Data Science in der heutigen Geschäftswelt
Warum sollte ich Datenwissenschaft studieren? Kann ich einen Job in diesem Bereich bekommen? Welche Vorteile habe ich in meinem Job, wenn ich einen Abschluss in Data Science & Business habe?
"Daten sind das neue Öl, und es ist wichtig zu verstehen, wie man sie nutzen kann." - Florian Artinger, Berlin International Professor.
Daten sind überall und jederzeit verfügbar, und Unternehmen jeder Größe stützen sich zunehmend auf Daten, um Entscheidungen zu treffen und Innovationen voranzutreiben. Die Datenwissenschaft hat die Art und Weise revolutioniert, wie wir Entscheidungen treffen, Probleme lösen und Strategien entwickeln. Mitarbeiter, die wissen, wie man mit Daten umgeht und das Geschäft verstehen, sind bei multinationalen Unternehmen und Start-ups gleichermaßen begehrt.
Data Science ist der Prozess der Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus Daten, um bessere Entscheidungen zu treffen. Dabei kann es sich um Finanzdaten, aber auch um Bilder oder Textdaten handeln. Es handelt sich um ein schnell wachsendes Feld mit Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Transport, Fertigung, Umwelt, Bildung und mehr. Datenwissenschaftler spielen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, Unternehmen bei der Optimierung von Abläufen, der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen sowie der Ermittlung und Vorhersage von Trends zu unterstützen. Da die Datenmenge exponentiell wächst, steigt auch die Nachfrage nach qualifizierten Datenwissenschaftlern. Es wird erwartet, dass der Arbeitsmarkt für Datenwissenschaftler in den kommenden Jahren viel schneller wachsen wird als der Durchschnitt, und es gibt viel mehr offene Stellen als Fachkräfte.
Mit einem Abschluss in Data Science & Business erhalten Sie eine solide Grundlage in den Fähigkeiten und Kenntnissen, die von Arbeitgebern am meisten nachgefragt werden. Sie werden lernen, wie man Daten sammelt, bereinigt, analysiert und visualisiert und wie man Data-Science-Techniken zur Lösung von Geschäftsproblemen einsetzt. Dazu gehört auch der Einsatz von maschinellem Lernen, um beispielsweise Verhalten vorherzusagen oder allgemeine Verbrauchergruppen zu identifizieren. Sie werden lernen, wie man Tools wie Python, Cloud-basierte Dienste wie Amazon Web Services oder Natural Language Processing verwendet, um die Geschäftsmöglichkeiten zu verstehen, die beispielsweise ChatGPT bietet.
Zusätzlich zu Ihren technischen Fähigkeiten wird Ihnen Ihr Abschluss in Data Science & Business ein starkes Verständnis für die Geschäftswelt vermitteln. Sie werden wertvolle Erfahrungen bei der Arbeit an realen Data-Science-Projekten sammeln und in Bereichen wie Finanzen, Personalmanagement und Kundenservice kompetent werden. Vor allem aber lernen Sie, wie Sie Ihre Datenerkenntnisse einem nichttechnischen Publikum vermitteln und wie Sie gleichzeitig Daten zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und Entscheidungsfindung nutzen können.
Wenn Sie an einem Studium der Data Science & Business interessiert sind, nutzen Sie das Online-Kontaktformular oder kontaktieren Sie uns per E-Mail!
Beginne dein Studium in Data Science & Business an der BI
Das Lernumfeld an der Berlin International ist studierendenzentriert, praxisorientiert und hat einen starken Fokus auf einen angewandten, praktischen Ansatz. Unser Lehrkonzept legt den Schwerpunkt auf projektbasiertes Lernen und nutzt eine Reihe innovativer Lehrtechniken, wie z. B. fallbasierten Unterricht, Analytics Labs und Simulationen. Die Studierenden arbeiten individuell und in Gruppen, um die berufliche und persönliche Entfaltung sowie die Entwicklung von Teamfähigkeit zu fördern. Alle Bachelor- und Masterstudiengänge an der Berlin International werden in englischer Sprache unterrichtet. Die internationale Studierenden- und Dozierendenstruktur sowie unser globales Netzwerk ermöglichen es uns, eine umfassende, internationale Lernerfahrung zu schaffen.
Alle unsere Studierenden an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften erwerben im ersten Studienjahr die notwendigen Grundlagen für ein erfolgreiches Studium - Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Im zweiten und dritten Studienjahr liegt der Schwerpunkt dann auf den gewählten Spezialisierungen.
Im Studiengang Data Science & Business erhalten die Studierenden eine fundierte Ausbildung sowohl in Management als auch in Data Science. Ein wichtiger Fokus liegt auf der Wechselbeziehung dieser beiden Bereiche in einer Wirtschaft, in der Daten eine zentrale Rolle spielen.
Kursübersicht:
- Klassische Managementkurse wie International Business und Strategie, ergänzt durch eine Reihe von Soft-Skills-Kursen wie Teambildung und Konfliktmanagement sowie Consulting.
- Kurse, an der Schnittstelle zwischen Management und Data Science, wie z. B. Digital Marketing und Platform Business.
