Überblick
Der englischsprachige Masterstudiengang Management & Data Science an der Leuphana Universität Lüneburg verbindet moderne Methoden der Datenanalyse mit strategischen Fragestellungen der Unternehmensführung. Studierende lernen, komplexe Datenmengen mithilfe künstlicher Intelligenz und statistischer Modelle auszuwerten, um datengestützte Entscheidungen in Wirtschaft und Forschung zu treffen. Das viersemestrige, AACSB-akkreditierte Studium bereitet gezielt auf Fach- und Führungspositionen in einer datengetriebenen Wirtschaft vor.
Studieninhalte
Als Data Scientist in der Wirtschaft, der öffentlichen Verwaltung oder der Forschung entwickeln Absolventinnen und Absolventen datengestützte Modelle zur Lösung komplexer Managementfragen.
Über den Studiengang
Der englischsprachige Masterstudiengang „Management & Data Science“ (M.Sc.) an der Leuphana Universität Lüneburg vermittelt über vier Semester (120 ECTS) interdisziplinäre Kenntnisse an der Schnittstelle von Informatik und Betriebswirtschaft. Studierende lernen, massive und komplexe Datensätze zu analysieren und moderne statistische sowie IT-basierte Modelle für datengetriebene Organisationen zu entwickeln. Das weiterführende Programm richtet sich an Studierende aller Fachrichtungen mit vorhandenen Programmierkenntnissen und bietet jährlich 25 Studienplätze.
Studieninhalte & Module
Das Curriculum kombiniert technische Datenanalyse, Managementwissen und interdisziplinäre Forschungspraxen:
- Mathematische Grundlagen & Datenökonomie: Erwerb von Fundamenten in Mathematik, Datenanalysetools und Data Economics im ersten Semester.
- Fortgeschrittene Datenanalyse: Module zu Deep Learning, probabilistischer Modellierung, Netzwerkanalyse sowie Vorhersage und Simulation im zweiten Semester.
- Management Studies: Drei integrierte Module zu „Organisation, Innovation und Strategie“, „Digitalisierung“ (inkl. Ideenwettbewerb) sowie „Entrepreneurial Project“.
- Forschungsprojekt: Praxisnahe Teamarbeit im dritten Semester zu datenintensiven Problemstellungen, häufig in Kooperation mit führenden Unternehmen.
- Datenschutz & Ethik: Auseinandersetzung mit Data Privacy and Ethics.
- Wahlpflichtbereiche: Vertiefungen wie Geoinformationssysteme, Semantic Web, Information Retrieval & Unstructured Data, Visualisierung oder High Performance Computing.
- Komplementärstudium: Übergreifende Module zu wissenschaftlichen Methoden und interdisziplinärer Problemlösung.
- Masterarbeit: Erstellung der Abschlussarbeit im vierten Semester mit begleitendem Master-Forum.
Berufsperspektiven
Der Studiengang begegnet der steigenden Nachfrage nach Fachkräften, die Datenanalysen mit praktischen Managementlösungen verknüpfen können. Absolventen qualifizieren sich für Führungs- und Spezialistenfunktionen in datengetriebenen Unternehmen, der öffentlichen Verwaltung oder der akademischen Forschung. Die vermittelten Kompetenzen in Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Data Mining eröffnen Einsatzfelder in zahlreichen Industriezweigen.
Besonderheiten
Das Programm ist AACSB-akkreditiert und bietet die Option eines Doctoral Tracks zur Vorbereitung auf eine Promotion. Ein Auslandssemester wird für das dritte Semester empfohlen und vom International Center betreut. Die Zulassung setzt Programmierkenntnisse voraus; die Bewerbungsfrist endet am 1. Mai (Non-EU) bzw. 1. Juni (EU).
Zulassung & Voraussetzungen
Örtliche Zulassungsbeschränkung, zwingend mit NC
Wir setzen bei allen, die Management & Data Science studieren möchten, voraus, dass sie mindestens eine Programmiersprache beherrschen und auf ein solides Basiswissen in linearer Algebra zurückgreifen zu können, um den Anforderungen des Masterstudiums von Beginn an gerecht werden zu können.
Bewerbung & Fristen
Studienbeginn: nur Wintersemester