Keine Digitalisierung ohne Daten
Der Einfluss der Digitalisierung auf alle Arbeits- und Lebensbereiche führt zu enormen Mengen von Daten. Die Digitalisierung und die Transformation eines Unternehmens sind ohne die dabei anfallenden bzw. zu erhebenden Daten, deren Qualifizierung, Auswertung, Darstellung und Verwaltung undenkbar. Data Scientists bereiten die erhobenen Daten so auf, dass diese sinnvoll und gewinnbringend genutzt werden können. Sie gehören zu den auf dem Arbeitsmarkt wenigen und somit stark nachgefragten hochqualifizierten Datenfachkräften.
Keine Digitalisierung ohne Daten: Im Rahmen unseres Bachelor-Studiums erlangen Sie wichtiges Grundwissen sowie fachspezifische Fachkenntnisse und werden zu einer gefragten Schlüsselfachkraft auf dem Arbeitsmarkt der Zukunft.
Sie wollen Ihr ausgeprägtes Interesse an den Bereichen Mathematik und IT sowie Ihre Fähigkeit zu analytischem Denken nutzen, um Ihrer Karriere nachhaltig Aufwind zu verleihen.
Neben den Disziplinen Programmierung, Datenanalyse und Softwareentwicklung wollen Sie sich zusätzlich Fachwissen in BWL, Management, Wirtschaftsinformatik und berufsbezogenem Englisch aneignen – Ihr sicherer Weg zum Allround-Talent.
Sie denken lösungsorientiert und planen, Ihr erlerntes Wissen unter realistischen Bedingungen anzuwenden – Projektarbeit und Labortage gewähren Ihnen einen spannenden Einblick in die berufliche Praxis.
Sie wollen die Anwendungen und Möglichkeiten der Programmiersprachen Python und Java nutzen und in Ihrem Unternehmen zukunftsorientierte Datenbanken und Infrastrukturen aufbauen.
Für weitreichende Geschäftsentscheidungen benötigt die Führungsebene Ihres Unternehmens aussagekräftige Datensätze ? diese zu sammeln und übersichtlich aufzubereiten, ist Ihre Hauptaufgabe als Data Scientist.
Als sachkundige Daten-Fachkraft bauen Sie eine stabile und sichere IT-Infrastruktur auf, die Unternehmen zur Speicherung, Auswertung und Strukturierung von großen Datenmengen benötigen.
Sie beraten Unternehmen zu den Themen Big Data, Informationsmanagement und Datenvisualisierung, um ihnen die Navigation in ihrem branchenspezifischen Markt zu erleichtern.
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Die Digitalisierung durchdringt heute alle Bereiche unseres Handelns, als Folge davon schreitet die Entwicklung der Datenwissenschaft (Data Science) unaufhaltsam voran. Fachliche Weiterbildung in allen Lebens- und Berufsphasen, etwa durch ein Fernstudium in Data Science, ist daher elementar. In diesem Beitrag erfahren Sie, welche Vorteile etwa ein berufsbegleitend konzipiertes Data Science Fernstudium bringen kann und was Sie dabei beachten sollten.
Der Begriff Data Science (engl. „Daten-Wissenschaft“) umfasst ein interdisziplinäres Wissenschaftsgebiet, welches sich mit der Analyse und der Extraktion von Informationen aus vorhandenen Datenbeständen befasst. Data Science bedient sich dabei empirisch gesicherter und erprobter Verfahren, Prozesse, Algorithmen und Methoden, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten sachdienliche Erkenntnisse, mehrwerthaltiges Wissen sowie sich daraus ergebende Schlussfolgerungen abzuleiten. Fachkräfte, die im Data Science Bereich arbeiten, werden als Data Scientist bzw. Datenwissenschaftler und im Bereich Datenmanagement als Daten-Spezialist/en bezeichnet. Im Rahmen der universitären Lehre wird die Datenwissenschaft als Präsenz- oder Fernstudium „Data Science“ abgebildet. So kann etwa der daraus abgeleitete Studiengang „Data Science Bachelor“ entweder berufsbegleitend oder als Vollzeit-Studium bei freier Zeiteinteilung absolviert werden.
Im Fernstudium „Data Science“ werden die Bereiche Datenmanagement, Data-Mining, Datenselektion, Datenaufbereitung und Datenanalyse als eigener Studiengang „Data Science“, der mit dem Bachelor-Diplomabschluss einhergeht, abgehandelt. Warum wird das Data Science Studium als Fernstudium geführt? Dies geschieht deshalb, damit sich der Student bei freier Zeiteinteilung berufsbegleitend nach seinem persönlichen Lerntempo dem Studium widmen und sich praktische Problemlösungskompetenz sowie empirische Verfahren des Business Intelligence Ansatzes erarbeiten kann, um datenwissenschaftliche Aufgabenstellungen methodisch und strukturiert zu bewältigen. Das akademische „Data Science“ Studium ist als Fernstudium absolvierbar und schließt als Studiengang mit dem „Data Science Bachelor“ (akademischer Datenspezialist) ab. Alternativ ist ein „Data Science Bachelor“, berufsbegleitend geführt, auch an einer stationären Hochschule möglich, ein derartiges Fernstudium in Data Science endet ebenfalls mit der Verleihung des „Bachelor“.
