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CHE Hochschulranking
 
Informatik, Studiengang

Big Data & Business Analytics (M.Sc.)


Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
Nicht gerankt
Bemerkung
Studiengang im Aufbau seit WS 17/18, noch keine Absolventen, keine gerankten Daten

Allgemeines

Art des Studiengangs Weiterbildender Masterstudiengang, teilzeit, stärker anwendungsorientiert
Regelstudienzeit 4 Semester
Credits insgesamt 90
Lehrprofil
Fachausrichtung Angewandte Informatik
Interdisziplinarität
Praxiselemente im Studiengang

Studierende und Abschlüsse

Anzahl der Studierenden 16
Studienanfänger pro Jahr 16
Absolventen pro Jahr im Erhebungszeitraum noch keine Absolventen
Abschlüsse in angemessener Zeit im Erhebungszeitraum noch keine Absolventen
Geschlechterverhältnis 94:6 [%m:%w]

Internationale Ausrichtung

Anteil ausländischer Studierender
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen 0,0 %
Obligatorischer Auslandsaufenthalt nicht vorgesehen
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule nein
Internationale Ausrichtung: Auslandsaufenthalte
Internationale Ausrichtung: Studierendenmobilität
Internationale Ausrichtung: Fremdsprachenanteil
Internationale Ausrichtung des Studiengangs Indikator nicht ausgewiesen; Studiengang im Aufbau

Zulassung

Bewerber/Studienplatz-Quote keine Zulassungsbeschränkung

Arbeitsmarkt- und Berufsbezug

Kontakt zur Berufspraxis: Praktikum/Praxisphase
Kontakt zur Berufspraxis: praxisorientierte Lehrveranstaltungen
Kontakt zur Berufspraxis: Externe Praktiker
Kontakt zur Berufspraxis: Abschlussarbeiten im Austausch mit der Praxis
Kontakt zur Berufspraxis im Studiengang Indikator nicht ausgewiesen; Studiengang im Aufbau

Weitere Angaben des Fachbereichs zum Studiengang

  • Fachliche Schwerpunkte
    Neben technischen und statistischen Inhalten wie Big Data Architekturen, Data Mining und Predictive Analytics, stehen daher vor allem auch um kreative Fragetechniken, Visualisierung, Story Telling, Ethik und internationales Recht auf dem Lehrplan. Hierbei wird das theoretisch vermittelte Fachwissen direkt in einer semesterweise komplexer werdenden Fallstudie angewendet und vertieft.
  • Maßnahmen zur Förderung der Beschäftigungsbefähigung
    Mix aus semesterweise größer und komplexer werdenden Fallstudien und begleitenden Fachlehrveranstaltungen, deren Inhalte wiederum direkt Eingang in die Fallstudien finden. Fallstudien beziehen sich wenn möglich auf aktuelle Frage- und Problemstellungen au
  • Schlagwörter
    Big Data, Analytics, Data Mining, Visualisierung, Storytelling, E-Learning, Berüfstätige
Spitzengruppe
Mittelgruppe
Schlussgruppe
Nicht gerankt
(S)=Studierenden-Urteil   (F)=Fakten   (P)=Professoren-Urteil
Datenstand 2018; Daten erhoben vom CHE Centrum für Hochschulentwicklung.
Eine ausführliche Beschreibung der Methodik findest du im CHE Ranking Methodenwiki.
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