Daten sind Grundlage der Digitalisierung
– mit einem Bachelor-Fernstudium Data Science und Data Analytics sind Sie optimal für die Herausforderungen der Digitalisierung in der Wirtschaft gerüstet. Digitalisierung ist ohne die dabei anfallenden bzw. zu erhebenden Daten, deren Qualifizierung, Auswertung, Darstellung und Verwaltung undenkbar. Die komplexen Prozesse bei Data Science und Data Analytics erfordern Fachwissen und die ausgeprägte Fähigkeit zu abstraktem Denken. Neben technischem Wissen sind Kreativität und Nutzerorientierung entscheidende Fähigkeiten. Für strukturierte Technikfans eröffnen sich mit dieser Weiterbildung spannende Tätigkeitsfelder in Kombination mit betriebswirtschaftlichen Kenntnissen. Dieser Studiengang kommt Ihren Interessen entgegen, wenn Sie bereits Mitarbeiter im Bereich der Datenanalyse sind und sich für die Methoden der statistischen Auswertung weiter qualifizieren möchten. Ihr Talent zum strategischen Denken entfaltet sich weiter durch die Gestaltung von Datenbanken, Informationssystemen und Datenmodellierung sowie Datentransformation oder der Aufbau eines Data Warehouse zur Datenanalyse. Wenn Sie Vorkenntnisse als technischer Mitarbeiter mitbringen, werden diese durch den starken Bezug des Studiengangs Data Science und Data Analytics zur Datenaufbereitung, Datenanalyse und zum Einsatz von Big Data Technologien akademisch gestärkt.
Persönliche Beratung
Sie wollen Ihre Entscheidung für ein Fernstudium auf sichere Füße stellen. Wir wissen, dass es dabei im Vorfeld vieles zu klären gibt.
- Welcher Studiengang passt zu meinen Zielen?
- Welche Zulassungsvoraussetzungen benötige ich?
- Wie funktioniert das Fernstudium?
- Wie vereinbare ich Beruf und Fernstudium?
- Wann kann ich mit dem Studium beginnen?
- Kann man frühere Studienleistungen anrechnen lassen?
- Welche Möglichkeiten der Förderung gibt es?
Gerne informieren Sie unsere Beraterinnen und Berater ausführlich über das Fernstudium an der AKAD University und Ihren Studiengang.
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Ihr Studienaufbau
Die sechs Leistungssemester machen sie u.a. vertraut mit den Bereichen Management der digitalen Transformation, ihren Geschäftsprozessen und Anwendungssystemen sowie ihren Tools & Services. Programmieren in JAVA, die Einführung in Data Science und die objektorientierte Softwareentwicklung sind genauso Bestandteil Ihres Studienplans wie Nicht-Standard-Datenbanken, Statistik oder maschinelles Lernen – um nur einige Bereiche zu nennen. Ihre weitere individuelle Profilierung erfolgt über die Wahl einer der vier Vertiefungsrichtungen: Datenanalyse, BI-Systeme, Datenvisualisierung oder Big Data. Über gezielte Projektarbeit erwerben Sie eigenständig Grundlagen im Web-Business sowie praktisches Anwendungsfachwissen der Web-Programmierung. Je nach gewählter Vertiefung wartet auch praxisnahe Laborarbeit auf Sie – für praktische Analysen von Daten und deren Auswertung. Kenntnisse, die Sie sofort anwenden können.
