Data Science & Management (M.Sc.)
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Flexibel wie du
Flexibel wie dein Leben – ein Studium, das sich durch sein innovatives Lernkonzept nach dir richtet.
Qualität
Akkreditiert und mit “sehr gut” bewertet. 100% Weiterempfehlung von unseren Studierenden.
Persönlich
Bei uns bist du nicht nur eine Matrikelnummer – bei uns bist du Teil der DBU-Familie.
Big Business mit Big Data: Werde jetzt Expert*in in Data Science & Management
Durch die Digitalisierung sind wir heute in der Lage, immense Datenmengen zu erfassen und aus ihnen zu lernen. Das ist für Unternehmen Chance und enorme Herausforderung zugleich. Denn die erfassten Datenmengen wachsen exponentiell. Wie kann ein Unternehmen sie wirklich sinnvoll nutzen?
In diesem Studiengang erwirbst du die essentiellen Kompetenzen im Bereich Data Engineering, Data Analytics und Utilization. Mit Methoden wie Data Mining und Machine Learning schaffst du Grundlagen für wichtige unternehmerische Strategien. Sie entscheiden über den Erfolg in der digitalen Economy. So gestaltest du Zukunft! Mit deinem Master-Studium schärfst du dein Profil als Data Manager*in und sicherst dir beste Karriereaussichten in einem spannenden und extrem dynamischen Arbeitsumfeld. Nie waren Daten und deren Interpretation wichtiger für den Erfolg eines Unternehmens als heute.
Bewirb Dich jetzt für den Master-Studiengang Data Science & Management (M.Sc.) und starte deine Karriere mit einem Studium im Bereich Digitalisierung und Management an der DBU. #studythefuture
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durch unsere Studierenden
IN A NUTSHELL:
DAS WICHTIGSTE ÜBER DEIN Studium IM ÜBERBLICK
- Studiengang: Data Science & Management (M.Sc.)
- Studienabschluss: Master of Science (M.Sc.), staatlich anerkannt und international gültig
- Unterrichtssprache: Deutsch (Voraussetzung C1)
- Credit Points: 120 ECTS-Punkte (European Credit Transfer System)
- Studiendauer: 24 Monate Vollzeitstudium, 48 Monate Teilzeitstudium oder flexible Dauer mit Anrechnung und Anerkennung bereits erbrachter Leistungen
- Studiengebühren: 620 € monatlich (Vollzeit) bzw. 350 € monatlich (Teilzeit)
- Studienbeginn: Sommer- und Wintersemester, flexibler Studienstart nach Absprache möglich
- Zulassung: Du benötigst ein (Fach-)Abitur oder die fachgebunde Hochschulreife oder ein Hochschulzugang für beruflich Qualifizierte sowie ein abgeschlossenes erstes Hochschulstudium (i.d.R. Bachelorabschluss) im Umfang von 180 ECTS Kreditpunkten aus den Bereichen: (Wirtschafts-)Informatik, Wirtschafts-, Natur- und Ingenieurwissenschaften
- Vorkurse: Gegebenenfalls sind für die Zulassung zum Studium Vorkurse notwendig. Bitte beachte: die Immatrikulation kann erst nach dem Bestehen der Vorkurse erfolgen
- Studienkonzept: Innovatives DBU Lernkonzept – Online-Studium kombiniert mit optionalen Präsenzveranstaltungen am Campus in Berlin
- Prüfungen: Online-Klausuren sowie Studienarbeiten und studienbegleitende Leistungsnachweise
- Anrechnung: Anrechnung bereits erbrachter Leistungen
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Ich bin mega zufrieden! Die Dozenten sind freundlich und fair. Bei Fragen wird schnell geantwortet und das Studienkonzept ist modern und flexibel. Die Lerninhalte entsprechen meinen Vorstellungen und man lernt auf flexible Weise alleine zu Hause, whärend man das Gelernte durch Fragen und Übungen gemeinsam in online Vorlesungen und Präsenztagen vertieft. Kann das Studium nur weiterempfehlen!
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Infobroschüre
Hier kannst du dir unverbindlich die Infobroschüre zum Studiengang Data Science & Management (M.Sc.) als PDF zuschicken lassen. Aus Gründen der Nachhaltigkeit verschicken wir unsere Broschüre nur digital.
Studieninhalte – Das lernst du!
Dein Master-Studium Data Science & Management (M.Sc.). In 16 Modulen und einer Abschlussarbeit zum Master.
