Advanced Data Mining Techniques, Databases and Big Data
Fortgeschrittene Techniken des Data Mining, Datenbankmanagement und Big-Data-Verarbeitung für komplexe Datenanalysen.
Der Studiengang Project Management and Data Science an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (HWR Berlin) richtet sich an Studierende, die technisches Projektmanagement mit einer fundierten Datenkompetenz verbinden wollen. Statt Projektmanagement als reines Organisationsthema zu behandeln, wird es hier konsequent mit Methoden aus der Datenanalyse und dem Umgang mit großen Datenmengen verzahnt.
Als Vollzeit-Masterstudiengang mit dem Abschluss M.Sc. bereitet das Programm in Berlin auf Rollen vor, in denen Projekte zunehmend datenbasiert gesteuert werden – etwa in der Softwareentwicklung, im Consulting oder in datenintensiven Fachabteilungen. Die zulassungsfreie Aufnahme senkt die formale Zugangshürde, ersetzt aber nicht die inhaltliche Vorbereitung auf ein anspruchsvolles, technisch geprägtes Curriculum.
Der Standort Berlin bringt Nähe zu Digitalunternehmen, Beratungen und öffentlichen Institutionen mit sich, die Bedarf an Fachkräften haben, die Projekte leiten und gleichzeitig Daten fundiert interpretieren können.
17 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Fortgeschrittene Techniken des Data Mining, Datenbankmanagement und Big-Data-Verarbeitung für komplexe Datenanalysen.
Überblick über aufstrebende Technologien und künstliche Intelligenz sowie deren Anwendungen.
Abschlussarbeit des Masterstudiengangs.
Begleitseminar zur Master's Thesis und mündliche Abschlussprüfung.
Vermittlung von Verhandlungstechniken und interkultureller Kommunikationsfähigkeiten für globale Geschäftskontexte.
Management technologischer Ressourcen und Innovation in Organisationen.
Analyse von zwischenmenschlichen Dynamiken in Gruppen und Techniken zur Moderation und Leitung von Gruppen.
Ethische Grundlagen und Implikationen der Datennutzung und Datenanalyse.
Vermittlung von Grundlagen der statistischen Analyse und des Programmierens mit R, einschließlich Datenerfassung, -verarbeitung, univariater und multivariater statistischer Methoden sowie professioneller Datendokumentation.
Einführung in Vertragsrecht und internationale Geschäftstransaktionen, Vergleich von deutschem und Common Law sowie Erstellung und Bewertung von Verträgen im internationalen Kontext.
Erste Stufe des internationalen Projektmanagements mit Fokus auf grundlegende Konzepte und Methoden.
Erweiterung der Datenanalyse auf komplexe Machine-Learning-Verfahren wie Faktoranalyse, Clusteranalyse, Support Vector Machines und Entscheidungsbäume mit Anwendung auf praktische Datensätze.
Behandlung von Veränderungsprozessen, Führungsmodellen und Techniken zur Initiierung und Ankerfestigung von Änderungsprozessen, einschließlich Analyse von Widerständen und Reflexion der eigenen Führungsrolle.
Grundlagen der Finanzbuchhaltung, Unternehmensberichterstattung, Kennzahlenanalyse und Interpretation von Finanz- sowie Nicht-Finanziellen Informationen für Entscheidungsfindung.
Zweite Stufe des internationalen Projektmanagements mit vertieften Techniken und Anwendungen.
Behandlung von Datenschutz, Datensicherheit, Anonymisierungsmethoden und Entwicklung von Data-Governance-Regelungen unter Berücksichtigung rechtlicher und organisatorischer Anforderungen.
Praktische Anwendung von Projektmanagement- und Datenanalyse-Tools auf reale Datensätze mit Durchlaufen typischer Data-Science-Projektphasen und Kommunikation von Ergebnissen.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Project Management and Data Science an der HWR Berlin positioniert sich an der Schnittstelle zweier Disziplinen, die in der Praxis oft getrennt gelehrt werden: Projektmanagement und Data Science. Damit unterscheidet sich das Programm von klassischen MBA- oder reinen Informatik-Masterstudiengängen.
Studierende lernen, Projekte nicht nur nach Zeit- und Budgetplänen zu steuern, sondern Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen zu treffen und datengetriebene Vorhaben selbst zu verantworten.
Zentrale Bausteine sind Advanced Data Mining Techniques, mit denen Muster in großen, unstrukturierten Datensätzen erkannt werden, sowie Databases and Big Data, das den technischen Umgang mit umfangreichen Datenarchitekturen vermittelt.
Ergänzt wird dies durch Emerging Technologies and Artificial Intelligence, das aktuelle Entwicklungen im Bereich KI einordnet, sowie die Master's Thesis, in der ein eigenständiges Projekt- oder Datenprojekt bearbeitet wird.
Der Studiengang eignet sich für Personen mit einem ersten Abschluss in einem quantitativen oder technischen Feld, die Interesse an Datenanalyse mitbringen, aber auch Freude an Organisation, Kommunikation und Steuerung von Teams haben.
Wer ausschließlich tief in die Statistik oder ausschließlich in klassisches Management möchte, findet an anderer Stelle möglicherweise spezialisiertere Angebote.
Absolventinnen und Absolventen finden Anknüpfungspunkte in Berufen der Informatik, insbesondere dort, wo Projektverantwortung und Datenkompetenz zusammenkommen – etwa in IT-Projektleitung, datengetriebenem Produktmanagement oder Beratung.
Der Arbeitsmarkt in Berlin bietet durch die Dichte an Digitalunternehmen und Beratungen ein Umfeld, in dem diese Kombination gefragt ist.
Die HWR Berlin ist als Hochschule für angewandte Wissenschaften auf Praxisnähe ausgerichtet, was sich im projektorientierten Zuschnitt des Studiengangs widerspiegelt.
Die zulassungsfreie Aufnahme in Vollzeit erlaubt einen direkten Einstieg, verlangt aber Eigeninitiative, um das technische Niveau des Programms zu erreichen.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Weg vom Berufseinstieg bis zur Führungsrolle zeigt, wie sich Projektmanagement- und Datenkompetenz im Karriereverlauf gegenseitig verstärken.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe in der Informatik (o.S.) (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Mit fortschreitender Automatisierung verschiebt sich die Rolle von Projektmanagement-Data-Science-Profilen zunehmend in Richtung strategischer Steuerung.
Künstliche Intelligenz verändert, welche Aufgaben im Zusammenspiel von Projektmanagement und Datenanalyse automatisiert werden und welche menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Die Fähigkeit, aus komplexen Datensätzen belastbare Entscheidungen abzuleiten, wird direkt in Advanced Data Mining Techniques und Databases and Big Data aufgebaut.
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Kurzprofil der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer wenig Vorerfahrung mit quantitativen Methoden mitbringt, sollte einplanen, dass die Data-Science-Module ein spürbares technisches Anspruchsniveau haben und nicht im Vorbeigehen absolviert werden.
Nein, die Zulassung ist zulassungsfrei, was aber nichts über das inhaltliche Anspruchsniveau des Programms aussagt.
Module wie Advanced Data Mining Techniques und Databases and Big Data setzen einen sicheren Umgang mit quantitativen und technischen Methoden voraus, weshalb Vorerfahrung von Vorteil ist.
Der Studiengang bereitet vor allem auf Berufe in der Informatik vor, insbesondere auf Rollen an der Schnittstelle von Projektleitung und Datenanalyse.
Berlin bietet eine hohe Dichte an Digitalunternehmen und Beratungen, die gezielt nach Fachkräften mit kombinierter Projektmanagement- und Datenkompetenz suchen.
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