Studienschwerpunkt Business Intelligence & Data Science.

Das Masterstudium Wirtschaftsinformatik mit dem Studienschwerpunkt Business Intelligence & Data Science bereitet dich sehr gut auf die gestiegenen Anforderungen der Unternehmen, ihre Datenmengen (Big Data) logisch zu verknüpfen, auszuwerten und so Wettbewerbsvorteile zu generieren, vor.

Organisationen und Unternehmen verfügen über einen zunehmend größeren Umfang an Daten, die durch Sensoren, Maschinen und Menschen im Rahmen von IT-gestützten Produktions- und Geschäftsprozessen anfallen. Internet-basierte Medien und Web Services bieten Zugang zu großen Datenmengen in strukturierter, unstrukturierter und multi-medialer Form, die potentiell geschäftsrelevante Information bergen. Die gezielte Extraktion, Aufbereitung und Analyse unternehmensinterner und -externer Daten ermöglicht es, wertvolle Information als Grundlage für operative und strategische Entscheidungen zu erschließen. Die „Schatzsuche in der Datenflut“ ist von zentraler Bedeutung, um Produktions- und Geschäftsprozesse zu steuern und zu verbessern. Dieser Entwicklung wird mit dem Angebot des Masterstudiums Wirtschaftsinformatik mit  Studienschwerpunkt Business Intelligence & Data Science Rechnung getragen.

Typische Tätigkeitsfelder

  • Leitung von interdisziplinären Data Science Teams
  • Anwendung des gesamten Data Mining Prozesses
  • Erhebung der Geschäftsanforderungen und der Datenakquisition
  • Auswahl und den Einsatz von Werkzeugen des Data Minings
  • Evaluierung der Analyseergebnisse für operative und strategische Entscheidungen

Ansprechpartner:innen

Michael Schrefl
Institut für Wirtschaftsinformatik –
Data & Knowledge Engineering
http://www.dke.jku.at, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
michael.schrefl(at)jku.at

 

Andreas Quatember
Institut für Angewandte Statistik

http://www.jku.at/ifas, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster
andreas.quatember(at)jku.at

Weitere Details zum Studium auch unter www.jku.at/ma-win, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster 

Allgemeine Qualifikation

Die Absolvent:innen sind befähigt, in führender Position den Einsatz von Informationstechnologien und Digitalen Systemen in Organisationen zu gestalten. Sie besitzen dazu entsprechende Kenntnisse und Methodenkompetenz aus Information Engineering & Management, Service Engineering, Business Intelligence und Business Engineering & Management, sowie entsprechend ihrer individuellen Schwerpunktsetzung aus Wirtschaftswissenschaften und Informatik in unterschiedlicher Tiefe.

Besondere Qualifikation

Die Absolvent:innen sind befähigt für Unternehmen geschäftsrelevante Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Sie besitzen vertieftes Wissen aus Data Warehousing, Data Mining, Semantischen Technologien und Künstlicher Intelligenz und kennen Möglichkeiten und Verfahren der Informationsextraktion aus Text-, Multimedia- und Web-Daten, der Informationsvisualisierung und visuellen Analyse sowie der Statistik. Sie sind damit in der Lage, in interdisziplinären Teams innovative Werkzeuge zur Datenanalyse zu entwickeln beziehungsweise Werkzeuge zur Daten-analyse nutzbringend einzusetzen. Die Absolvent:innen sind insbesondere dafür qualifiziert, den gesamten Data-Mining-Prozess zu leiten und anzuwenden, ausgehend von der Erhebung der Geschäftsanforderungen und der Datenakquisition über die Auswahl und den Einsatz von Werkzeugen des Data Mining bis zur Evaluierung der Analyseergebnisse für operative und strategische Entscheidungen.

Studienaufbau

Spezialkompetenz Wirtschaftsinformatik
 

Lehrveranstaltungen ECTS
Data Warehousing 6
Data Mining 6
Semantic Artificial Intelligence 6
Service Engineering 6
Advanced Service Engineering 6
Strategische IT-Planung 6
Business Engineering & Management 6
Summe 42

 

Spezialkompetenz Informatik
 

Lehrveranstaltungen ECTS
Statistical Principles of Data Science 6
Visual Analytics 4,5
Optional:  
Information Retrieval and Extraction 3
Learning from User-generated Data 4,5
Multimedia Search and Retrieval 4,5
Big Data Management and Processing 3
Machine Learning: Supervised Techiques 4,5
Machine Learning: Unsupervised Techniques 4,5
Probabilistic Models 4,5
Mindestens 18

 

Seminare und Wahlprogramme
 

  ECTS
Seminare Wirtschaftsinformatik, Soziale Aspekte der IT, Englisch 12
Wirtschaftswissenschaften / Wirtschaftsinformatik / Informatik / Informationsrecht / Methodenlehre 12
Freie Studienleistungen 6
Summe 30

 

Masterarbeit
 

  ECTS
Masterarbeitsseminar 3
Masterarbeit aus Business Intelligence & Data Science inkl. Masterprüfung 27
Summe 30