BERUFS-

BEGLEITEND,

INTERDISZIPLINÄR,

INNOVATIV

> KONZEPT UND ZIELGRUPPE

Von Medien bis Wirtschaft, von Politik bis Wissenschaft stehen Unternehmen und Institutionen vor neuen Herausforderungen in der Datenanalyse und -verwertung.

Hieraus ergibt sich die Notwendigkeit, spezielle, integrative Fertigkeiten aufzubauen, die über das Know-How der einzelnen Wissenschaftsdisziplinen hinausgehen.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, umfasst der inter-disziplinäre Zertifi katsstudiengang Data Science Inhalte aus den Bereichen Wirtschaftsinformatik, Mathematik & Statistik, BWL & Marketing und Medien- & Kommunikationswissenschaft.

Das Programm richtet sich an Personen, die in ihrer berufl ichen Tätigkeit bereits mit Fragestellungen im Bereich Big Data kon-frontiert sind, sich jedoch bisher lediglich mit einem Teilbereich der nötigen Kenntnisse intensiver befassen konnten. Hierzu gehören u.a. Unternehmensberater, Personen im Bereich E-Commerce, Internet- bzw. Social Media-Unternehmen, Medienunternehmen und Verlage, Community-Manager und Analysten.

> BEWERBUNG UND KONTAKT

Weitere Informationen zum Zertifi katsstudium und zur Bewerbung fi nden Sie auf unserer Homepage unter www.wwu-weiterbildung.de/datascience oder kontaktierenSie uns direkt unter

WWU Weiterbildung gemeinnützige GmbHMirela GeniusStudienberatung und -koordinationKönigsstraße 4748143 Münster

Tel.: 0251 83-27103Fax: 0251 83-21709

E-Mail: mirela.genius@uni-muenster.de

www.facebook.com/wwuweiterbildung

> TEILNAHMEENTGELT

Das Teilnahmeentgelt für das Studium beträgt 5.950,00 Euro, zzgl. Verpfl egungspauschale von 250,00 Euro.

Darin enthalten sind die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen, die Seminarunterlagen sowie die Tagungsverpfl egung. Diese umfasst die Tagungsgetränke, einen Mittagsimbiss sowie die Kaff eepausen. Reise- und Übernachtungskosten tragen die Teilnehmenden selbst. Der Studiengang ist umsatzsteuerbe-freit gemäß § 4 Nr. 21a (bb) UStG.

> DATA SCIENCE IM KONTEXT

Seit dem Jahr 2013 ist der Begriff „Big Data“ das Buzzword schlechthin. Es bezieht sich auf die Situation, dass mehr und mehr Aspekte und Artefakte des täglichen Lebens, sowohl auf persönlicher als auch auf professioneller Ebene, in digitaler Form vorliegen, darunter Profi le, Postings in Blogs oder in sozialen Netzwerken, Kaufhistorien und Gesundheitsauf-zeichnungen. Zunehmend werden mehr Daten im Internet und Web automatisch erzeugt und die Techniken und Werk-zeuge zu deren Zusammenführung, Auswertung und Analyse sind heutzutage in unterschiedlichsten Formen verfügbar. Zahlreiche Unternehmen erkennen bereits den enormen Wert, den analytische Szenarien auf der Basis von Big Data haben können, sowie deren Auswirkungen auf Business Intelligence (BI) allgemein und speziell auf Produktentwicklung, Produktion, Marketing, Kundenbeziehungsmanagement und letztlich Umsatz. In dieser Situation beschäftigen sich unterschiedliche Wissenschaftsbereiche mit der Analyse und Verwertung großer, heterogener Datenbestände; sie tun dies jedoch bisher weit-gehend isoliert voneinander.

Man hat jedoch längst erkannt, dass sinnvolle und Nutzen bringende Erkenntnisse insbesondere dann zu erwarten sind, wenn die Grenzen zwischen diesen Gebieten überwunden und Konzepte sowie Techniken aller angemessen zusammen-geführt und aufeinander abgestimmt werden. Dieses Ziel ver-folgt der Zertifi katsstudiengang Data Science, der seit 2015 an der Universität Münster angeboten wird. Fo

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StatistikData Mining

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DATA SCIENCEZERTIFIKATSSTUDIUM MIT UNIVERSITÄREM ABSCHLUSS

> WISSENSCHAFTLICHE LEITUNG

Die Wissenschaftliche Leitung setzt sich aus Experten der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster zusammen:

> Wirtschaftsinformatik und Statistik (Prof. Dr. Heike Trautmann)> Kommunikationswissenschaft (Prof. Dr. Thorsten Quandt)> Informatik (Prof. Dr. Gottfried Vossen)> Marketing (Prof. Dr. Thorsten Wiesel)

Zu ausgewählten Themen werden renommierte Wissenschaftler, Topmanager und Unternehmensberater aus dem In- und Aus-land als Gastdozenten hinzugezogen.

> AUFBAU DES STUDIUMS

Der Zertifi katsstudiengang Data Science besteht aus fünf Modulen mit zwei bis fünf Präsenztagen (inkl. Abschluss-Projektarbeit) und wird berufsbegleitend, in Gruppen von max. 25 Teilnehmenden, absolviert. Die Regelstudienzeit beträgt ca. 10 Monate. Diese Zeit schließt die Abschluss-prüfungen mit ein.

