M.Sc. Management & Data Science
Fact sheet
Abschluss
Master, Master of Science (M.Sc.)
Unterrichtssprache
Englisch
Fachrichtung
Big Data, Business & Management, Business Analytics, Data Science, Datenanalyse, Digital Business, Information Technology and Business, Management, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftswissenschaften
Schwerpunkte
Data Science, Management
Studienart
Vollzeitstudium
Standorte
Lüneburg
Kontakt
Ansprechpartner
Infoportal/Studierendenservice Erstauskunft zu Bewerbung und Studium
Infoportal
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Infoportal
Anschrift
Universitätsallee 1; C8
21335 Lüneburg
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Die Geschwindigkeit des wirtschaftlichen und technischen Wandels in einer globalisierten Ökonomie und die Entwicklung von der Industriegesellschaft zur Wissensgesellschaft stellt neue Herausforderungen an die Unternehmensführung dar.
Da der zunehmenden Informationsflut bei gleichzeitig wachsender Dynamik und Komplexität jedes Geschäftsumfeldes nicht mehr allein mit Erfahrungswissen und traditionellen Managementmethoden zu begegnen sein wird, bieten wir im Masterstudium Data Science interdisziplinäre Lehr- und Forschungsangebote. Mit diesen sollen im Sinne eines handlungsorientierten Wissenschaftsverständnisses Lösungsansätze für Managementprobleme erarbeitet werden. Durch die Integration der betriebswirtschaftlichen und informatorischen Gestaltungsdimensionen werden zeitgemäße und innovative Konzepte für eine datenbasierte Unternehmensführung entwickelt.
Voraussetzungen / Zulassung
- Ein zu mindestens 81% abgeschlossener Bachelor (oder Äquivalent)
- Die Konsekutivität
- Sprachkenntnisse
Wichtige Termine
Alle Informationen zu den Bewerbungsfristen finden Sie hier.Kosten und Gebühren
Semesterbeitrag: ca. 450 Euro
Dauer des Studiums
4 Semester
Karriere Perspektiven
Das Studium Data Science bereitet Sie darauf vor, analytische, konzeptionelle, beratende und strategische Arbeiten verantwortungsvoll zu übernehmen. Den Absolvent*innen eröffnet sich mit dem Abschluss Master of Science (M.Sc.) ein breites Spektrum an beruflichen Möglichkeiten – vom Business Consulting bis hin zur Unternehmensführung sowie als Data Scientist, Data Engineer oder Spezialist*in in informationsintensiven Organisationen.
