Vertiefungsrichtung Managerial Data Science
Mit Hilfe künstlicher Intelligenz fundierte, datengestützte Entscheidungen treffen
Eckdaten
- Studienvariante
- Vertiefungsmodul
- ECTS-Punkte
- 20
- Unterrichtssprache
- Deutsch
Die Vertiefungsrichtung ist eine Spezialisierung innerhalb des Studiengangs. Melde dich für den Studiengang Bachelor in Betriebsökonomie oder Bachelor in Business Administration (International Management) an.
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Ökonominnen und Ökonomen mit der Spezialisierung Data Science generieren aus Daten wettbewerbsrelevante Informationen und neues Wissen. Dazu werden grosse Datenmengen mit Methoden künstlicher Intelligenz strukturiert und analysiert. Die gewonnen Erkenntnisse sind die Basis, um fundierte datengestützte Entscheide zu treffen.
- der selbständigen und praxisnahen Entwicklung von datengestützten Lösungen für wirtschaftliche Problemstellungen
- Fragestellungen zur Implementierung und Umsetzung von Machine-Learning Ansätzen
- Fragestellungen zur Benutzung von Gesichtserkennung- und Social-Media-Algorithmen
- Erkennen von Daten-Mustern durch den Einsatz von modernen Tools wie «PowerBI» und «R»
Im Zeitalter von digitaler Transformation und Digitalisierung sind Kenntnisse im Bereich Data Science auf dem Arbeitsmarkt sehr gefragt. Mit der Vertiefungsrichtung Managerial Data Science stehen dir vielfältige, attraktive und zukunftsweisende Berufsfelder offen, beispielsweise
- Digital Marketing Manager
- Controller
- Business Analyst
- Business Development Manager
- Data Analyst
- Business Consultant
Die Lerninhalte werden durch praxisnahe Fragestellungen vermittelt. Die konkrete Anwendung der Analysetools wird durch integrierte Übungseinheiten erlernt. Zu den wichtigsten Inhalten gehören:
- Artificial Intelligence / Machine Learning
- Anwendung von Analysetools wie SQL, Excel, PowerBI, R, Amazon Web Services
- Data Science Prozesse gestalten
- Daten strukturieren und analysieren
- Entwicklung von Lösungsansätzen für betriebswirtschaftliche Problemstellungen
- Tools in Managerial Data Science
- Data Mining und Machine Learning
- Advanced Machine Learning
- Praxisprojekt mit Unternehmen

ECTS-Punkte: 20 Abschluss: |

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