Kühne Logistics University Stats
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Gegründet
2010
Master of Science Business Analytics and Data Science an der Kühne Logistics University Kurseinführung
Der Studiengang Master of Science Business Analytics and Data Science an der Kühne Logistics University auf einen Blick
Der Masterstudiengang Business Analytics and Data Science an der Kühne Logistics University bereitet dich darauf vor, die nächste Generation datengetriebener Führungskräfte zu werden. Du lernst, wie du die Macht von Big Data nutzen kannst, um aus Rohdaten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die bessere Entscheidungen ermöglichen.
- Studienmodell: Präsenzunterricht mit integriertem Auslandssemester und Pflichtpraktikum
- Abschluss: Master of Science (M.Sc.)
- Dauer: 2 Jahre / 4 Semester (Standard Track)
- ECTS-Punkte: 120 (Standard Track)
- Sprache der Lehre: Englisch
- Studiengebühren: EUR 7.800 pro Semester (Standard Track)
Wieso der Studiengang: Master of Science Business Analytics and Data Science
Ein Master in Business Analytics und Data Science öffnet dir unzählige Türen. Unternehmen aller Branchen verlassen sich auf Analysten und Datenwissenschaftler, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen und verborgene Chancen zu entdecken. Die Nachfrage nach qualifizierten Experten ist so hoch wie nie zuvor, und die Karrieremöglichkeiten sind vielfältig, darunter Rollen wie Data Analyst, Business Intelligence Analyst und Digital Transformation Strategist.
Was du in dem Studiengang Master of Science Business Analytics and Data Science lernen wirst
Im Rahmen des Programms erwirbst du gefragte Fähigkeiten, die von führenden Arbeitgebern weltweit gesucht werden:
- Tiefes Verständnis für Datenerfassung und -verarbeitung, statistische Analyse, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
- Grundlegende Fähigkeiten in wissenschaftlichen Methoden für datengetriebene Entscheidungsfindung
- Starkes analytisches Denken, effektive schriftliche und mündliche Kommunikation sowie erstklassige Präsentationsfähigkeiten
- Wichtige Führungsfähigkeiten wie Verhandlung, Teambildung und die Fähigkeit, in vielfältigen, interkulturellen Umgebungen zu gedeihen
- Unabhängigkeit und Agilität in sich schnell entwickelnden Kontexten, um akademische Methoden zur Lösung realer Probleme anzuwenden
Karrierechancen für Absolventen des Master of Science in Business Analytics und Data Science an der Kühne Logistics University
Karrierechancen auf einen Blick
Ein Masterabschluss in Business Analytics und Data Science eröffnet dir zahlreiche Karrieremöglichkeiten in einer schnell wachsenden Branche. Die Nachfrage nach qualifizierten Experten in diesem Bereich ist hoch, mit einer prognostizierten jährlichen Wachstumsrate von 13,5% bis 2030. Der globale Markt für Business Analytics und Data Science wird bis 2030 voraussichtlich 684,12 Milliarden USD erreichen. In Deutschland gehören Business Analysten und Data Scientists zu den Top 5 der gefragtesten Berufe. Das durchschnittliche Jahresgehalt für Rollen im Bereich Business Analytics liegt bei etwa 60.000 €.
Beispielhafte Berufsbilder nach dem Abschluss
- Data Analyst: Du analysierst Daten, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Einstiegsgehalt ca. 50.000 €, nach 5 Jahren ca. 70.000 €.
- Data Scientist: Du entwickelst Modelle und Algorithmen, um komplexe Datenprobleme zu lösen. Einstiegsgehalt ca. 55.000 €, nach 5 Jahren ca. 80.000 €.
- Business Intelligence Analyst: Du erstellst Berichte und Dashboards, um Geschäftsstrategien zu optimieren. Einstiegsgehalt ca. 52.000 €, nach 5 Jahren ca. 75.000 €.
- Operations Research Analyst: Du nutzt mathematische Modelle, um betriebliche Effizienz zu steigern. Einstiegsgehalt ca. 53.000 €, nach 5 Jahren ca. 78.000 €.
- Business Process Analyst: Du analysierst und verbesserst Geschäftsprozesse. Einstiegsgehalt ca. 51.000 €, nach 5 Jahren ca. 73.000 €.
- Supply Chain Analyst: Du optimierst Lieferkettenprozesse und -strategien. Einstiegsgehalt ca. 54.000 €, nach 5 Jahren ca. 76.000 €.
- Digital Transformation Strategist: Du leitest digitale Transformationsprojekte in Unternehmen. Einstiegsgehalt ca. 60.000 €, nach 5 Jahren ca. 85.000 €.
Absolventen können bei führenden Unternehmen wie IBM, Deloitte, KPMG, Google, Kühne + Nagel, Accenture, Airbus und Beiersdorf arbeiten. Bitte beachte, dass die genannten Gehälter und Karrierechancen Beispiele sind und von vielen Faktoren abhängen.
Jobs entdeckenStudiengebühren und finanzielle Unterstützung für Master of Science Business Analytics and Data Science an der Kühne Logistics University
Im Masterstudiengang Business Analytics and Data Science an der Kühne Logistics University sind die Studiengebühren transparent und bieten verschiedene Optionen zur Finanzierung. Die Studiengebühren für den Standard Track betragen 7.800 € pro Semester, während der Fast Track 8.090 € pro Semester kostet. Die Gesamtkosten für den Standard Track belaufen sich auf 31.200 € (4 Semester), und für den Fast Track auf 24.270 € (3 Semester). Zusätzliche einmalige Kosten können durch die Bewerbungsgebühr von 50 € entstehen. Bei Vorauszahlung der Studiengebühren kann ein Rabatt von bis zu 10% gewährt werden. Solltest du ein Semester länger studieren müssen, fallen zusätzliche Gebühren an.
