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Zertifikatslehrgang “Data Science” der Westfälische Wilhelms-Universität Münster

Big Data & Data Science sind die Zukunft

In den letzten Jahren hat die Datennutzung weltweit neue Dimensionen erreicht. Berechnungen aus dem Jahr 2011 zufolge verdoppelt sich das gesamte, weltweite Datenvolumen alle zwei Jahre. Seit dem Jahr 2013 ist der Begriff „Big Data“ das Buzzword schlechthin.

Dabei bezieht sich der Begriff „Big Data“ auf folgende Situation:

  • Immer mehr Aspekte und Artefakten des täglichen Lebens, sowohl auf persönlicher wie auf professioneller Ebene, liegen in digitaler Form vor (darunter Profile, Postings in Blogs oder in sozialen Netzwerken, Kaufhistorien, Gesundheitsaufzeichnungen).
  • Daten werden zunehmend im Internet und sozialen Netzwerken automatisch erzeugt.
  • Aufgrund ihrer Größe, Komplexität oder kontinuierlichen Veränderung lassen sich diese Datensätze mit den klassischen Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr auswerten.
  • Aber neue Techniken und Werkzeuge zu deren Zusammenführung, Auswertung und Analyse in unterschiedlichsten Formen sind verfügbar und werden kontinuierlich weiterentwickelt.

Zahlreiche Unternehmen erkennen den enormen Wert, den analytische Szenarien -Schlagworte wie Industrie 4.0- auf der Basis von Big Data haben können, sowie deren Auswirkungen auf Business Intelligence (BI) allgemein sowie speziell auf Produktentwicklung, Produktion, Marketing, Kundenbeziehungsmanagement und letztlich Umsatz.

Hier setzt der neue Zertifikatsstudiengang “Data Science” an. Er vermittelt das zur Analyse von „Big Data“ notwendige Wissen und die erforderlichen Kompetenzen für Datenmanager aus den verschiedenen Perspektiven der Fachdisziplinen. Neben grundlegenden Kenntnissen aus den Bereichen Informatik, Mathematik und Statistik erfordert das Profil des „Data Scientist“ ein hohes Maß an Kreativität und Wissen über die Zusammenhänge im Unternehmen. Eine außerordentliche Kommunikationsfähigkeit rundet das Profil ab. In der deutschen wissenschaftlichen Weiterbildungslandschaft ist dieser Zertifikatsstudiengang bisher einzigartig.

Konzept & Zielgruppe

Von Medien bis zur Wirtschaft und von Politik bis Wissenschaften stehen die Unternehmen und Institutionen vor neuen Herausforderungen. In dieser Situation beschäftigen sich unterschiedliche Wissenschaftsbereiche mit der Analyse und Verwertung großer, heterogener Datenbestände; sie tun dies jedoch bisher weitgehend isoliert voneinander.

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Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, sind spezielle, integrative Fertigkeiten notwendig, die über das Knowhow hinausgehen, welches derzeit in den Hochschulen und Weiterbildungsinstituten in spezifischen Fächern vermittelt wird. Denn sinnvolle und nutzenbringende Erkenntnisse sind insbesondere dann zu erwarten, wenn die Grenzen zwischen den Gebieten überwunden werden und Konzepte sowie Techniken unterschiedlicher Disziplinen angemessen zusammengeführt und aufeinander abgestimmt werden. Dieses Ziel verfolgt der interdisziplinäre Zertifikatslehrgang Data Science, der ab 2015 an der Universität Münster angeboten wird:

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Der interdisziplinäre Zertifikatslehrgang Data Science umfasst Inhalte aus den Bereichen Wirtschaftsinformatik, Mathematik und Statistik, BWL und Marketing und Medien- und Kommunikationswissenschaft.

Das Programm richtet sich an Personen, die aufgrund ihrer bereits mehrjährigen beruflichen Tätigkeit mit Fragestellungen konfrontiert sind, die Big Data betreffen, die sich jedoch während ihrer Ausbildung bisher lediglich mit einem Teilbereich der nötigen Kenntnisse intensiver befassen konnten. Hierzu gehören u.a. Unternehmensberater, Consultants, Personen im Bereich E-Commerce, von Internet- bzw. Social Media-Unternehmen, von Medienunternehmen und Verlagen, Community-Manager und Analysten.

Wissenschaftliche Leitung & Dozenten

Aufbau und Inhalte des Studiums

Der Zertifikatsstudiengang „Data Science“ besteht aus insgesamt fünf Modulen (inkl. Abschluss-Projektarbeit) und wird berufsbegleitend absolviert. Die Regelstudienzeit beträgt 10 Monate. Diese Zeit schließt die Abschlussprüfungen mit ein.