- Programmieren in Python und R, den beiden am häufigsten verwendeten Programmiersprachen in Data Science. (Vorkenntnisse in Programmieren sind nicht erforderlich - es wird praxisnah unterrichtet. Die Studierenden sammeln umfangreiche Erfahrungen mit einer Vielzahl von Datensätzen, an den Techniken aus Machine Learning andere Analysemethoden anschaulich vermittelt werden.
- Kurse zu konzeptionellen Techniken um den Informatiuonsfluss in, wie z. B. Digital Enterprise Management und Datenbankmanagement.
- Die Studierenden haben die Möglichkeit, Zertifikate in Machine Learning und Cloud Computing von der Amazon Web Services Academy zu erwerben.
Die Lehre ist nie abstrakt, sondern immer anwendungsorientiert gelehrt. Das Ziel ist, dass Lernen Spaß macht und die intrinsische Motivation weckt. Die Studierenden wissen dies zu schätzen: Selbst Kurse, die sehr anspruchvoll sind, bekommen in Umfragen sehr gute Noten in Bezug auf die Zufriedenheit der Studierenden.
Um weitere praktische Erfahrungen zu sammeln und ihr Fachwissen zu vertiefen, absolvieren die Studierenden im fünften Semester ein Praktikum in einer Organisation ihrer Wahl. Berlin International unterstützt die Studierenden bei der Vorbereitung des Praktikums und der Suche nach einer geeigneten Organisation. Mit der Bachelorarbeit schließlich haben die Studierenden die Möglichkeit, ein Thema, das sie interessiert, eigenständig zu bearbeiten und zu vertiefen.
Weltweit herrscht ein erheblicher Mangel an qualifizierten Fachkräften, die nicht nur eine betriebswirtschaftliche Qualifikation haben, sondern auch die Chancen der Digitalisierung verstehen und nutzen können. Aufgrund dieses Mangels sind die Gehälter für alle, die an der Schnittstelle von Management und Data Science arbeiten, stark angestiegen.
Studierende des Studiengangs Data Science & Business haben nach ihrem Abschluss viele verschiedene Karriereoptionen, sowohl in traditionellen Managementpositionen als auch in datengestützten, analytischen Bereichen von Organisationen. Angesichts der vielen verschiedenen Möglichkeiten stellen die folgenden Beispiele nur eine kleine Auswahl solcher Berufsfelder dar:
Business Analyst and Data Scientist
Sowohl Business-Analysten als auch Data Scientists nutzen Daten, um unternehmerische Faktoren zu verstehen und zu quantifizieren, z. B. was die Kernaspekte des Erfolgs eines Produkts sind. Darüber hinaus verfügen Data Scientists über die Fähigkeit, Modelle zu entwickeln, die z.B. Vorhersagen darüber treffen, ob ein bestimmter Verbraucher wahrscheinlich wieder bei einem Unternehmen kaufen wird.
Business Developer
Ein Business Developer ist mit den Schlüsselkompetenzen des Unternehmens vertraut und identifiziert und bewertet Möglichkeiten für zukünftiges Wachstum, z. B. für ein neues datengesteuertes Produkt oder die Erweiterung oder Neupositionierung eines bestehenden Produkts.
Produkt Manager
Ein Produktmanager ist für das Produktmanagement verantwortlich und fungiert als Bindeglied zwischen den verschiedenen Geschäftsbereichen, die zusammenarbeiten, um den Erfolg eines Produkts zu gewährleisten - beispielsweise Vertrieb, Entwicklung und Rechtsabteilung. Ein Produktmanager muss daher über ein umfassendes Verständnis aller relevanten Geschäftsaspekte verfügen. In einer datengesteuerten Umgebung bedeutet dies auch, ein tiefes Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen von Machine Learning zu haben.
Marketing Manager
Ein Marketing Manager sorgt dafür, dass die vier P's - die vier wesentlichen Faktoren bei der Vermarktung einer Ware oder Dienstleistung - gut aufeinander abgestimmt sind. Die vier P's sind: das Produkt und seine Positionierung auf dem Markt im Vergleich zu den Wettbewerbern, der Preis (was der Verbraucher bezahlt), der Ort bzw. Placement (wo ein Produkt vermarktet wird) und die Verkaufsförderung bzw. Promotion (d. h. die Werbung). Diese Rolle beinhaltet of eine umfangreiche Arbeit mit Daten aus unterschiedlichen Quellen.
Unternehmensarchitekt
Unternehmen sind komplexe Systeme mit verschiedenen Organisationseinheiten, Mitarbeitern, Prozessen, Produkten und Dienstleistungen, Kundengruppen, Lieferanten, Geschäftspartnern, IT-Systemen und weiteren Ressourcen. Durch ihre ganzheitliche Sichtweise verknüpfen Enterprise Architects verschiedene Sichten auf eine Organisation mit konzeptionellen Modellierungsmethoden. Sie befassen sich mit den Anliegen der wichtigsten Interessengruppen und deren strategischen Zielen, analysieren Lücken in der IT-Landschaft und definieren die zu ergreifenden Maßnahmen.
Erfahren Sie mehr über den Studiengang BA Data Science & Business und Berlin International. Nachfolgend können Sie den Studienplan, die Berlin International-Broschüre und den aktuellen Studienkalender im PDF-Format herunterladen.
