könnte ein Data Analytics-Studium für Sie die richtige Wahl sein. Der Studiengang Data Analytics bereitet angehende Fachkräfte für Datenanalysen darauf vor, neue Modelle und Methoden zu entwickeln, um immer komplexere Datensätze auszuwerten. Diese kommen in unterschiedlichsten Branchen zum Einsatz, ob im E-Commerce oder in der Medizintechnik.

Studium in Data Analytics: Ihre Berufschancen nach dem Abschluss

 

Die Studierenden des Studiengangs Data Analytics können auf eine vielversprechende Zukunft blicken. In Deutschland und auch international besteht ohnehin eine große Nachfrage nach MINT-Absolvent:innen. Dies gilt umso mehr für den stark wachsenden Bereich der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz. Hier ist in den kommenden Jahren ein steigender Bedarf zu erwarten. Data Analysts arbeiten unter anderem in diesen Bereichen:

Eine rothaarige Frau sitz vor dem Computer und lernt Fachinformatik
  • Forschung und Entwicklung
  • KI-Research
  • Business Analytics
  • Data Scientist
  • Softwareentwicklung
  • Beratung zu KI und Machine Learning
  • Machine Learning Engineering
Die Alumni von Studiengängen im Bereich Data Analytics arbeiten nach ihrem Abschluss häufig in universitären oder außeruniversitären Forschungseinrichtungen. In der freien Wirtschaft arbeiten Data Analysts etwa an der Weiterentwicklung von Technologien, wie dem autonomen Fahren oder der Automatisierung des Marketings. Viele Alumni entscheiden sich, nach dem Bachelor of Science für einen Master, um anschließend eine Promotion anzustreben.

Über das Studium Data Science zum Bachelor (B.Sc.) in Data Analytics

Studiengänge im Bereich Data Analytics sind stets interdisziplinär angelegt. Sie umfassen neben mathematischen Inhalten vor allem statistische Methoden, Grundlagen der Informatik sowie der Betriebswirtschaftslehre. Einen hervorragenden Einstieg in die Datenanalyse bietet das Studium Data Science, da es statistische Verfahren mit der angewandten Informatik verbindet und vorhandene Mathematik-Kenntnisse vertieft. Während der Semester können die Studierenden die folgenden Studieninhalte erwarten:
Laptop mit einer Datenanalyse sichtbar auf dem Screen
  • Management der digitalen Transformation
  • Statistik
  • Wirtschaftsinformatik
  • Datenbanken
  • lineare Algebra und Vektoralgebra
  • analytische Geometrie
  • Data Science
  • Programmierung und Algorithmik
  • Geschäftsprozesse und Anwendungssysteme
  • Betriebssysteme und Netzwerke
  • Differenzial- und Integralrechnung
  • statistische Methoden
  • Machine Learning
  • Informationsmanagement
  • objektorientierte Softwareentwicklung

Studiengang Data Science: So spezialisieren Sie sich in Data Analytics

Haben Sie bereits eine konkrete Vorstellung davon, welche berufliche Richtung Sie nach Ihrem Studium einschlagen möchten? Spezialisieren Sie sich bereits während des Studiums auf den Bereich, der Ihnen am besten liegt oder zusagt. Dazu stehen Ihnen vier Vertiefungsrichtungen zur Verfügung, von denen Sie zwei frei wählen können.
Code, der auf einem Computerbildschirm angezeigt wird.

Vertiefung in Big Data und Data Warehouse

Sie erfahren in diesem Modul, wie Sie skalierbare und stabile Datensysteme zur Nutzung von Big Data entwickeln. Lernen Sie, wie Sie große Datenmengen softwaregestützt analysieren, wie Data-Warehouse-Datenbanken funktionieren und welche aktuellen Entwicklungen der Markt bereithält.

ein weißer Roboter, der einen Laptop hält.

Vertiefung in Datenanalyse

Wie werden statistische Techniken in der Praxis angewendet? In den Modulen dieses Studienschwerpunkts erfahren Sie, wie die praktische Arbeit in der Datenanalyse aussieht und wie Sie Daten analysieren und auswerten können. Dabei erfahren Sie unter anderem mehr über Konzepte wie Cluster, Daten-Transformationen und das Bayessche Netz.