Die Präsenzlehrveranstaltungen finden als Blockveranstaltungen von zwei bis fünf aufeinander folgenden Tagen, ausschließlich in kleinen Gruppen mit i. d. R. maximal 25 Teilnehmenden, statt. Dies ermöglicht die unmittelbare Einbindung eines jeden Teilnehmenden in die Vermittlung der fachlichen Inhalte sowie eine intensive Kommunikation einerseits zwischen Dozent und jedem Teilnehmenden, andererseits unter den Teilnehmenden selbst. Der Veranstaltungsort ist Münster.

Die Projektarbeit stammt idealerweise aus dem eigenen betrieblichen Umfeld, behandelt eine Fragestellung, zu welcher die hier betrachteten Gebiete notwendig sind, und wird nach dem letzten Modul absolviert.

Die Teilnehmenden erwerben im Rahmen des Programms 32 ECTS-Credits.

Einführungsmodul

Das zweitägige Modul beginnt mit einem Einführungstag, der von der Dozentin sowie allen Dozenten gestaltet wird, zum Kennenlernen des Programms sowie der Teilnehmer untereinander. Darauf aufbauend stellen die Dozentin sowie die Dozenten die Grundlagen ihres jeweiligen Fachs und die Relevanz von Big Data (u. a. durch Erfolgsgeschichten) und analytischer Vorgehensweise in dem jeweiligen Kontext dar.

Modul 1: Kommunikation, Netzwerke und Gesellschaft, Technologien für Business Analytics

Ein Großteil der Daten, die mit dem Label „Big Data“ bezeichnet werden, entsteht aus Interaktions- und Kommunikationsprozessen von Menschen in Online-Netzwerken. Die Bedeutung solcher Daten erschließt sich nicht allein aus einer rein technischen Betrachtung – vielmehr handelt es sich um Verhaltensspuren, die erst unter Zuhilfenahme gesellschaftswissenschaftlicher Ansätze einen tieferen Sinn erhalten. Will man ‚Big Data’ verstehen, muss man sich folglich mit den Logiken, Abläufen und Strukturen gesellschaftlicher Kommunikationsprozesse auseinandersetzen. Kommunikationswissenschaftliche Forschung bietet hierzu sowohl theoretische wie methodische Ansätze, und darüber hinaus ein Repertoire an empirisch gesicherten Kenntnissen.Das Modul gibt einen Überblick über zentrale Perspektiven auf Online-Kommunikation und die wichtigsten Forschungsergebnisse, die bei einer Analyse hilfreich sind. Zudem werden relevante methodische Vorgehensweisen diskutiert – von der (Online-) Befragung über verschiedene Formen der Beobachtung (auch unter Zuhilfenahme von bestehenden Datensätzen und den dort manifesten Verhaltensspuren) bis hin zur Inhaltsanalyse (einschließlich automatisierter und halbautomatisierter Verfahren). Besonderes Augenmerk gilt dabei den Spezifika der Kommunikation in Netzwerken, die sich in vielerlei Hinsicht von anderen Formen der (Individual- oder Massen-) Kommunikation unterscheidet.

Gleichzeitig ist ein Verständnis für die technologischen Grundlagen von Business Analytics Grundvoraussetzung. Die zeitnahe Bereitstellung aktueller Daten aus dem operativen Geschäftsbetrieb und die Zusammenführung dieser Daten mit Daten aus unterschiedlichsten externen Quellen zum Zwecke der Analyse, der Entscheidungsvorbereitung und der Prognose wird in Zeiten von Big Data immer wichtiger. Bisher boten Data Warehouses als Grundlage für OLAP- sowie Data Mining-Anwendungen hier die angemessene Informationstechnik. Dabei werden aus einer oder mehreren Datenquellen, bei denen es sich meist um operationale Datenbanken handelt, relevante Kenngrößen und Unternehmensdaten über einen ETL-Prozess (für Extraction, Transformation, Loading); auf diesem setzen dann die Anwendungen auf.

Dieser Ansatz bedarf in Zeiten, in denen die Datenbestände groß genug sind, um signifikant von paralleler Verarbeitung in einer Armada von Rechnern zu profitieren, einer umfassenden Überarbeitung, sowohl was die IT-Architektur als auch was die verwendete Rechentechnik betrifft. Daher widmet sich dieses Modul einerseits modernen Entwicklungen im Datenbankbereich (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. Gleichzeitig werden Anknüpfungspunkte für die folgenden Module geschaffen.