Im ersten Modul des Studiengangs beschäftigt ihr euch mit allen Schritten eines Data Science Life Cycles. Ihr erarbeitet euch einen ersten Überblick zur erfolgreichen Implementierung von Data Science in Unternehmen und Durchführung von Projekten. Zudem lernt ihr Rollen, Aufgaben und Perspektiven für Data Science in Unternehmen und Gesellschaft kennen.
- Data Science Prozessmodelle
- Arbeiten in einem Data Science Team
- Überblick Methoden des Machine Learning
- Visualisierung und Kommunikation analytischer Ergebnisse
- Data Science erfolgreich implementieren
Ihr lernt, digitale Business-Strategien zu entwickeln, zu analysieren und zu bewerten mit den notwendigen Strategieinstrumente und Methoden. Damit baut ihr ein tiefgehendes Verständnis zum Funktionieren von Plattformen und den wirtschaftlichen Aspekten der Digitalisierung auf.
- Strategisches Management in der Digital Economy
- Analyse digitaler Geschäftsmodelle
- Digitale Unternehmensstrategien und Innovationsinitiativen
- Tools & Modelle der digitalen Strategiemodellierung &-analyse
Ihr lernt kompetent die zielführenden Methoden für eure Forschungsprojekte auszuwählen. Für quantitative wie qualitative Forschungsmethoden entwickelt ihr ein fundiertes Verständnis und kennt die gängigen Analysemethoden. Ihr seid so in der Lage, Forschungsprojekte nicht nur zu konzipieren und umzusetzen, sondern auch Studienergebnisse kritisch zu reflektieren.
- Qualitative & Quantitative Forschungsmethoden
- Erstellung von Studiendesigns, Skalenbildung, Methoden der Stichprobenauswahl, uvm.
- Univariate und multivariate Analysemethoden
Ihr beschäftigt euch mit der Entwicklung von Data Mining Lösungen für konkrete betriebliche Fragestellungen. Ihr wählt passende Algorithmen aus und wisst, wie ihr einen analytischen Datensatz bereitstellen könnt.
- Foundations of Knowledge Discovery
- Applications of Data Mining
- Data Gathering and Preprocessing
- Supervised vs unsupervised learning
- Classification
- Naive Bayes
- Decision Trees
- Performance Evaluation
- Association Rule Mining
- Measures of Rule Interestingness
- Similarity and Distance
- Clustering
- Visualization in Data Mining
Ihr lernt die Tools aus der Software-Entwicklung kennen, die euch helfen, Data-Science-Projekte technisch umzusetzen. Ihr arbeitet mit Programmcodes, könnt sie testen und unter Versionskontrolle verwalten.
- Testen und Evaluieren von Software, Daten und Analyse-Projekten (Unit-Test, Integrationstests, Benchmarking)
- Dokumentation von Software und Daten in Sphinx
- Einführung in die Arbeit mit Rest-APIs
- Web-Scraping
In dem Modul lernt ihr die objektorientierte Programmierung im Kontext verschiedener Programmierparadigmen kennen. Ihr könnt mit verfügbaren Klassenbibliotheken arbeiten und eigene Bibliotheken anlegen.
- Objektorientierte Programmierung
- Prozedurale & funktionale Programmierung
- Modellierung von Software in UML
- Definition von Machine Learning
- Übersicht über die Klassifikationsmodelle
- Anwendungen im geschäftlichen Umfeld
- Projektorganisation und Vorgehen
- Leistungsbewertung der Modelle und Algorithmen:
- Kennwerte, Metriken und grafische Methoden
- Probleme der Modellanpassung, Bias Variance tradeoff
- Transformationen und Feature Engineering
- Bereitstellung von Trainingsdaten
- Frameworks
- Anwendung ausgewählter Methoden, insb. neuronale Netze
Vertief dich gerne jetzt schon in die Inhalte der Schwerpunkte. Die Beschreibung findest du weiter unten.
Um die Komplexität von Data Science Projekten und in der Software- Entwicklung zu meistern, lernt ihr agiles Projektmanagement kennen. Dazu beschäftigt ihr euch insbesondere mit den agilen Werten und Prinzipien und lernt verschiedene Methoden und Tools dafür kennen. Außerdem werden auch hybride Ansätze und Einsatzszenarien diskutiert.
