Data Analytics in Economics and Business: Liste aller Master-Studiengänge ohne Studiengebühren (2026/27)

Ein Studium des Data Analytics in Economics and Business verbindet Wirtschaftswissenschaften mit Datenwissenschaft, Statistik und maschinellem Lernen und bereitet darauf vor, aus den enormen Datenmengen, die in Unternehmen und Wirtschaft entstehen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen – eine Schlüsselkompetenz in einer Zeit, in der Big Data, Business Intelligence und datenbasierte Strategien zum Wettbewerbsvorteil werden und Unternehmen zunehmend Data-Driven-Companies sein müssen. Studierende erwerben fundierte Kenntnisse in Wirtschaftswissenschaften, Volkswirtschaftslehre, Betriebswirtschaftslehre und Unternehmensführung und lernen gleichzeitig fortgeschrittene analytische Methoden wie Statistik, Ökonometrie, Data Mining, Machine Learning, Predictive Analytics und Datenvisualisierung sowie Programmiersprachen wie Python, R und SQL kennen, wobei sie verstehen, wie wirtschaftliche Fragestellungen in analytische Probleme übersetzt werden, wie Daten aus verschiedenen Quellen aufbereitet und analysiert werden und wie aus Analysen handlungsrelevante Empfehlungen für Management und Strategie abgeleitet werden. Das interdisziplinäre und praxisorientierte Studium verbindet ökonomisches Denken mit technischer Analysekompetenz und umfasst oft Projekte mit realen Unternehmensdaten, Fallstudien aus verschiedenen Branchen, Praktika in Data-Science- oder Analytics-Abteilungen sowie die Arbeit mit modernen Analytics-Tools und Business-Intelligence-Plattformen, während aktuelle Themen wie Customer Analytics und Personalisierung, Pricing Analytics und Revenue Optimization, Predictive Maintenance und Supply Chain Analytics, Marketing Analytics und Attribution Modeling, Finanzmarktanalyse mit Machine Learning, Text Mining für Business Intelligence, Real-Time Analytics, KI-gestützte Geschäftsprognosen, A/B-Testing und experimentelles Design sowie ethische Fragen von Algorithmic Decision-Making die Relevanz und Zukunftsorientierung unterstreichen.