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Data Science ist für alle interessant, die sich mit Daten beschäftigen. Das ist heute in fast jedem Fachgebiet der Fall. Unsere Teilnehmer sind Betriebswirte, Wirtschaftsingenieure, Wirtschaftsinformatiker, Mathematiker, aber auch Sozialwissenschaftler, Biologen, Verfahrentechniker oder Verwaltungswirte. Sie arbeiten im Controlling, im Marketing, in der Produktionsplanung oder in der Qualitätssicherung und kommen aus allen Branchen. Das ist der perfekte Teilnehmermix um interdisziplinär zu lernen.

Eine Personengruppe arbeitet schon mehrere Jahre im Controlling, in der Planung oder in Steuerungsprozessen. Es sind im Grunde Datenfreaks. Excel ist ihre Leidenschaft. Data Analytics und KI werden in ihren Unternehmen immer präsenter. Sie erkennen die Potenziale, die die neuen Konzepte, Methoden und Werkzeuge bieten. Sie sind hochmotiviert und wollen nochmal mit etwas Neuem durchstarten, und nicht das gleiche „nur besser“ machen. 

Andere haben einen Bachelorabschluss beispielsweise als (Wirtschafts-)ingenieur und mehr mit Maschinen als mit Daten zu tun. Digitalisierung ist für sie ein wichtiges Thema, aber ihnen fehlt das Know-How, wie sie die Daten besser nutzen können.

Viele Teilnehmerinnen und Teilnehmer haben einen Bachelor-Abschluss als Wirtschaftsinformatiker oder Wirtschaftsingenieur und arbeiten seit kurzem in einem innovativen Unternehmen, das sich für die nächsten Jahre Digitalisierung als strategisches Thema gesetzt hat.

Einige besitzen bereits einen Abschluss in Informatik einer Universität, haben gute Kenntnisse in der Programmierung und kennen sich mit Algorithmen und Datenstrukturen bestens aus. Sie besuchen bereits Online-Kurs der Software-Hersteller, aber sie wollen sich methodisch und wissenschaftlich besser aufstellen.

Eine weitere Personengruppe hat keinen einschlägigen IT-Hintergrund und manchmal Bedenken wegen ihrer überschaubaren Kenntnisse in Statistik oder Programmierung. Für manche Menschen kann dies einschüchternd sein und dazu führen, dass sie sich nicht trauen, sich in diesem Bereich zu engagieren. Sie sind aber trotzdem sehr motiviert und bereit, diese Herausforderungen zu überwinden.

Vor IT-Themen haben sie keine Angst, sondern wollen kompetent mitgestalten, nicht nur, wenn es um Projekte und neue Anwendungen geht, sondern auch um Zukunftsthemen, deren Methoden und Technologien. Mittelfristig wollen sie mit ihren Know-How in Data Science sich einen neuen Wirkungsbereich im Unternehmen aussuchen.

Sie wollen lernen, wie man Dinge anpackt. Durch ihr tiefes Verständnis für die Abläufe im Geschäftsbereich wollen sie dazu beitragen, Muster und Zusammenhänge zu identifizieren, Daten zu interpretieren und daraus Schlussfolgerungen ziehen. Es geht ihnen auch darum, aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und die Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.

Sie wollen einen Masterabschluss, um für interessante und herausfordernde Aufgaben in Wirtschaft und Wissenschaft qualifiziert zu sein. Sie wollen Dozenten, die komplizierte Sachverhalte anschaulich vermitteln und das Gelernte direkt an praktischen Aufgaben selbst ausprobieren. Sie profitieren sehr von den anderen Teilnehmern, die alle ihre Erfahrungen ins Studium mit einbringen.

Sie wollen schrittweise mit ihren Herausforderungen wachsen, und in kleinen Gruppen arbeiten. Auch wollen sie sich nicht von Beginn einer Weiterbildung auf einen Schwerpunkt festlegen. Sie wollen eine hohe Flexibilität und einen modularen Aufbau. Sie reduzieren ihre Arbeitszeit für die Dauer des Studiums oder nutzen den gesetzlichen Weiterbildungsurlaub. Ihr zielstrebiges Engagement zur Weiterbildung wird von vielen Unternehmen sehr positiv bewertet.

Die meisten Teilnehmer*innen wollen sich zunächst nicht auf einen Studienschwerpunkt festlegen. In kleinen Teams wollen sie Fallstudien bearbeiten und kleine Prototypen implementieren. Sie sind und können begeistern, denn sie können im Studiengang ihre ganze Berufserfahrung einbringen und dadurch helfen, möglichst praxisnahe Fälle einzubringen.

Sie wollen Fragestellungen aus ihren Unternehmen als Projekt in den Studiengang einbringen, Lösungen entwickeln und diese am Ende als Prüfungsleistung präsentieren. Sie erkennen eine Win-Win-Situation für alle Beteiligten und bringen sich mit viel Engagement und Freude ein. Sie besitzen genügend Disziplin um ihr Studium selbst zu steuern, da sie immer ein Ziel vor Auge haben.

Oft unterstützt das Unternehmen das Studium finanziell oder ermöglicht das Studium während der Arbeitszeit. Die Masterthesis wird direkt im Unternehmen geschrieben und ist dadurch der perfekte Einstieg in eine sehr anspruchsvolle Tätigkeit.

Manche belegen zunächst einführende Kurse, die wir Master-Steps nennen. Einige Beispiele sind: Data Analytics mit Statistik, Skripting mit Python oder Datenbanken und SQL, und erwerben dadurch die ersten Leistungspunkte. Danach absolvieren sie ein oder mehrere Module und machen somit die nächsten Schritte bis zum Masterabschluss.

Es gibt auch Teilnehmende, die über einen Zeitraum von 6 Monaten ein Master-Zertifikat erwerben. Es dient ihnen als Nachweis für eine höhere Kompetenz und Spezialisierung in einem bestimmten Gebiet. Manche überlegen, ob  sie ein Promotionsvorhaben starten sollen.