Mit den am besten entwickelten Fernunterrichtssystemen wird Ihnen dieser private Masterstudiengang ein kontextbezogenes Lernen ermöglichen, bei dem Sie den praktischen Teil lernen, den Sie benötigen"

In der sich schnell verändernden Welt von heute ist die Verbreitung neuer Technologien eine Konstante. Heutzutage ist es üblich, dass hochmoderne Tools, Plattformen oder Technologien zu veralteten Elementen werden, deren Anwendbarkeit im geschäftlichen Umfeld abnimmt. 

Ebenso ist es nur natürlich, dass Technologien, die in Nischenmärkten nicht existieren oder im Entstehen begriffen sind, zu Trends in allgemeineren Bereichen werden. 

Zweifellos handelt es sich um einen unaufhaltsamen und sich ständig weiterentwickelnden Prozess, der die derzeitige technologische Revolution, die die IT-Fachleute zu einer ständigen Spezialisierung zwingt, am deutlichsten zum Ausdruck bringt. 

In Anbetracht dieser Situation wird der Private Masterstudiengang in MBA in Technische Leitung von Data Science im Unternehmen als komplettes Fortbildungsprogramm angeboten, das die modernsten Technologien, die in der Geschäftswelt gefragt sind, beinhaltet. 

In einer Synthese aus technischer und wirtschaftlicher Sicht wurde daher eine Reihe von Themen ausgewählt, die normalerweise nicht von allgemeinbildenden Studiengängen abgedeckt werden. Ziel ist es, dem Studenten das nötige technologische Wissen zu vermitteln, um eine Vielzahl aktueller technologischer Probleme durch den Einsatz der am besten geeigneten und fortschrittlichsten Techniken zu lösen. 

Die Kombination aus rein technischen und betriebswirtschaftlichen Fächern macht diesen privaten Masterstudiengang zu einer hochmodernen Spezialisierung, die sich vor allem an Berufstätige richtet, die die derzeit am weitesten verbreiteten Technologien oder ein höheres Maß an Kenntnissen über diese Technologien erlernen möchten. 

Das Hauptziel besteht darin, den Studenten in die Lage zu versetzen, das in dieser Fortbildung erworbene Wissen in der realen Welt anzuwenden, und zwar in einem Arbeitsumfeld, das die Bedingungen, denen er in seiner Zukunft begegnen könnte, auf rigorose und realistische Weise reproduziert. 

Da es sich um ein 100%iges Online-Format handelt, muss der Student keine persönlichen oder beruflichen Verpflichtungen aufgeben. Nach Abschluss des Programms wird der Student sein Wissen auf den neuesten Stand gebracht haben und im Besitz einer unglaublich prestigeträchtigen Qualifikation sein, die es ihm ermöglicht, persönlich und beruflich voranzukommen.

Ein intensives berufliches Fortbildungsprogramm, das es Ihnen ermöglichen wird, in einem Sektor mit wachsender Nachfrage nach Fachleuten tätig zu werden" 

Dieser Privater masterstudiengang in MBA in Technische Leitung von Data Science im Unternehmen enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für die Technische Leitung von Data Science im Unternehmen vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln 
• Er enthält praktische Übungen in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann um das Lernen zu verbessern
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelleReflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

In diesem privaten Masterstudiengang können Sie die Effizienz der fortschrittlichsten Lernmethoden mit der Flexibilität eines Programms kombinieren, das sich Ihren Einsatzmöglichkeiten anpasst, ohne an Qualität zu verlieren"

Das Lehrteam des Programms besteht aus Fachleuten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten aus führenden Unternehmen und angesehenen Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d.h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung in realen Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde. 

Ein komplettes und hochmodernes Programm, das es Ihnen ermöglichen wird, sich schrittweise und gründlich die Kenntnisse anzueignen, die Sie für die Arbeit in diesem Sektor benötigen"

Dieses umfassende und doch spezifische Programm wird Ihnen das konkrete Wissen vermitteln, das IT-Fachleute benötigen, um zu den Besten der Branche zu gehören"

Das Ziel dieser Spezialisierung ist es, Fachleute für die MBA in Technische Leitung von Data Science im Unternehmen zu qualifizieren, mit dem Wissen und den Fähigkeiten, die für die Ausübung ihrer Tätigkeit erforderlich sind, unter Verwendung der modernsten Protokolle und Techniken des Augenblicks. Durch einen Arbeitsansatz, der vollständig an den Studenten angepasst werden kann, wird dieser private Masterstudiengang ihm schrittweise die Fähigkeiten vermitteln, die ihn zu einem höheren beruflichen Niveau befähigen werden. Eine einzigartige Fortbildung, die von Fachleuten mit umfassender Erfahrung in diesem Bereich entwickelt wurde.

Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse im Bereich der Computertechnologien, indem Sie die fortschrittlichsten Aspekte dieses Arbeitsgebiets in Ihren Wissensschatz aufnehmen"

Allgemeine Ziele

• Analysieren von ERP- und CRM-Systemen, deren Beitrag und Nutzen 
• Entwerfen und Auswählen des richtigen ERP- oder CRM-Tools für jedes Unternehmen 
• Entwickeln der einzelnen Phasen des Datenlebenszyklus 
• Untersuchen des Data-Mining-Prozesses
• Analysieren einer Webplattform und Optimieren ihres Betriebs 
• Auswerten von Sitzungen und Besucherzahlen zum besseren Verständnis des Zielpublikums
• Entwickeln von Fachwissen über wartbare, skalierbare und zuverlässige Systeme 
• Analysieren verschiedener Datenmodelle und ihrer Auswirkungen auf Anwendungen 
• Analysieren klassischer Systemmodelle und Erkennen von Unzulänglichkeiten beim Einsatz in verteilten Anwendungen 
• Untersuchen des Paradigmas der verteilten Datenverarbeitung und Etablieren des Microservice-Modells 
• Aufbauen von IoT-Know-how
• Entwickeln der IoT-Referenzarchitektur und des technologischen Frameworks
• Analysieren des Konzepts der agilen Methodik für das Projektmanagement und Entwicklung der Elemente und Prozesse des SCRUM-Frameworks
• Untersuchen und Entwickeln der Elemente der KANBAN-Methode für das Projektmanagement 
• Begründen der Differenzierung unseres Unternehmens auf immateriellen Ressourcen
• Identifizieren von Möglichkeiten zur Verbesserung durch Achtsamkeit
• Präsentieren eines Geschäftsmodells, das darauf basiert, mit Veränderungen und Ungewissheit umzugehen, anstatt durch Widerstand zu "brechen"
• Dynamisieren des Unternehmens durch  den Einsatz von Emotionsmanagement als Weg zum Erfolg

Spezifische Ziele

Modul 1. Wichtigste Informationsmanagementsysteme

• Entwickeln einer kommerziellen Strategie 
• Generieren von Fachwissen für die kommerzielle Entscheidungsfindung 
• Entwerfen eines einheitlichen Reporting-Systems 
• Bestimmen a uf welche Weise die Kommunikation und der Informationsaustausch zwischen den Abteilungen des Unternehmens und den Kunden erfolgen soll
• In der Lage sein, Informationen für die Entscheidungsfindung umzuwandeln
• Entwickeln eines Marketingplans für Kundentreue 
• Erstellen eines Marketingplans zur Umsatzsteigerung

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus

• Erarbeitung von Fachwissen für die Datenanalyse 
• Vereinheitlichen unterschiedlicher Daten, Erreichen von Informationskonsistenz 
• Erzeugen relevanter, effektiver Informationen für die Entscheidungsfindung 
• Festlegen der besten Praktiken für die Datenverwaltung je nach 
• Typologie und Verwendungszweck 
• Verwenden von Instrumenten zur Datenvisualisierung (mit R)

Modul 3. Nummer - Maschinelles Lernen

• Bewerten der erworbenen Fähigkeiten bei der Umwandlung von Informationen in Wissen
• Entwickeln der verschiedenen Arten des maschinellen Lernens
• Analysieren der Metriken und  Validierungsmethoden der verschiedenen Algorithmen
• Zusammenstellen der verschiedenen Implementierungen der verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens
• Bestimmen probabilistischer Argumentationsmodelle
• Untersuchen des Potenzials von Deep Learning
• Nachweisen von Kenntnissen über die verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens

Modul 4. Web-Analyse

• Erwerben von Fachkenntnissen in der Anwendung von Web Analytics
• Untersuchen der Evolution und Entwicklung von den Anfängen bis heute
• Einrichten einer optimalen Konfiguration von Google Analytics, einem grundlegenden Arbeitsinstrument im Online-Marketing
• Analysieren des Webverkehrs, um das Nutzerverhalten zu verstehen
• Entwickeln grundlegender und fortgeschrittener Metriken, die es ermöglichen, Zugriffe oder Interaktionen mit der Website zu bewerten
• Bestimmen von Überwachungsparametern: Metriken und Dimensionen
• Konfigurieren des Google Analytics-Tools und der Verwendung von Tracking-Tags auf der Website
• Unterscheiden zwischen den beiden bestehenden Versionen von Google Analytics: UA vs. GA4
• Konkretisieren des Aufbaus und der Struktur von Universal Analytics: Konten, Eigenschaften und Ansichten
• Analysieren des Nutzerverhaltens durch Auswertung vorgegebener und/oder individueller Berichte
• Bewerten von Teilmengen der Gesamtdaten, die in Berichten angezeigt werden, anhand von Segmenten
• Bewerten der Konversionen, Optimieren der Marketingstrategie und Treffen von Entscheidungen auf der Grundlage der erzielten Ergebnisse