Modul 2: Quantitative Methoden, Marketing Analytics

Analytische Fähigkeiten werden im Zuge der zunehmenden Bereitstellung wachsender Datenmengen immer wichtiger und somit auch der gesamte Bereich Business Analytics bzw. Business Intelligence.  Das Modul stellt zunächst wichtige Grundkenntnisse aus dem Bereich der Statistik und der quantitativen Analysemethoden bereit. Nachfolgend wird der Fokus auf die Datenvorverarbeitung gelegt, die generell und gerade im Big Data Kontext die Basis für sinnvolle Analysen bildet (“Garbage In – Garbage Out“). Statistische Open-Source-Software-Tools werden eingeführt und angewendet zur Visualisierung und multivariaten Auswertung von Datensätzen. Speziell hinsichtlich großer Datenmengen adaptierte Methoden werden konzeptionell vorgestellt und der Bezug zu Anwendungsfeldern u.A.  im Marketing und den Kommunikationswissenschaften hergestellt.

Aufbauend auf den Inhalten von Prof. Trautmann in Bezug auf wichtige Grundkenntnissen aus dem Bereich der Statistik, Diskussion der Datenvorverarbeitung und Darstellung verschiedener quantitativer Analysemethoden werden die Theorien und Methoden verschiedener analytischer Ansätze im Marketing diskutiert und auf unterschiedliche Fragestellungen der marktorientierten Unternehmensführung angewendet. Dabei werden als erstes Ansätze der Kundenanalyse (z.B. Kundenwertanalysen, Analyse des Kaufverhaltens, Analysen im Handel, Customer Journey Analysen) betrachtet, darauf folgend werden Vorgehensweisen bezüglich der Marke eines Unternehmens (z.B. Markenwertermittlung, Brand Tracking) behandelt. Weiterhin werden Marketinganalysen und deren Implikationen im digitalen Umfeld diskutiert, die sich u.a. mit dem Klickverhalten von Konsumenten auf Webseiten (Web Analytics), dem Verhalten von Konsumenten mit mobilen Endgeräten (Mobile Analytics). Abschließend werden Möglichkeiten und Herausforderungen bezüglich der Implementierung von Marketing Analytics in der Unternehmenspraxis und der Art und Weise der Darstellung bzw. Unterstützung zur Entscheidungsfindung besprochen.

Modul 3: Besonderheiten und Zusammenführung der Kommunikation, Technologie, Statistik, Marketing im Data Science-Kontext

Das Modul beginnt mit einer kurzen Wiederholung und Vertiefung der Marketinganalysen des vorrausgegangenen Moduls. Dann werden Ansätze weiterer Analysen und deren Implikationen im digitalen Umfeld diskutiert, unter anderem den Äußerungen von Kunden in sozialen Medien (Social Media Analytics).

Modul 4: Abschluss und Präsentationen

Innerhalb des abschließenden Moduls präsentieren die Teilnehmer die Ergebnisse ihrer Projektarbeit, die dann mit allen Teilnehmern und Dozenten diskutiert wird.
Dem Data Science-Zertifikatsstudiengang liegt die Erkenntnis zu Grunde, dass brauchbare Lösungen für die im Zusammenhang mit Big Data anfallenden Fragestellungen nur fächerübergreifend bearbeitet werden können. Die Inhalte der einzelnen Module dieses Programms sind daher so konzipiert, dass die am Programm beteiligten Fächer in allen Modulen präsent sind und ihr Ineinandergreifen erkennbar wird.
Die Präsenzmodule werden von Dozentinnen und Dozenten aus den unterschiedlichen Fachdisziplinen unterrichtet, so dass die verschiedenen Perspektiven ineinandergreifen können. Im Wesentlichen erfolgt dieser Unterricht durch die Dozentin und Dozenten der Wissenschaftlichen Leitung; zu ausgewählten Themen werden renommierte Wissenschaftler, Topmanager und Unternehmensberater als Gastdozenten hinzugezogen.

Prüfungen & Abschluss

Folgende Prüfungsleistungen sind zu erbringen:

  • 3 Modulprüfungen (i.d.R. 60-minütige Klausur)
  • Anfertigung  einer Projektarbeit (8 Wochen Bearbeitungszeit, ca. 40 Seiten Umfang)
  • Präsentation der Projektarbeit

Die Projektarbeit ist die schriftliche Abschlussarbeit des Studiengangs.

