Spezialisierter Master in Datenwissenschaft für das Management
Milan, Italien
DAUER
1 Years
SPRACHEN
Englisch
TEMPO
Vollzeit
BEWERBUNGSSCHLUSS
29 Oct 2025
FRÜHESTES STARTDATUM
Jan 2026
AUSBILDUNGSKOSTEN
EUR 10.000 / per year
STUDIENFORMAT
Auf dem Campus
Einführung
Der Studiengang Data Science for Management bietet eine umfassende Ausbildung in computergestützten und statistischen Methoden für das Management aus einer Problemlösungsperspektive.
Die Studierenden werden sowohl von Akademikern als auch von Fachleuten unterrichtet, die in dynamischen Unternehmen tätig sind und sich mit Datenanalyse, Vorhersage und evidenzbasierter Entscheidungsfindung beschäftigen. Das ehrgeizige Ziel des Programms ist es, den Studierenden sowohl technische als auch soziale Kompetenzen zu vermitteln, die von Unternehmen auf der ganzen Welt zunehmend benötigt werden, um die digitale Revolution effektiv zu bewältigen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu entwickeln. Auf diese Weise werden die Absolventen des Programms Zugang zu einem schnell wachsenden und sehr lohnenden Arbeitsmarkt haben.
Der Master wurde um acht Kernkurse herum konzipiert (strukturiert in Vorlesungen, Praktika und Seminare), die eine Vielzahl von Bereichen abdecken, darunter Datenbanksysteme und Programmierung, Statistik, Text- und Web Mining, Datenanalyse und maschinelles Lernen. Die Studierenden erwerben solide rechnerische und statistische Fähigkeiten, um reale Geschäftsprobleme zu lösen, wobei sie eine Vielzahl von Industriestandard-Tools (wie R, SAS und Python) erforschen; außerdem wird ihnen die Möglichkeit geboten, die Zertifizierung "Machine Learning with SAS Viya" zu erwerben.
Der Master stützt sich auf ein umfangreiches Netzwerk engagierter Partnerunternehmen und -institutionen, die hochprofessionellen Unterricht, Fallstudien aus der Praxis und Mentoring anbieten.
Admissions
Stipendien und Finanzierung
- Anzahl der verfügbaren Stipendien: 7
- Stipendienwert: 2.000 €
Lehrplan
Total ECTS: 60
Data Management and Warehousing
Der Kurs veranschaulicht, wie ein Data Warehouse implementiert und technisch gewartet wird. Der Schwerpunkt liegt auf Datenbankdatendesign, Extraktion, Profilierung und Standardisierung sowie Datentransformation. Es wird eine detaillierte Analyse des Big Data-Qualitätsmanagements bereitgestellt.
Softwareentwicklung und Technologien für Business Intelligence
Der Kurs konzentriert sich auf Softwareentwicklung und objektorientierte Programmierung. Die Studierenden erwerben umfassende Softwareentwicklungsfähigkeiten, um selbstständig Prozeduren und Funktionen schreiben zu können, mit denen Datenanalysestudien und -ergebnisse erweitert und automatisiert werden können.
Statistics and Probability
Ziel dieses Kurses ist es, die Kenntnisse über Inferenzmethoden zu vertiefen, die für die empirische Forschung in allen Bereichen der Betriebswirtschaftslehre sowie im Bank-, Versicherungs- und Finanzwesen nützlich sind. Neben den theoretischen Konzepten werden Datensätze aus empirischen Studien analysiert. Die Open-Source-Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken R wird vorgestellt und durchgehend verwendet.
Data Visualization
Dieser Kurs behandelt die Grundlagen der Datenvisualisierung und explorativen Datenanalyse. Wir werden mehrere Datenvisualisierungsbibliotheken in Python/R verwenden, beginnend mit einfachen Datensätzen und dann weiter zu Wirtschafts- und Finanzdaten. Wir werden uns auch ansehen, wie man Fehler und fehlende Daten behandelt, um die häufigsten Darstellungsfehler zu vermeiden.
Management für digitale Unternehmen
Der Kurs veranschaulicht die Geschäftsmerkmale eines Digital Enterprise sowie die Auswirkungen eines Digital Enterprise auf das Kundenerlebnis. Am Ende des Kurses sind die Studierenden in der Lage, die Bedeutung klarer Geschäftsziele für Digital Enterprise-Initiativen zu verstehen und die Beziehungen des Digital Enterprise zu bestimmten Enablern (Digitales Marketing, Analytik und Kundenbeziehungsmanagement) zu identifizieren.
Text- und Web-Mining
Dieser Kurs konzentriert sich auf die Extraktion von Wissen aus dem Web durch die Anwendung von Klassifizierungs- und Clustering-Techniken auf Hypertext-Dokumente. Die Studierenden werden in Methoden zur Informationsbeschaffung und -filterung eingeführt. Es werden praktische Anwendungen für die Extraktion von Webinformationen und die Textkategorisierung vorgestellt.
Data Mining und Mustererkennung
Ziel dieses Kurses ist es, Schritt-für-Schritt-Anleitungen für den gesamten Datenmodellierungsprozess bereitzustellen, wobei der Schwerpunkt auf den betriebswirtschaftlichen Kenntnissen liegt, die für den erfolgreichen Einsatz statistischer Modelle erforderlich sind. Darüber hinaus können die Studierenden geeignete Ansätze zur Mustererkennung auswählen und alternative Methoden vergleichen, um den besten Entscheidungsprozess für das untersuchte Problem zu implementieren.
Business Intelligence and Data Analytics
Dieser Kurs veranschaulicht die Verwendung von Daten und Analysen in modernen Geschäftsaktivitäten. Der Schwerpunkt liegt auf der Datenaufbereitung, um geeignete mehrdimensionale Datenbank-Marketing-Frameworks zu erstellen. Nachfragesegmentierung und Scoring-Modelle werden die praktischen Anwendungen sein.
Karrierechancen
Absolventen des Masters in Data Science for Management sind ideal geeignet, um Jobs im Bereich Data Analytics branchenübergreifend zu besetzen, von ICT bis Consulting, von Banken und Finanzen bis hin zu Versicherungen.
English Language Requirements
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