Modul 5. Skalierbare und zuverlässige Massendaten-Nutzungssysteme

• Definieren der Konzepte von Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit
• Bewerten von relationalen, dokumentarischen und grafischen Modellen
• Analysieren von strukturierten Speichern in Form von Protokollen, B-Trees und anderen Strukturen, die in Datenmaschinen verwendet werden
• Untersuchen der Konsistenzmodelle und ihrer Beziehung zum Konzept der Replikation
• Bewerten der verschiedenen Replikationsmodelle und der damit verbundenen Probleme
• Entwickeln der grundlegenden Prinzipien von verteilten Transaktionen
• Untersuchen der Partitionierung der Datenbanken und der Schlüssel, um sicherzustellen, dass sie ausgewogen sind

Modul 6. Systemverwaltung für verteilte Einsätze

• Entwickeln der Anforderungen für verteilte Anwendungen
• Verwenden der fortschrittlichsten Tools für die Nutzung von verteilten Anwendungen
• Analysieren der Verwendung von Tools für das Infrastrukturmanagement
• Untersuchen der nützlichsten Tools für die Implementierung von IaaS- und PaaS-Modellen
• Entwickeln des PaaS-Modells und einiger der Tools, die derzeit bei seiner Implementierung verwendet werden
• Bewerten von Überwachungstools für verteilte Systeme
• Entwicklen von Verifikations- und Testtechniken für verteilte Plattformen
• Analysieren der am häufigsten verwendeten Optionen bei der Implementierung von Cloud-Plattformen

Modul 7. Internet of Things

• Bestimmen, was IoT (Internet of Things) und IIoT (Industrial Internet of Things) ist
• Analysieren des industriellen Internet-Konsortiums
• Erarbeiten, was die IoT-Referenzarchitektur ist
• Untersuchen und Klassifizieren von IoT-Sensoren und -Geräten
• Definieren der im IoT verwendeten Kommunikationsprotokolle und -technologien
• Analysieren der verschiedenen Arten von IoT-Plattformen
• Entwickeln der verschiedenen Mechanismen zur Datenverwaltung
• Festlegen von Sicherheitsanforderungen für die IoT-Datenverwaltung
• Präsentieren der verschiedenen Anwendungsbereiche des IoT

Modul 8. Projektmanagement und Agile Methoden

• Vorstellen der PMI-Methodik für das Projektmanagement
• Festlegen des Unterschieds zwischen Projekt, Programm und Projektportfolio
• Bewe rten der Entwicklung der Organisationen, die mit Projekten arbeiten
• Analysieren, was die Assets der Prozesse in Organisationen sind
• Untersuchen der Matrix der Prozessgruppen und Wissensgebiete und Analysieren der Prozesse, aus denen sie sich zusammensetzt
• Präsentieren der PMI-Zertifikate für das Projektmanagement
• Bewerten des Kontextes von Agile Methoden für das Projektmanagement
• Entwickeln des VUCA-Kontextes (Volatilität, Ungewissheit, Komplexität und Mehrdeutigkeit)
• Identifizieren der Agilen Werte
• Erläutern der 12 Prinzipien des Agilen Manifests
• Analysieren des Frameworks Agile SCRUM für das Projektmanagement
• Erarbeiten der Säulen von Scrum
• Identifizieren und Definieren der Scrum-Werte
• Festlegen der Rollen in einem Scrum-Team
• Erläutern der typisierten Zeremonien in Scrum
• Bewerten der vom Scrum-Team verwendeten Artefakte
• Analysieren der Vereinbarungen eines Scrum-Teams
• Untersuchen der Metriken zur Messung der Leistung von Scrum-Teams
• Präsentieren des Frameworks Agile KANBAN für das Projektmanagement
• Analysieren der Elemente, die die Kanban-Methode ausmachen: Werte, Grundsätze und allgemeine Praktiken
• Identifizieren und Definieren der Kanban-Werte
• Erarbeiten der Grundsätze der Kanban-Methode
• Analysieren der verschiedenen allgemeinen Praktiken der Kanban-Methode
• Untersuchen der Metriken zur Leistungsmessung in Kanban
• Identifizieren und Analysieren der Unterschiede zwischen den drei Methoden: PMI, Scrum und Kanban

Modul 9. Kommunikation, Führung und Teammanagement

• Vorstellen der Managementfähigkeiten, die für den Erfolg in der Technologiebranche erforderlich sind
• Vorschlagen eines an den Wandel angepassten Führungsmodells
• Etablieren von emotionaler Intelligenz als grundlegendes Managementinstrument im Unternehmen
• Analysieren der Verbesserungsmöglichkeiten durch Mentoring, Coaching und deren Unterschiede
• Fördern eines erhöhten Bewusstseins für Kommunikation
• Verbessern der Zufriedenheit der Mitarbeiter im Unternehmen und Reduzieren des Stressniveaus, Verbessern der Beziehungen der Mitarbeiter zu Vorgesetzten oder Mitarbeitern, zu Kunden und sogar im persönlichen Umfeld
• Entwickeln von Strategien zur Verhandlung und Konfliktlösung im Technologieunternehmen

Eine komplette Fortbildung von hohem Interesse für IT-Fachleute, die es Ihnen ermöglichen wird, sich unter den Besten des Sektors zu behaupten"