Nach erfolgreichem Abschluss des Studiengangs erlangen die Teilnehmenden das Hochschulzertifikat „Data Science“, verliehen von der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster.

Für den Studiengang gelten die aktuellen Bestimmungen der Prüfungs- und Studienordnung der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster.

Die Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster ist international von der renommierten amerikanischen AACSB akkreditiert.

Kosten & Finanzierung

Bewerbung & Zulassungsvoraussetzungen

Kontakt

Fordern Sie ihr individuelles Infopaket an. Unverbindlich und kostenlos.

WWU Weiterbildung

Bei Fragen rund um den Studiengang wenden Sie sich bitte an:

Joshua Meyer
Studienberatung und -koordination
Tel.: 0251 / 83-27101
E-Mail: j.meyer(at)uni-muenster.de

Ihr Aufenthalt in Münster

Tagungsräume
Die Vorlesungen des Studiengangs finden in den Räumlichkeiten der WWU Weiterbildung, im sogenannten „Heereman’schen Hof“ statt. Das denkmalgeschützte Gebäude im Herzen der Stadt Münster wurde durch die Westfälische Wilhelms-Universität komplett saniert und wird seit dem Frühjahr 2012 als Tagungs- und Bürogebäude genutzt. Im historischen Ambiente des ehemaligen Adelshofs der Familie Heereman wird den Seminarteilnehmern nun ein moderner Tagungsbereich geboten. Die Vortragsräume sind mit moderner Präsentationstechnik ausgestattet und verfügen über einen WLAN-Zugang zum Internet, der von den Teilnehmern selbstverständlich kostenfrei genutzt werden kann.

Verpflegung
Für das leibliche Wohl der Teilnehmenden wird im Catering-Bereich im Heereman‘schen Hof gesorgt. Hier steht Ihnen in den Pausenzeiten ein ausgewogenes und schmackhaftes Speisenangebot zur Verfügung. Aber auch ein Besuch der hervorragenden Aasee-Mensa oder Leonardo-Mensa runden die abwechslungsreiche Verpflegung ab. Selbstverständlich berücksichtigen wir auch Sonderwünsche von Vegetariern oder Allergikern. Zusätzlich steht den Seminarteilnehmern/-innen in den Pausen ein umfangreiches Getränke-, Snack und Obstsortiment zur Verfügung.

Übernachtungen
Viele Teilnehmer/-innen reisen von außerhalb an und benötigen eine Unterkunft während der Präsenzveranstaltungen. Die Stadt Münster bietet eine Vielzahl von Übernachtungsmöglichkeiten in allen Preisklassen: von der gemütlichen westfälischen Pension bis hin zum anspruchsvollen Designhotel. Eine Übersicht über die Übernachtungsmöglichkeiten finden Sie auf den Seiten der Stadt Münster. Gerne helfen wir Ihnen auch persönlich weiter. Bei vielen Unterkünften erhält die Westfälische Wilhelms-Universität Vergünstigungen und Rabatte, die auch von den Teilnehmern/innen in Anspruch genommen werden können.

Anreise
Durch die zentrale Lage sind unsere Seminarräumlichkeiten von den meisten Hotels aus mit öffentlichen Verkehrsmitteln oder mit einem (Leih-)Fahrrad gut zu erreichen. Bei Anreise mit dem PKW können Sie die nahegelegenen Parkhäuser nutzen. Informationen zur Anfahrt und den Lageplan der WWU Weiterbildung gemeinnützige GmbH finden Sie hier.

Rahmenprogramm
Bei der Teilnahme an einem unserer Studienprogramme stehen natürlich nicht nur der Erwerb des Abschlusses bzw. fachliche Kompetenzen im Vordergrund, sondern auch das sog. „Networking“. Im Rahmen des Studiums können neue Kontakte geknüpft werden, Erfahrungen ausgetauscht und sicher auch die eine oder andere Freundschaft geschlossen werden. Gerne unterstützen wir das gegenseitige „Kennenlernen“ durch die Planung gemeinsamer Freizeitaktivitäten. Gerne reservieren wir an den Abenden Tische für eine lockere Gesprächsrunde in beliebten Münsteraner Restaurants oder organisieren gemeinsame Aktivitäten wie Stadtführungen, Museumsbesuche, Fahrradausflüge oder Ähnliches.Von vielen Teilnehmern/-innen wurde dieses Angebot in der Vergangenheit begeistert genutzt; nicht selten dienten die gemeinsamen Aktivitäten als Ausgangspunkt für weitere Unternehmungen in das Münsteraner Nachtleben.