Data Analytics and Decision Science (M.Sc.) Fakultät für Wirtschaftswissenschaften - RWTH Aachen

Allgemeines

Art des Studiengangs	Vollzeit-Präsenzstudiengang
Regelstudienzeit	4 Semester
Credits insgesamt	120
Interdisziplinarität	Credits aus anderen Disziplinen: Machine Learning, Deep Learning, mathematische Optimierung, heuristische Algorithmen, Simulationstechniken (60)
Praxiselemente im Studiengang	14 Wochen Praxisphase/Praktikum außerhalb der Hochschule verpflichtend; 10 ECTS max. anrechenbar für praxisorientierte Lehrangebote
Schlüsselkompetenzen	Schlüsselkompetenzen sind überwiegend in andere Module integriert, es gibt aber auch ein eigenes Modul, 10 Credits erwerbbar

Anzahl der Studierenden	41
Studienanfänger:innen pro Jahr	24
Absolvent:innen pro Jahr	keine Angaben
Abschlüsse in angemessener Zeit	keine Angaben
Geschlechterverhältnis	80:20 [%m:%w]

Anteil ausländischer Studierender	100,0 %
Anteil fremdsprachiger Lehrveranstaltungen	100,0 %
Auslandsaufenthalt	nicht obligatorisch; Credits anrechenbar
Gemeinsames Studienprogramm mit ausländischer Hochschule	nein

Zulassungsmodus

Zulassungsbeschränkung, 30 Plätze

Verteilung von Pflicht- und Wahlpflicht-Credits auf verschiedene Bereiche

Besonderheiten des Studiengangs
Innovativer und interdisziplinärer M.Sc., der höchst anwendungsorientiert Machine Learning und Methoden des Deep Learning mit mathematischen Optimierungsansätzen, heuristischen Algorithmen und Simulationstechniken kombiniert (50 CP). Ein Analytics Project (10 CP), eine Auswahl von Management-Wahlfächern (10 CP) und technischen Vertiefungssmodulen (5 CP) sowie ein Pflichtpraktikum (15 CP) ergänzen das Curriculum. Der 120 CP-Studiengang gliedert sich in vier Semester. Interkulturelle Teams und teilnehmerzentriertes Lernen (max. 30 Teilnehmer pro Jahrgang) runden das Bildungskonzept ab.
Fachliche Schwerpunkte
Die Pflichtmodule sind aus dem Bereich Betriebswirtschaftslehre mit einem anwendungsbasierten Schwerpunkt. Der fachliche Schwerpunkt liegt in der Datenanalyse und der Entscheidungslehre mit dem Hintergrund betriebswirtschaftlicher Fragestellungen. Vertiefungen gibt es in den Bereichen Management und Technology.
Außercurriculare Angebote
Kaminabende mit Gastrednern aus der Wirtschaft und Gesellschaft, CV-Check, Bewerbungstraining, Exkursionen zu Unternehmen im In- und Ausland, „Innovative Tuesday“ (Networking/Vortragsevent, wo Tech-KMU aus der Gegend sich vorstellen mit anschließendem Get-Together mit Networking), Automotive Day, Networking Events, Career Days, Exkursionen zu renommierten Unternehmen, Social Events.

Spitzengruppe

Mittelgruppe

Schlussgruppe

nicht gruppiert

(S)=Studierenden-Urteil (F)=Fakten (P)=Urteil von Professorinnen und Professoren

Datenstand 2020; Daten erhoben vom CHE Centrum für Hochschulentwicklung. Auf dessen Seiten findet sich auch eine ausführliche Beschreibung der CHE Ranking-Methodik.

Verlagsangebot

Studienorientierung

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