Das Data Science Bachelor Fernstudium weist eine modulare Struktur auf, d.h. der Lehrstoff ist in einzelne Elemente unterteilt. Jedes Modul im Bachelorstudiengang besteht als Lerneinheit aus einem einführenden und einem vertiefenden Studienteil, wobei Jeder Bereich für sich auch als berufsbegleitendes Studium-Element absolviert werden kann. Für jeden erfolgreichen Modul-Abschluss erhält der Teilnehmer am Fernstudium “Data-Science” mit Bachelor-Abschluss eine bestimmte Anzahl von ECTS-Punkten (gemäß Regulativ des European Credit Transfer-Systems für ein Fernstudium in Data Science) gutgeschrieben, die dem Studenten für den gesamten Studienabschluss angerechnet werden.
In den Studiengang „Data Science Bachelor“ fließen verschiedene Methoden und Techniken aus folgenden Studienfächern bzw. Fachgebieten ein:
Herzstück der Akkreditierung (Zulassung) bei einem Data Science Bachelor-Fernstudium ist die sogenannte FIBAA (Foundation for International Business Administration Accreditation). Die FIBAA dient im Auftrag des Akkreditierungsrates als qualitätssichernder Überwachungsverein für Bachelor- und Masterstudiengänge.
Einem Antrag auf Akkreditierung wird stattgegeben, wenn der betreffende Studiengang („Data Science“ mit Bachelor-Diplom o.ä.) inhaltlich und strukturell sämtliche qualitativen Anforderungen erfüllt. Bereits akkreditierte Studiengänge werden dabei durch unangekündigte Audits der FIBAA einem Re-Evaluierungsprozess unterzogen.
Das Informatik-Studium „Data Science Bachelor“ ist für alle wissensvermittelnden Bereiche des Studiengangs, wie Datenanalyse, Big Data Strategien, Statistisches Lernen oder Software Engineering verantwortlich. Das Data Science Studium ist als Fernstudium konzipiert und kann daher auch nebenberuflich bewältigt werden. Es übernimmt Elemente aus dem Business Intelligence Studium und stimmt alle Komponenten intern aufeinander ab. Der Studiengang zum Data Science Bachelor ist als Fernstudium so konzipiert, dass Lehrbehelfe örtlich und zeitlich unabhängig voneinander bearbeitet werden können, wodurch der Data Science Bachelor berufsbegleitend bzw. durch seinen Charakter als Fernstudium auch bei Vorliegen von Betreuungspflichten absolviert werden kann. Das Lehrmaterial an der Fernhochschule umfasst digitalisierte Skripten, Video-Vorlesungen und Tutorials, Workshops in der Programmierung, praktische Übungen sowie Fallstudien. Dabei ist das Data Science Studium als Fernstudium nach modernsten audio-visuellen Erkenntnissen gestaltet.
Nachstehend ein Auszug möglicher Studieninhalte aus dem Data Science Bachelor Fernstudium:
In Unternehmenssteuerung und Controlling gewinnt Big Data Analytics zunehmend an Bedeutung, geht es doch darum, umfangreiche Datenmengen zu sichten, auf ihre Relevanz zu analysieren, zu kategorisieren und schließlich bedarfsgerecht auszuwerten. Herkömmliche Methoden des Data Mining sowie der Business Intelligence stoßen aus Kapazitätsgründen hier an ihre Grenzen, die Situation ist nur durch den Einsatz professioneller Datenmanagement-Systeme beherrschbar. Die Studenten im Fernstudium Data Science haben daher zum Thema Big Data eine Projektarbeit verfasst, ein eigener Big Data Studiengang ist als Alternative zum Fernstudium Data Science / Data Scientist bereits in Vorbereitung.
Ab ca. 200 Euro im Monat (abhängig vom gewählten Studienmodell) ist man beim Studiengang Data Science mit Bachelor-Abschluss dabei. Die Regelstudiendauer für ein Data Science Studium (Fernstudium) an der Fernhochschule beträgt ein Semester, für den Master-Abschluss sind 2 – 4 Semester zusätzlich einzukalkulieren. Bei Inanspruchnahme zeitaufwendiger Praktika zur Erhöhung der ECTS-Punktezahl (z.B. als Datenspezialist bzw. Spezialist-Datenanalyse) im geregelten Data Science Studium sowie bei der Absicht, das Studium berufsbegleitend zu absolvieren, ist eine Fernstudium-Dauer von über 8 Semestern anzusetzen.