Perspektiven
Das Studium Data Science und Data Analytics qualifiziert Sie in Feldern wie der digitalen Motivation, vermittelt Ihnen Grundlagen und Anwendungen der Wirtschaftsinformatik, des E-Business und der Wirtschaftsmathematik und führt Sie in die vielfältige Welt von Datenbanken ein. Sie setzen Algorithmen zur Lösungsfindung ein, beherrschen die Grundlagen der BWL, kennen sich bei Organisation und IT aus und sind vorbereitet auf die Fragestellungen bei Informationssystemen, dem Informations- und Anforderungsmanagement sowie den formalen Methoden der Informatik und bei Data Science sowie für Data Warehouse Technologien. Mit Ihren Business-Englisch- Kenntnissen bewegen Sie sich auch auf internationalem Parkett sicher. Weitere Schlüsselqualifikationen wie Selbstmanagement, Ziel- und Zeitmanagement, Präsentation, Kreativkompetenz und wissenschaftliches Arbeiten sind Ihnen sicher.
Ihre zukünftigen Aufgabenfelder sind:
- Datenanalyse, Datenaufbereitung und Visualisierung großer Datenmengen sowie deren statistische Auswertung
- Datenbanken, Informationssysteme und Datenmodellierung sowie Datentransformation
- Projektarbeit beim Aufbau von Data Warehouses mit Datenanalyse & Überwachung des laufenden Betriebs
- Technische Betreuung von Big Data Technologien
Zulassungsvoraussetzungen
Mit der Fachhochschulreife oder dem Abitur können Sie sofort mit dem Studium beginnen. Wenn Sie eine Berufsausbildung und eine Aufstiegsfortbildung z.B. zum Meister, Fachwirt oder Betriebswirt IHK/VWA abgeschlossen haben, steht Ihnen der Weg zum Studium ebenfalls offen. Bei Fragen zu Ihren Voraussetzungen beraten wir Sie gern.
Gestalten, verwalten und nutzen Sie mit Data Science und Data Analytics die zahllosen Datenbestände, die Digitalisierung erst möglich machen!
Credits: 180
Abschluss: Bachelor of Science (B. Sc.)
Regelstudienzeit: 48 Monate
Monatliche Studiengebühren: 319,- EUR
Gesamtstudiengebühren: 15.312,- EUR
Ort: AKAD University mit 33 Prüfungszentren bundesweit
Methode: Fernstudium
Weiterführende Links:
Studienvarianten
Studienbeginn: jederzeit
Studiendauer: 48 Monate
Kostenlose Betreuungsfrist: 12 Monate
Monatliche Studiengebühren: 319,- EUR
Gesamtstudiengebühren: 15.312,- EUR
Credits: 180
Studienbeginn: jederzeit
Studiendauer: 42 Monate
Monatliche Studiengebühren: 399,- EUR
Gesamtstudiengebühren: 16.758,- EUR
Credits: 180
Studienbeginn: jederzeit
Studiendauer: 36 Monate
Kostenlose Betreuungsfrist: 24 Monate
Monatliche Studiengebühren: 389,- EUR
Gesamtstudiengebühren: 14.004,- EUR
Credits: 180
Semesterübersicht
Semester I
Schlüsselqualifikationen für Studium und Beruf
Brückenkurs Mathematik
Einführung in Data Science
Statistik
Statistische Methoden in Data Science
Grundlagen Mathematik I
Grundlagen Mathematik II
Semester II
Maschinelles Lernen
Wissensmanagement
Methoden der Datenanalyse
Einführung in R
Grundlagen objektorientierte Softwareentwicklung
Algorithmen
Semester III
Management der digitalen Transformation: Theoretische Grundlagen
Management der digitalen Transformation in der Praxis I: Digitale Motivation
Datenbanken
Nicht-Standard-Datenbanken
Business Analytics
Grundlagen zu Betriebssystemen und Netzwerken
Semester IV
Network-Science
Projektwerkstatt
Informationsmanagement
Deep Learning
Geschäftsprozesse und Anwendungssysteme
Management der digitalen Transformation in der Praxis II: Tools und Services
Semester V
Projekt
Vertiefung 1
Vertiefung 2
Semester VI
Big Data
Bachelorarbeit
Vertiefungen
Datenanalyse
System-Management in Data Science
Datenvisualisierung
Big Data und Data Warehouse