- Agile Werte und Prinzipien
- Agile Methoden & Tools
- Scrum, Kanban
- Controlling und Qualitätsmanagement
- Hybrides Projektmanagement
- Einführung in Data Governance and Data Management
- Elemente und Frameworks der Data Governance
- Datenarchitekturen, Datenmodellierung und -design
- Data Lifecycle Management im unternehmerischen Umfeld
- Datentypen und Schlüsseltechnologien für die Datenverarbeitung und -speicherung (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh, etc.)
- Entwicklung von Datenstrategien für Unternehmen
- Bedeutung von Data Stewardship und Data Ownership
- Data Catalogues und Metadatenmanagement
- Datenqualität und Datenintegrität
- Stammdatenmanagement (Master Data Management)
Ihr lernt die Tools der Kommunikation und Visualisierung von Daten und Analysen kennen, entwickelt Dashboards und könnt unternehmensrelevante KPIs für die Dashboards identifizieren. Ihr arbeitet mit Python-Paketen zur Nutzung von Machine- Learning-Algorithmen.
- Klassifikation, Regression, Clusteranalyse und Dimensionsreduktion
- Implementierung einer Daten-Pipeline
- Entwicklung von Dashboards und KPIs
- Evaluation und Vergleich von Modellen
Vertief dich gerne jetzt schon in die Inhalte der Schwerpunkte. Die Beschreibung findest du weiter unten.
Ausgehend von zentralen Führungstheorien diskutiert ihr die aktuellen Anforderungen an Führungskräfte und lernt zentrale Instrumente der Teamführung sowie verschiedene Methoden und Tools der Personalentwicklung kennen. Agile Führungsansätze und die Bedeutung von Emotionen im Führungskontext runden das Modul ab.
- Führungstheorien im Zeitalter der Digitalisierung (z.B. Leadership Mindset, Full Range Leadership Modell, Emergent & Ambidextrous Leadership)
- Personalentwicklungsmaßnahmen im digitalen Zeitalter
- Mitarbeitendenführung in agilen Arbeitswelten
- Grundlagen von Emotional Leadership
Vertief dich gerne jetzt schon in die Inhalte der Schwerpunkte. Die Beschreibung findest du weiter unten.
Jährlich werden unterschiedliche Themen angeboten, mit denen du dein Kompetenzprofil schärfen kannst. Das Modul und die Inhalte wählst du nach deinen Interessen aus. Einen Auszug (Angebot variiert) findest du hier:
- Visual Communication
- Einführung Künstliche Intelligenz (nicht kombinierbar mit Schwerpunkt IV Artificial Intelligence)
- Design Thinking Methods: Product Development & Service Design
- Cyberforensik
Das Modul unterstützt euch beim Schreiben eurer Masterarbeit. Hier diskutiert ihr das theoretische und methodische Vorgehen bei der Bearbeitung einer wissenschaftlichen Fragestellung und lernt, wie ihr komplexe fachliche Lösungen wissenschaftlich argumentativ vertretet.
- Fachliche Orientierung an euren Themen der Abschlussarbeiten
- wissenschaftlicher Forschungsprozess
- Argumentation und Interpretation von Studienergebnissen
- Zielgruppenspezifische Präsentation von Studienergebnissen
Du hast das Studium (fast) abgeschlossen. Jetzt geht’s darum, eine Abschlussarbeit zu einem von dir gewählten Thema zu verfassen. Deine Professor*innen helfen dir dabei, ein Thema zu formulieren, oder du bearbeitet ein von uns vorgeschlagenes Thema.
Wahl der schwerpunkte
Du wählst aus vier Schwerpunkten einen Schwerpunkt für dein Studium aus.
Schwerpunktmodule:
- Data Engineering
- Big Data Engineering
- Forschungsprojekt
Schwerpunktmodule:
- Customer Centricity in der Wertschöpfungskette: Von der Neukundenakquise zum Bestandskundenmanagement
- Grundlagen und Anwendungen im Data Driven Marketing
- Forschungsprojekt
Schwerpunktmodule:
- Management Consulting
- Digital Business Process Management
- Forschungsprojekt
Schwerpunktmodule:
- Neuronale Netze & Deep Learning
- Reinforcement Learning
- Forschungsprojekt
Berufsperspektiven
Dein Studium, dein Karriere-Kickstarter. Zahlreiche Jobs stehen dir mit einem Master-Studium Data Science & Management (M.Sc.) offen – deine Chancen:
Head of Data Management
Als Head of Data Management leitest ein Team aus Daten Managern und Analysten.Gemeinsam mit ihnen bist du für die Zusammenführung,
Verwaltung und Qualitätssicherung der Datenbestände für dein Unternehmen zuständig.
