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Business Analytics


Datenmengen managen & zielgenau einsetzen

Wer den Wert von Daten und künstlicher Intelligenz in Organisationen beurteilen und deren Potenzial aus betriebswirtschaftlicher Sicht einschätzen und verwerten kann, gewinnt im digitalen Zeitalter erfolgsversprechende Perspektiven. Business Analytics und Data Science ermöglichen Unternehmen, den größtmöglichen Nutzen aus ihrem Datenbestand zu ziehen. Qualitativ hochwertige Daten bedürfen jedoch zunächst einer gezielten Aufbereitung. Dann kann durch die angemessene Analyse der Daten und die passende Interpretation der Ergebnisse ein nachhaltiger Mehrwert für Business Cases geschaffen werden.

Mit dem Potenzial von Datenbeständen qualitativ arbeiten

Teilnehmende dieses Universitätskurses lernen, wie und warum Unternehmen in datenbasierte Technologien investieren sollten und wie sie diese als Personen, die in einem betriebswirtschaftlichen Kontext mit großen Datenmengen konfrontiert sind, bestmöglich nützen. Ziel ist es, die AbsolventInnen künftig in die Lage zu versetzen, Business-Analytics- bzw. Data-Science-Projekte zu planen, zu koordinieren, zu beurteilen und bis zu einem gewissen Grad auch selbst durchzuführen.

Facts im Überblick

Dauer 7 Monate (17 Lehrveranstaltungstage), berufsbegleitend
Umfang 12,5 ECTS
Sprache Deutsch
Unterrichtszeiten freitags nachmittags/abends und samstags ganztags
Kosten EUR 3.900,– förderbar durch FFG (siehe Infobox unten)
Ort Universität Graz
Abschluss Universitätszertifikat

NÄCHSTER STARTTERMIN: auf Anfrage

FÖRDER-TIPP
Die FFG unterstützt kleine und mittlere Unternehmen (KMU) mit Niederlassung in Österreich, Kleinstunternehmen und Einzelunternehmen mittels Digital Skills Scheck beim digitalen Kompetenzaufbau ihrer MitarbeiterInnen. Pro MitarbeiterIn (und damit pro Digital Skills Scheck) beträgt die Förderung externer Weiterbildungskosten max. EUR 1.000,– Pro Unternehmen können max. 10 Digital Skills Schecks eingereicht werden.

Der Universitätskurs "Business Analytics" kann als externe Weiterbildung von Unternehmen bei der FFG eingereicht werden. Die Förderbarkeit wird im Einzelfall von der FFG geprüft und ausgesprochen. Die Einreichung muss vor dem Besuch der Weiterbildung elektronisch via eCall erfolgen!

>> Ausschreibungsleitfaden

Zielgruppe

  • Personen, die in einem betriebswirtschaftlichen Kontext mit großen Datenmengen konfrontiert sind und vor der Herausforderung stehen, diese möglichst gut für ihre Organisation zu nutzen. Dabei werden Personen aus unterschiedlichsten Bereichen, Rollen und Unternehmensebenen angesprochen.

Zulassungsvoraussetzungen

  • Nachweis der allgemeinen Universitätsreife
  • Nachweis einer mindestens dreijährigen praktischen Erfahrung in einem facheinschlägigen Bereich (z.B. Rechnungswesen, Finanzwesen, Kundenbeziehungsmanagement, Kommunikation, Produktion, Logistik, Personalwirtschaft, Marketing, datenbasierte 

    Geschäftsmodelle)

Bewerbung

Für die Bewerbung sind ein Lebenslauf sowie ein Nachweis über die Erfüllung der geforderten Zulassungsvoraussetzungen vorzulegen.

Kursinhalte

  • Aufgaben und Organisation
  • Methoden und Techniken
  • Software und Implementierung

  • Rechnungswesen
  • Finanzwesen
  • Kundenbeziehungsmanagement / Kommunikation
  • Produktion
  • Logistik
  • Personalwirtschaft
  • Datenbasierte Geschäftsmodelle / Marketing

  • Descriptive Business Analytics
  • Predictive Business Analytics
  • Arbeitsgemeinschaft zur Projektarbeit 

  • Abschlussarbeit

Im Rahmen der Digitalisierung verändern datenbasierte Technologien weite Teile der Wirtschaft. Deshalb ist dieser Universitätskurs hochrelevant und der Bedarf für den Arbeitsmarkt aktuell sehr ausgeprägt. Wer den Wert von Daten einschätzen kann, ist fit für die Zukunftsaufgaben der Digitalisierung.

Univ.-Prof. Dr. Stefan Thalmann
Wissenschaftlicher Leiter

INFORMATION

ANSPRECHPERSON

Organisatorische Leitung

MMag.

Gabriele Goldgruber

MMag. Gabriele Goldgruber Telefon:+43 316 380 - 1127

KURSLEITUNG

Wissenschaftliche Leitung

Univ.-Prof. Dr.

Stefan Thalmann

Uni Graz

Stellv. Wissenschaftliche Leitung

Univ.-Prof. Mag. Dr.rer.soc.oec. Ing.

Thomas Foscht

Uni Graz

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