Data Science for Society and Business (Online)

Top 25% Constructor University behoort tot de top 25% van universiteiten wereldwijd

#1 particuliere universiteit in Duitsland

#3 jonge universiteit in onderwijs in Duitsland

#13 kleinste universiteit wereldwijd

Beste carrièremogelijkheden: MSc DSSB-afgestudeerden kunnen kiezen uit een groot aantal internationale carrièremogelijkheden en worden geconfronteerd met een enorme en groeiende vraag naar hun expertise.

Hoge inzetbaarheid: De masteropleiding bereidt studenten voor op directe inzetbaarheid in uitdagende professionele en academische functies. Vanaf het begin van het programma ondersteunt Constructor University de inzetbaarheid van DSSB-afgestudeerden door contacten te organiseren met de industrie, publieke instellingen, NGO's en onderzoeksinstituten.

Toegang tot topwerkgevers en -organisaties: DSSB-afgestudeerden profiteren daardoor van een groot Constructor University Alumni-netwerk en de nauwe toegang van de universiteit tot de grote technologie- en adviesbureaus, toponderzoeksinstituten en wereldwijde NGO's. Afgestudeerden kunnen hun academische pad ook voortzetten door deel te nemen aan een van onze Ph.D.-programma's.

Een grote verscheidenheid aan carrièremogelijkheden

Afgestudeerden van het DSSB-programma kunnen werken als datawetenschappers, AI-onderzoekswetenschappers, business intelligent analist, computational social scientist, consultant, data-analist, datamanagementexpert, data protection specialist, financieel analist, marktonderzoeker, marketingmanager, medisch data-analist en meer. Als dataspecialisten in public relations, journalistiek, politieke denktanks, overheden of internationale organisaties dragen ze hun competentie bij in digitale dataverzameling, -beheer, -analyse, -interpretatie, -visualisatie en -presentatie.

Beste voorbereid op internationale carrières: Alle MSc-studieprogramma's Constructor University bereiden studenten voor op de eisen van geavanceerde wereldwijde professionele of academische carrièrepaden. Als afgestudeerden van onze internationale campusuniversiteit zullen ze goed functioneren in een internationale en diverse werkomgeving als verantwoordelijke, slimme en veerkrachtige onderzoekers en leiders die waardevolle bijdragen leveren aan de maatschappij en het bedrijfsleven.

Centrum voor loopbaandiensten

De zakenwereld van vandaag vereist disciplinaire kennis van afgestudeerden en het vermogen om deze kennis toe te passen. Carrièregerelateerde diensten bij Constructor University bieden informatie, counseling en training, netwerken en evenementen. Studenten van Constructor University nemen deel aan trainingen over projectmanagement, zakelijke communicatie, sollicitatievaardigheden en meer. Digitale job- en stageportfolio's helpen studenten zich voor te bereiden op hun carrière.

Alumnivereniging

Studeren aan Constructor University levert je connecties op – vaak voor de rest van je leven.

De Alumnivereniging EV is in 2004 opgericht door de eerste generatie afgestudeerden. Sindsdien hebben ongeveer 4.500 studenten hun diploma aan deze universiteit behaald.

Het masterprogramma Data Science for Society and Business leert internationale studenten met een sterke achtergrond in de sociale wetenschappen (bijvoorbeeld bedrijfskunde, economie, demografie, mediastudies, politieke wetenschappen, psychologie, sociologie) hoe ze gebruik kunnen maken van snelgroeiende digitale databronnen en nieuwe computationele hulpmiddelen en methoden om mogelijk de uitdagende interdisciplinaire problemen in hun professionele of academische veld op te lossen.

Het programma kan ook interessant zijn voor studenten met een achtergrond in de geesteswetenschappen, natuurwetenschappen of technische wetenschappen die zich willen richten op innovatieve sociale data-analyse en prangende maatschappelijke en zakelijke vragen die voortkomen uit de digitalisering.

Studenten van het DSSB-programma profiteren daarbij van een breed cursusaanbod in verschillende sociale, data- en bedrijfswetenschappen en een nauwe samenwerking met computerwetenschappen, milieu- en levenswetenschappen.

Daarnaast bevordert de opleiding ook de individuele diversiteit en specialisatie. DSSB-studenten kunnen een cursusaanbod kiezen uit de 3 keuzevakken op basis van hun individuele interesses en carrièreplannen.

1. Het Society and Business Track behandelt computationele sociaalwetenschappelijke benaderingen, slimme stad- en transportconcepten, evenals principes van advies, duurzame economie en supply chain-financiering.
2. De Track Gezondheid & Milieu verbindt maatschappelijk relevante data science vragen met inzichten en technieken uit de natuurwetenschappen (gezondheids-, medische, milieuwetenschappen)
3. Met de Data Science Track kunnen studenten met een sterke wiskundige of computerachtergrond diep duiken in datamining, data-analyse en machinaal leren

Aan het einde van het 2-jarige programma beschikken DSSB-afgestudeerden over expertise op het gebied van digitale content en datawetenschap, zodat zij op verantwoorde en deskundige wijze kernproblemen in toekomstige organisaties en digitale samenlevingen kunnen oplossen.