Senior Data Analyst
In enger Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachabteilungen leitest du als Senior Data Analyst große Data Science-Projekte mit strategischer Bedeutung für dein Unternehmen.
Data Scientist
Als Data Scientist kümmerst du dich mit statistischen Methoden und moderner Software um die Herausforderungen in deinem Unternehmen.
Data Science Manager
Die Schnittstelle zwischen Fachabteilungen und Data Scientists wird immer wichtiger. Als Data Science Manager sorgst du für einen reibungslosen Ablauf von Data Science Projekten.
Machine Learning Engineer
Der größte Teil der Arbeit als Data Scientist besteht in der Datenaufbereitung. Machine Learning Engineers sind Spezialist*innen für alle Prozesse des maschinellen Lernens im Unternehmen.
Digital Consultant
Als Berater*in entwerft ihr mit euren Stakeholdern maßgeschneiderte Lösungen für ihre Daten-Herausforderungen – mit Data Science wisst ihr, wovon ihr sprecht.
Product Owner
Eine Künstliche Intelligenz ist eine Software die (weiter)entwickelt und betrieben wird. Als Product Owner steuert ihr den Prozess von der Anforderung bis zum fertigen Produkt.
Das sagen unsere Studierenden
über die DBU
„Das Studium an der DBU bereitet mich optimal auf die digitale Arbeitswelt von morgen vor. Somit kann ich künftig datenbasierte Lösungsansätze für Klimaschutz und Energiewende entwickeln.“
„Ich habe mich für die DBU entschieden, weil sie eine persönliche und familiäre Atmosphäre hat und flexibel auf meine Bedürfnisse eingehen kann. Außerdem ist sie durch ihre digitale Form zeitgemäß.“
ZUGANGSVORAUSSETZUNGEN – DAS SOLLTEST DU MITBRINGEN
Zulassung und Anerkennung
Studium mit Bachelor-/Hochschulabschluss
Du hast einen Bachelor-Abschluss (im Umfang von 180 ECTS-Kreditpunkten) oder einen gleichwertigen in- oder ausländischen Hochschulabschluss in der Tasche? Dann kannst du direkt bei uns mit deinem Master-Studium loslegen!
Anrechnung deiner Vorbildung
Du hast schon ein Master-Studium (angefangen)? Oder du hast umfangreiche Berufserfahrung in einem Fachgebiet? Schick uns deine Unterlagen und Zeugnisse. Im Idealfall kannst du deine Erfahrung mit in dein Studium einbringen..
Individueller Semesterplan
Du hast Lust zu studieren, weißt aber nicht, wie du Familie und/oder Job plus Studium vereint bekommst? Gerne arbeiten wir mit dir einen individuellen Studienplan aus, mit dem du beides unter einen Hut bekommst.
Infobroschüre
Hier kannst du dir unverbindlich die Infobroschüre zum Studiengang Data Science & Management (M.Sc.) als PDF zuschicken lassen. Aus Gründen der Nachhaltigkeit verschicken wir unsere Broschüre nur digital.
GEBÜHREN UND Finanzierung
An der DBU bestimmst du dein Tempo – mit unserem Vollzeit- und Teilzeitstudienmodell. Ein Vollzeitstudium ist als Investition in die Zukunft auch immer eine Herausforderung. Deshalb haben wir für unsere Bachelor-, Master- und MBA-Studiengänge Teilzeitprogramme entwickelt. Mit unseren flexiblen Laufzeiten bieten wir dir so in deiner individuellen Lebensphase mehr finanzielle Freiheit.
| Studiengebühren Master Vollzeit (monatlich): | 620 € |
| Regelstudienzeit: | 24 Monate |
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| Studiengebühren Master Teilzeit (monatlich): | 350 € |
| Regelstudienzeit: | 48 Monate |
Auf das Studium angerechnete Leistungen verkürzen die Studiendauer – dadurch reduziert sich die Gesamtgebühr. Studiengebühren sind i.d.R. steuerlich absetzbar. Unterbrechungen wegen Urlaubssemester oder Krankheit sind problemlos möglich. In dieser Zeit zahlst du keine Studiengebühren.
