immatrikulation.org
Business Analytics & Econometrics an der Universität zu Köln
NC-Hinweis: Örtlicher NC; Zulassung nach Bachelorabschlussnote (mind. 2,5). Bewerbung über KLIPS 2.0 bis 15. Juni.
Der Master of Science in Business Analytics & Econometrics an der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität zu Köln verbindet klassische ökonometrische Analysemethoden mit modernen Verfahren der Datenwissenschaft. Das Programm steht unter dem Motto "Von Daten zu Einsichten" und richtet sich an Absolventinnen und Absolventen aus Wirtschaftswissenschaften, Mathematik, Statistik, Informatik oder Wirtschaftsinformatik.
Das vollständig englischsprachige Vollzeitstudium umfasst vier Semester und 120 ECTS. In den ersten beiden Semestern durchlaufen alle Studierenden ein gemeinsames Kerncurriculum: Programmierung für Datenanalyse, Machine Learning und Künstliche Intelligenz sowie Datenmanagement und Visualisierung — implementiert mit R und Python. Ab dem dritten Semester wählen Studierende zwischen zwei Vertiefungsrichtungen: Business Analytics (mit Kursen wie Bayesian Data Analytics, Advanced Data Analytics for Business und AI-Driven Transformation in Business) oder Econometrics mit klassischer ökonometrischer Methodik. Ein Capstone-Projekt mit Praxispartnern sowie ein Auslandssemester an einer Partnerhochschule sind fester Bestandteil des Studienprogramms. Abgeschlossen wird das Studium mit einer 30-ECTS-Masterarbeit.
Zulassung erfolgt mit örtlichem NC: Ein Bachelorabschluss mit der Note 2,5 oder besser in einem einschlägigen Fach ist Voraussetzung. Die Bewerbung läuft über KLIPS 2.0, Bewerbungsschluss ist der 15. Juni. Studiengebühren werden nicht erhoben. Bei erheblichem Andrang entscheidet ein akademischer Eignungstest.
Absolventinnen und Absolventen sind für datengetriebene Positionen in Unternehmen, Beratungen, Finanzinstituten und öffentlichen Institutionen qualifiziert. Typische Berufsrollen sind Data Scientist, Business Analyst, Financial Analyst, Management Consultant, Risk Manager und Supply Chain Analyst. Die starke Methodenkompetenz kombiniert mit betriebswirtschaftlichem Urteilsvermögen öffnet auch Türen zu wirtschaftspolitischen Institutionen und Forschungseinrichtungen.
Module im Studium
- Programming for Data Analytics
- Machine Learning and Artificial Intelligence
- Data Management and Visualization
- Bayesian Data Analytics
- Advanced Data Analytics for Business
- AI-Driven Transformation in Business
- Ökonometrie
- Optimierung und Simulation
- Capstone Project in Data Analytics
- Seminare in Data Analytics
Schwerpunkte & Vertiefungen
- Business Analytics
- Econometrics
Was du lernst
- Statistische und ökonometrische Methoden sicher anwenden
- Machine-Learning-Modelle in R und Python implementieren
- Daten erheben, bereinigen, analysieren und visualisieren
- Wirtschaftliche Entscheidungsprozesse datenbasiert fundieren
- Ergebnisse gegenüber Nicht-Fachleuten klar kommunizieren
- Ethische Dimensionen datengetriebener Analysen einschätzen
Typische Berufsfelder
- Data Science und Business Intelligence
- Unternehmensberatung und Strategieentwicklung
- Finanz- und Risikoanalyse
- Markt- und Wirtschaftsforschung
- Supply Chain Analytics
- Wirtschaftspolitik und öffentliche Institutionen
Branchen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Bachelorabschluss in Wirtschaftswissenschaften, Mathematik, Statistik, Informatik oder Wirtschaftsinformatik
- Abschlussnote 2,5 oder besser
- Programmierkenntnisse (R oder Python von Vorteil)
- Affinität zu Mathematik und Statistik
- Englischkenntnisse auf akademischem Niveau (Unterrichtssprache Englisch)
Studieninhalte & Dokumente
Detaillierte Modulbeschreibungen, Pflichtmodule und Studien- und Prüfungsordnung veröffentlicht die Universität zu Köln auf ihrer Website.
Modulhandbuch zu „Business Analytics & Econometrics” an der Universität zu Köln suchen →Erfahrungsberichte von Studierenden
Falsche Angaben? [email protected]
Lade Beiträge…
Studien-Quiz starten
In 1 bis 4 Minuten zur Empfehlung.
Kommentar schreibenanonym
Hier kannst du Erfahrungen teilen oder Fragen stellen, die andere beantworten. Was hätte dir bei deiner Entscheidung geholfen? Oder was willst du aktuell wissen?