Das primäre Kursziel beim stationären Data Science-Studium bzw. beim Fernstudium besteht darin, Studierende mit gängigen Methoden der Datenanalyse und des Data-Mining im Kontext zunehmend heterogener Datenmengen vertraut zu machen. Dabei kann etwa der Data Science Bachelor berufsbegleitend abgeschlossen werden, was vor allem Personen mit Betreuungspflichten entgegenkommen dürfte.
Nach einem Data Science Studium ist der Absolvent in der Lage,
Im fünften bis sechsten Semester kann sich der Student im Fernstudium „Data Science mit Bachelor-Diplom“ für eine von insgesamt drei Spezialisierungen im Umfang von 30 ECTS-Punkten entscheiden. Dabei kann er unter fach- sowie branchenspezifischen Spezialisierungen (etwa ein Business Intelligence-Studium) wählen. Die fachlichen Spezialisierungen im Fernstudium Data Science mit Bachelor-Titel werden am Semester-Ende zu einem Projekt zusammengefasst, in dem der Student seine im Fernstudium erworbenen Kenntnisse praktisch anwenden kann. Dabei kann das Fernstudium in Data Science mit Bachelor-Abschluss auch als berufsbegleitendes Studium absolviert werden.
Das Fernstudium Data Science mit Bachelor-Abschluss deckt analog dem Präsenzstudium ein sehr breit gefächertes Wissens- und Qualifikationsspektrum ab. Entsprechend vielfältig sind die Tätigkeitsbereiche, mit denen Data Scientists betraut werden können. Einsatzbereiche für Spezialisten finden sich sowohl in der Privatwirtschaft als auch im öffentlichen Sektor.
In jedem Fall übersteigt die Nachfrage nach Datenanalyse-Experten bzw. nach Mitarbeitern, die bereits ein Fernstudium in Data Science abgeschlossen haben, das diesbezügliche Angebot auf dem Arbeitsmarkt bei Weitem. Eine Situation, die aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung sowie der allgemeinen technologischen Entwicklung mit hoher Wahrscheinlichkeit noch einige Zeit anhalten wird.
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Wählen Sie die Dauer des Programms, die Ihren Bedürfnissen entspricht. Lernen Sie online, wann und wo Sie wollen.International anerkannter Hochschulabschluss
Die AKAD University ist staatlich anerkannt durch das zuständige Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst in Baden-Württemberg.Persönliche Betreuung
Wenden Sie sich bei Bedarf an Ihre Professorenschaft, die Beratungsteams und unsere Gemeinschaft von Studierenden und Alumni.Höchste Flexibilität
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Wie machen Sie das? Qualitativ hochwertiges Lernmaterial, Unterstützung durch die Gemeinschaft, Prüfungspraxis und detaillierte Studienberatung.Gute Berufsaussichten
85% unserer Alumni finden innerhalb von 3 Monaten nach ihrem Abschluss eine Stelle.Das flexible AKAD-Studienmodell sollte wirklich jeden, der berufsbegleitend studieren möchte, zu 100% motivieren. Ich hätte mir mein Studium an keiner anderen Hochschule so gut vorstellen können. In ruhigeren Phasen im Job konnte ich viele Klausuren schreiben und in stressigeren Phasen dann die Arbeit priorisieren.
Elif Ocakci
Master of Engineering in Wirtschaftsingenieurwesen
Studiengebühren
Die AKAD University bietet Ihnen zahlreiche Fördermöglichkeiten, mit denen Sie Unterstützung bei Ihrem Fernstudium erhalten.
Notwendig:
Um den Studiengang direkt belegen zu können, benötigen Sie die allgemeine Hochschulreife, eine fachgebundene Hochschulreife oder die Fachhochschulreife.
Haben Sie kein Abitur oder Fachabitur?
Dann berechtigen auch anerkannte Fortbildungs- und Fachschulabschlüsse (z. B. Techniker:in, Meister:in, Betriebswirt:in, Fachwirt:in, Erzieher:in usw.) in Kombination mit einem Beratungsgespräch zum Studium.
Wenn Sie keinen Fortbildungs- oder Fachschulabschluss vorweisen können, aber über eine abgeschlossene Berufsausbildung und Berufserfahrung verfügen, dann können Sie nach erfolgreicher Hochschuleignungsprüfung mit dem Studium beginnen.
Von ausländischen Studieninteressierten benötigen wir einen Nachweis der deutschen Sprachkenntnisse. Es bestehen mehrere Nachweismöglichkeiten, wie z. B.
Empfohlene Kenntnisse:
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