Mit dem Studium an der DBU investierst du in deine Zukunft. Vielleicht benötigst du zu Beginn finanzielle Unterstützung? Es gibt vielfältige Finanzierungsmöglichkeiten. Gerne beraten wir dich persönlich.
Bei Fragen hilft dir unsere Studienberatung
gerne weiter
Du hast noch Fragen zur Bewerbung, zur Zulassung, zu den Studiengängen oder zu anderen Themen rund um das Studium an der DBU?
Lara und Theresa aus dem DBU Team sind gerne persönlich für dich da:
Lara & Theresa Beratung für Studieninteressierte
Häufig gestellte Fragen rund um das Studium an der DBU
Zunächst werden deine Unterlagen geprüft. Wir vereinbaren mit dir ein individuelles Beratungsgespräch. Und schon kurz danach erhältst du in der Regel deinen Studienvertrag. Mit dem unterschriebenen Studienvertrag meldest du dich dann erfolgreich zum Studium an.
Zu jedem Modul findet eine 2-tägige Präsenzveranstaltungen am Campus in Berlin statt. Die Teilnahme ist optional, aber empfehlenswert, da du hier den persönlichen Kontakt mit Lehrenden und Kommiliton*innen intensivierst und das erlernte Wissen praxisnah an Fallstudien anwenden kannst.
Du brauchst eine staatlich anerkannte fachverwandte Ausbildung.
Bachelor: Die Studiengebühren für ein Vollzeitstudium in 36 Monaten betragen 520€ monatlich, im Teilzeitstudium reduziert sich der monatliche Betrag auf 290€ bei einer Studienzeit von 72 Monaten.
Master: Die Studiengebühren für ein Vollzeitstudium in 24 Monaten betragen 620 € monatlich, im Teilzeitstudium reduziert sich der monatliche Betrag auf 350 € bei einer Studienzeit von 48 Monaten.
MBA: Die Studiengebühren für ein Vollzeitstudium in 18 Monaten betragen 890 € monatlich, im Teilzeitstudium reduziert sich der monatliche Betrag auf 750 € bei einer Studienzeit von 24 Monaten.
Ja, der Studienverlauf kann jederzeit flexibel angepasst werden. Für alle individuellen Anfragen steht dir unser Team der Studienberatung persönlich zur Seite.
Die DBU wurde im November 2019 durch die Berliner Senatskanzlei – Wissenschaft und Forschung staatlich anerkannt. Alle Studiengänge sind seit Herbst 2021 akkreditiert. Die DBU und ihre Abschlüsse sind damit staatlichen Hochschulen und Abschlüssen vollkommen gleichgestellt und auch international anerkannt.
Natürlich. Schicke uns Nachweise über erfolgreich abgelegte Prüfungsleistungen (Transcript of Records) und wenn möglich die Beschreibung der Inhalte zur dazugehörigen Lehrveranstaltung. Wir prüfen gerne die Möglichkeit zur Anrechnung. Bei Fragen zur Anrechnung kannst du dich jederzeit an uns wenden.
- Klausuren (Online)
- Studienarbeiten
- Modul begleitende Studiennachweise wie z.B. kurze Erfolgskontrollen, etc.
Selbstverständlich. Die Masterstudiengänge der DBU bauen perfekt auf den Bachelorstudiengängen auf. Aber auch für die Masterstudiengänge anderer Hochschulen ist der Bachelor anerkannt.
Ja, natürlich kannst du auch mit einem Bachelor einen MBA machen – wenn du zusätzlich ein Jahr Berufserfahrung mitbringst. Unsere Studienberatung informiert dich über die Zulassungsvoraussetzungen.
Na klar, und natürlich ist auch diese 100% digital. Das heißt, du kannst jederzeit und von überall auf deine Studienliteratur zugreifen.
Ja. Schicke uns gerne eine Nachricht an beratung@dbuas.de und du erhältst einen Testaccount.
Unsere Master-Studiengänge
Cyber- & IT-Security (M.Sc.)
Dein Master-Studium Cyber- & IT-Security: Werde Expert*in für das zentrale Thema IT-Sicherheit.
Data Science & Management (M.Sc.)
Big Business mit Big Data: Werde jetzt Expert*in in Data Science & Management.
Digital Business Management (M.Sc.)
Gestalte die digitale Transformation in Gesellschaft und Wirtschaft mit einem Studium der Zukunft.