- Standard Track: 7.800 € pro Semester (31.200 € gesamt)
- Fast Track: 8.090 € pro Semester (24.270 € gesamt)
- Zusätzliche Kosten: Bewerbungsgebühr von 50 €
Studiengebühren für internationale Studierende
Die Studiengebühren sind für internationale Studierende identisch. Beachte jedoch, dass zusätzliche Kosten für Visa und Lebenshaltung anfallen können.
Es gibt viele Möglichkeiten, dein Studium zu finanzieren. Hier sind einige Optionen:
BAföG
BAföG ist eine staatliche Unterstützung, die Studierenden in Deutschland zur Verfügung steht. Es ist eine Kombination aus Zuschuss und zinslosem Darlehen, das nach dem Studium teilweise zurückgezahlt werden muss.
Studienkredite
Studienkredite wie der KfW Studienkredit, Deutsche Bildung AG oder alternative Anbieter wie Brain Capital bieten flexible Rückzahlungsoptionen. Diese Kredite können helfen, die Studiengebühren und Lebenshaltungskosten zu decken.
Mögliche Stipendien
In Deutschland gibt es über 3000 Stipendienprogramme. Diese bieten nicht nur finanzielle Unterstützung, sondern auch Zugang zu Netzwerken und beruflichen Möglichkeiten. Informiere dich über die spezifischen Kriterien und finde das passende Stipendium für dich.
Verdienstmöglichkeiten im Studium
Während des Studiums kannst du durch Teilzeitjobs, die zwischen 14 und 20 € pro Stunde vergütet werden, zusätzliches Einkommen erzielen. Dies ist besonders vorteilhaft, wenn du das Studium in Teilzeit absolvierst.
Kindergeld
Studierende im Erststudium bis zum 25. Lebensjahr können weiterhin Kindergeld beziehen. Dasselbe gilt, wenn du ein zweites Studium absolvierst und mindestens 20 Wochenstunden arbeitest.
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Master of Science Business Analytics and Data Science - Kühne Logistics University
Zulassungsvoraussetzungen
Um für den Master of Science in Business Analytics and Data Science an der Kühne Logistics University zugelassen zu werden, benötigst du:
- Abschluss: Bachelor-Abschluss (oder gleichwertig) in Betriebswirtschaft, Ingenieurwesen, Informatik oder Mathematik. Andere Abschlüsse können berücksichtigt werden, wenn sie mindestens drei quantitative Kurse enthalten.
- ECTS-Anforderungen: Standard Track: 180 ECTS, Fast Track: 210 ECTS (plus ein akademisches Semester im Ausland oder ein offiziell anerkanntes Praktikum im Ausland während deines vorherigen Studiums).
- Englischkenntnisse: Nachweis der Englischkenntnisse auf B2-Niveau.
- Vorläufige Zeugnisse: Falls du dein endgültiges Bachelor-Zeugnis noch nicht erhalten hast, kannst du dein aktuelles Notenzeugnis einreichen und das endgültige Zeugnis später nachreichen.
Studium ohne Abitur
Informationen zum Studium ohne Abitur sind nicht verfügbar.
Bewerbungsdeadlines
- Early-Bird-Deadline: 15. Januar (10 % Ermäßigung auf Studiengebühren)
- Internationale Bewerber (Nicht-EU): 15. Juli (final)*
- Europäische Bewerber: 15. Juli (final)
- Studienstart: Jedes Jahr im September
- Bewerbungsgebühr: 50 € für alle Bewerber
*Diese Frist gilt nicht, wenn du aus einem Land kommst, das kein Visum benötigt. Überprüfe die Ausnahmen.
Ablauf des Bewerbungsprozess
Der Bewerbungsprozess umfasst die Einreichung deiner Bewerbungsunterlagen, einschließlich deines Bachelor-Zeugnisses oder eines vorläufigen Notenzeugnisses, sowie den Nachweis deiner Englischkenntnisse. Nach der Einreichung wird ein Bewerbungsgespräch mit unserem Zulassungsteam und der Fakultät durchgeführt.
Informationen für internationale Bewerber*innen
Für internationale Bewerber*innen ist es wichtig, frühzeitig zu planen, da das Visumverfahren bis zu zwei Monate dauern kann. Nutze die Early-Bird-Deadline, um von einem Rabatt zu profitieren und einen reibungslosen Start in Deutschland zu gewährleisten.
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FAQs
Applicants need a bachelor's degree in business/economics, engineering, computer science, or mathematics. Other degrees may be considered if they include at least three quantitative courses. English proficiency at B2 level is also required.
The tuition fee for the standard track is EUR 7,800 per semester, and for the fast track, it is EUR 8,090 per semester.
Graduates can pursue roles such as Data Analyst, Data Scientist, Business Intelligence Analyst, Operations Research Analyst, and more.
The standard track lasts 2 years (4 semesters), while the fast track lasts 1.5 years (3 semesters).
Yes, an internship is mandatory for both the standard and fast tracks.
KLU offers a range of scholarships and tuition financing options, including merit-based, need-based, and sports scholarships, as well as corporate sponsorships.
The final application deadline for international (non-EU) applicants is July 15. An early-bird deadline with a 10% tuition discount is available until January 15.
Germany offers world-class universities and a robust economy. Graduates can legally work in Germany for up to 18 months post-graduation, providing ample time to secure employment.
Yes, the standard track includes an integrated semester abroad at one of over 60 partner universities worldwide.
Students will gain skills in data collection and processing, statistical analysis, machine learning, AI, scientific methodologies for decision-making, analytical thinking, communication, and leadership.