• Ze kunnen de sociale oorzaken en gevolgen van de digitale transformatie van samenlevingen in al zijn juridische en ethische implicaties en aspecten identificeren, analyseren, interpreteren en kritisch benaderen
• Ze zijn in staat geavanceerde analytische en kwantitatieve vaardigheden toe te passen om wetenschappelijke resultaten correct te modelleren en te interpreteren, geldige voorspellingen te doen en doordachte conclusies en interventies af te leiden voor urgente sociale en zakelijke problemen
• Studenten hebben geleerd big data te beheren, statistische modellen te ontwikkelen en deze op overtuigende wijze te presenteren aan een wetenschappelijk en niet-wetenschappelijk publiek door plausibele schrijf-, communicatie- en presentatietechnieken en visualisatietools toe te passen
• Ze kunnen goed programmeren in ten minste één computertaal en zijn op de hoogte van de modernste computer- en softwaretools

Opleidingsstructuur

Schematisch studieplan

Het MSc Data Science for Society and Business-programma bestaat uit fundamentele lezingen, gespecialiseerde modules, interactieve seminars, tutorials en toegepast projectwerk. Deze leiden tot een masterproef die kan worden uitgevoerd in nauwe samenwerking met onderzoeks-, institutionele of industriële partners op of zelfs buiten de campus, bijvoorbeeld bij een partneruniversiteit, een politieke organisatie of op een bedrijfslocatie. Het programma duurt vier semesters (twee jaar). De volgende tabel geeft een overzicht van de modulaire opbouw van het programma. Het programma is opgedeeld in vijf gebieden (Kern, Keuzevak, Methoden, Ontdekking en Carrière) en de Masterproef. Alle studiepunten zijn ECTS (European Credit Transfer System) studiepunten. Om te kunnen afstuderen moeten studenten in totaal 120 studiepunten behalen.

Kerngebied

Kernmodules beschrijven en analyseren de machine-sociale context, de veranderingen en de uitdagingen die nieuwe informatietechnologieën opleggen aan huidige en toekomstige bedrijven, hele economieën en samenlevingen. Ze leren studenten ook data science-benaderingen, nieuwe modellen en analytische technieken. Daarom streven we naar drie eenheden bestaande uit twee modules van 5 studiepunten voor onderzoek naar digitalisering en samenlevingen (10 studiepunten), digitale transformatie in het bedrijfsleven (10 studiepunten) en concepten van data science en kunstmatige intelligentie (10 CP).

Methoden gebied

Methodencursussen zijn essentieel in data science. Programmeervaardigheden, innovatieve, dynamische modellen en experimentele methoden, evenals de meest up-to-date software, leggen de basis voor het begrijpen, repliceren en bijdragen aan onderzoek.

Ontdekkingsgebied

Ontdekkingsmodules dompelen studenten onder in diverse toepassingen. Docenten uit verschillende disciplines maken kennis met up-to-date data science-toepassingen. Uitgenodigde experts uit het bedrijfsleven, het openbaar bestuur en andere organisaties onthullen hun digitale databehoeften en -oplossingen. Deze uiteenlopende ervaringen en inzichten leiden tot innovatieve experimenten in een data science lab en culmineren in een individueel sluitstukproject waarin studenten hun theoretische en praktische expertise samenbrengen om op creatieve wijze urgente sociale en datawetenschappelijke problemen te beantwoorden, dat wil zeggen op het gebied van gezondheidseducatie, socialemediamarketing, robotica, databeveiliging of digitale overheid. Studenten die liever stage lopen bij een bedrijf of publieke organisatie, kunnen het sluitstukproject en twee van de verplichte keuzevakken voor deze leerervaring buiten de campus inruilen.

Carrière gebied

Modules op loopbaangebied zijn gericht op het verbreden van de intellectuele vaardigheden van studenten en het vergroten van hun inzetbaarheid. Taalmodules en seminars over ethische en juridische vragen helpen mensen met andere culturele achtergronden te begrijpen en normatieve zorgen over de digitalisering van onze samenlevingen te begrijpen. Gerichte modules over communicatie- en loopbaanvaardigheden ondersteunen studenten rechtstreeks bij het uitwisselen en goed functioneren in een professionele omgeving. Studenten die liever stage lopen bij een bedrijf of publieke organisatie, kunnen het sluitstukproject en twee van de verplichte keuzevakken voor deze leerervaring buiten de campus inruilen.

Keuzegebied

Met keuzevakken kunnen studenten hun expertise uitbreiden en verbinden met andere vakken. Cursussen in bedrijfskunde, informatica, criminologie, ruimtelijke wetenschappen, volksgezondheid en supply chain management maken ook specialisatie mogelijk.

Het afstudeerprogramma Data Science for Society and Business trekt studenten aan met verschillende carrièredoelen, achtergronden en eerdere werkervaring.

Studenten kunnen ervoor kiezen hun kennis te versterken door zich op een van de drie verschillende gebieden te concentreren:

• Maatschappij en bedrijfsleven
• Data Science
• Milieugezondheid

Dit zijn aanbevolen focustracks. Studenten kunnen echter kiezen voor een combinatie van niet-verplichte opleidingsonderdelen.

• Digitale samenleving en toekomstige economieën
• Data Science-concepten
• Digitale publieke sferen
• Digitale bedrijfsmodellen en -functies
• Kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven en de samenleving
• Digitale transformatie en innovatie