Big Data und Data Science (Bachelor B.Sc.) im Flexstudium

Dieser Studiengang bietet Ihnen eine interdisziplinäre und akademische Ausbildung. Er vereint Fach- und Methodenkompetenzen eines grundlegenden Informatik- Studiums mit einer Spezialisierung im Umfeld von Big Data und Data Science.

Der Fernstudiengang „Big Data und Data Science“ unterteilt sich in fünf Studienbereiche. In Mathematik und Technik sowie Informatik vermitteln wir Ihnen die notwendigen IT-Grundlagen und Elemente der Kerninformatik, darunter auch schon die für den weiteren Studienverlauf wichtigen Themen wie Programmierung, Datenbanken, Informationssysteme und Business Intelligence.

Im Studienbereich „Big Data und Data Science“ lernen Sie die wichtigsten Methoden und Technologien für Big Data und Data Science kennen, von der Datengewinnung, Speicherung und Clusterung bis hin zur Visualisierung. Weiterhin werden die im Umfeld der digitalen Transformation wichtigen unternehmerischen Aspekte wie IT-Sicherheit, Datenschutz, Datenethik, Informationsqualität und digitale Geschäftsmodelle behandelt.

Teamwork, Projektmanagement und Kommunikation stehen beim Studienbereich „Überfachliche Kompetenzen“ im Mittelpunkt. Damit bauen Sie Ihre Führungsstärke aus. Der Bereich „Besondere Informatikpraxis“ gibt Ihnen die Chance, neues Wissen projektbezogen anzuwenden.

Die Übersicht zeigt Ihnen den von uns empfohlenen Studienablauf. Sie können die Module entsprechend Ihres persönlichen Wissens- und Erfahrungsstands flexibel auswählen und bearbeiten. Die fachlichen Voraussetzungen gemäß Modulhandbuch und Prüfungsordnung sollten dabei beachtet werden. Diese Flexibilität ermöglicht Ihnen ein individuelles Studium neben dem Beruf. Das Lerntempo wird von Ihnen bestimmt.

GRUNDLAGENSTUDIUM Σ 120 Creditpoints

1. Semester

• Einführungsprojekt 2 cp
• Grundlagen der Informatik 6 cp
• Grundlagen der objektorientierten Programmierung 6 cp
• Grundlagen Informationswirtschaft und -management 6 cp
• Mathematische Grundlagen für Informatiker 8 cp
• Recht und Betriebswirtschaft 2 cp

2. Semester

• Grundlagen des Software Engineering 6 cp
• Grundlagen in Big Data und Data Science für Unternehmen 6 cp
• Operations Research und Stochastik 6 cp
• Recht und Betriebswirtschaft 6 cp

3. Semester

• Verteilte Systeme 8 cp
• Wissensorganisation und Information Retrieval 6 cp
• Informationstechnologie 6 cp
• Projektmanagement und wissenschaftliches Arbeiten 6 cp

4. Semester

• Datenbanken 8 cp
• Informationssysteme und Business Intelligence 8 cp
• Big Data und Data Science: Methoden und Technologien 6 cp
• Wahlmodule Interkulturelle Kommunikation 3 cp

1. bis 4. Semester

Berufspraktische Phase (BPP)* 15 cp

KERN- UND VERTIEFUNGSSTUDIUM Σ 60 Creditpoints

5. Semester

• Anwendung Künstlicher Intelligenz 6 cp
• Datenvisualisierung und -tools 6 cp
• Kommunikation und Führung 6 cp
• Projektarbeit 6 cp
• Wahlpflichtmodul I 6 cp

6. Semester

• Gestaltung der Digitalen Transformation 6 cp
• Data Science Case Studies 6 cp
• Wahlpflichtmodul II 6 cp
• Bachelorthesis und Kolloquium 12 cp

*Sie können Ihre BPP bis zum 6. Semester durchführen. Ihre Berufstätigkeit kann auf die BPP angerechnet werden.
Jedes Modul schließt mit einer Prüfung (Hausarbeit, Klausur oder mündliche Prüfung) ab. Je nach Zusammenstellung Ihrer Prüfungen müssen Sie für Präsenzveranstaltungen max. eine Woche pro Semester einplanen.