> INHALTE

EINFÜHRUNGDas Modul beginnt mit einem Einführungstag, der von der Wissen-schaftlichen Leitung gestaltet wird, zum Kennenlernen des Pro-gramms sowie der Teilnehmer untereinander. Darauf aufbauend stellen die Dozenten die Grundlagen ihres jeweiligen Fachs und die Relevanz von Big Data und analytischer Vorgehensweise in dem jeweiligen Kontext vor.

MODUL 1 | KOMMUNIKATION, NETZWERKE UND GESELLSCHAFTLICHE RAHMENBEDINGUNGEN, TECHNOLOGY FOR BUSINESS ANALYTICSDas Modul gibt einen Überblick über zentrale Perspektiven der Online-Kommunikation und die wichtigsten Forschungs-ergebnisse, die bei einer Analyse hilfreich sind. Zudem werden relevante methodische Vorgehensweisen diskutiert. Dabei wird besonders auf die Spezifi ka der Kommunikation in Netzwerken, die sich in vielerlei Hinsicht von anderen Formen der (Individual- oder Massen-) Kommunikation unterscheidet, eingegangen. Gleichzeitig ist ein Verständnis für die technologischen Grund-lagen von Business Analytics, vor allem im Hinblick auf Data-Mining im Big Data-Kontext, Grundvoraussetzung. Daher widmet sich dieses Modul einerseits modernen Entwicklungen im Daten-bankbereich (wie Hauptspeichersysteme, No/NewSQL-Systeme)und andererseits Rechenparadigmen wie Map-Reduce und deren Realisierung im Rahmen des Hadoop-Ecosystems. Schließlich wird ein Rückbezug vorgenommen zur eingangs betrachteten Data Warehouse-Architektur, die in Gegenwart von Big Data einer Erweiterung bedarf.

MODUL 2 | QUANTITATIVE METHODEN, MARKETING ANALYTICSDas Modul stellt im Kontext von Business Analytics and BusinessIntelligence zunächst wichtige Grundkenntnisse aus dem Bereich der Statistik und der quantitativen Analysemethoden bereit. Nachfolgend wird der Fokus auf die Datenvorverarbeitung gelegt,die gerade im Big Data-Kontext die Basis für sinnvolle Analysen bildet. Statistische Open-Source-Software-Tools werden einge-führt und zur Visualisierung und multivariaten Auswertung vonDatensätzen angewendet. Speziell hinsichtlich großer Daten-mengen adaptierte Methoden werden konzeptionell vorgestellt und der Bezug zu Anwendungsfeldern – u. a. im Marketing und den Kommunikationswissenschaften – hergestellt.

Darauf aufbauend werden verschiedene analytische Ansätze im Marketing diskutiert (Kunden- und Markenanalysen, Web Analytics, Mobile Analytics) und auf unterschiedliche Frage-stellungen der marktorientierten Unternehmensführung ange-wendet. Weiterhin werden Möglichkeiten und Herausforderungenbezüglich der Implementierung dieser Marketing Analytics-Ansätze in der Unternehmenspraxis zur Entscheidungsfi ndung besprochen.

MODUL 3 | BESONDERHEITEN UND ZUSAMMENFÜHRUNG DER KOMMUNIKATION, TECHNOLOGIE, STATISTIK, MARKETING IM DATA SCIENCE-KONTEXTIn diesem Modul werden die wichtigsten Themen der voran-gegangenen Module zusammengefasst, in einzelnen Aspekten erweitert und abschließend inhaltlich verknüpft.

MODUL 4 | ABSCHLUSS UND PRÄSENTATIONInnerhalb des abschließenden Moduls präsentieren die Teilnehmer die Ergebnisse ihrer Projektarbeit. Im Rahmen der Projektarbeit wird ein Praxis-Projekt mit Bezug zum Thema Data Science dokumentiert und unter Einbezug der wissen-schaftlichen Perspektive eine Problemlösung erarbeitet.

Aufgrund aktueller Entwicklungen in diesem derzeit sehr dynamischen Gebiet sind Ergänzungen der Inhalte und Verschiebungen zwischen den Modulen jederzeit möglich.

> ZUGANGSVORAUSSETZUNGEN

Zugangsvoraussetzungen sind ein erster einschlägiger, berufsqualifi zierender Hochschulabschluss (Bachelor, Diplom, Master, Magister, Staatsexamen oder ein gleichwertiger Abschluss eines Hochschulstudiums oder vergleichbare Abschlüsse ausländischer Hochschulen) sowie eine mindestens einjährige Berufserfahrung.

Nach einer Prüfung der Zugangsvoraussetzungen durch den Prüfungsausschuss erhalten Sie eine schriftliche Bestätigung sowie den Zulassungsbescheid.

BERUFSBEGLEITENDER MASTERSTUDIENGANGIT-MANAGEMENTEinstiegstermine: fortlaufend zu jedem ModulKombinierbar mit dem Zertifkat Data ScienceWeitere Informationen zum Masterstudium fi nden Sie unter www.wwu-weiterbildung.de/IT