AACSB Accredited

Notre monde et nos entreprises en particulier font face à des changements perturbateurs en raison de la croissance exponentielle de la quantité de données qui peuvent être capturées à partir d'un large éventail de sources de données et des capacités de traitement pour traiter les données. Les futurs experts et gestionnaires devront comprendre comment exploiter Data Analytics et Decision Science pour créer de la valeur à partir des données - c'est ce que vous apprendrez dans ce programme Master.

Ce nouveau master est conçu à l'intersection des domaines Data Analytics et Decision Science (Recherche opérationnelle) et les diplômés apprendront à combiner l'apprentissage automatique et les techniques d'apprentissage en profondeur avec des approches d'optimisation mathématique, des algorithmes heuristiques et des techniques de simulation pour créer de la valeur. domaines d'application spécifiques. RWTH Aachen est classé numéro un dans le domaine de la statistique

OPPORTUNITÉS DE DÉVELOPPEMENT

Les données deviennent le nouveau «pétrole», la matière première à partir de laquelle la valeur est créée à mesure que les entreprises deviennent des entreprises prédictives et numérisent leur chaîne de valeur. Chaque secteur industriel et domaine d'application bénéficiera de la prise de décisions commerciales optimales à l'aide de techniques basées sur les données. Les décisions opérationnelles sont prises en charge ou même automatisées à l'aide de modèles d'apprentissage automatique de pointe combinés à des techniques d'optimisation.

Devenez l'expert technologique de demain en vous inscrivant à notre programme Master qui combine les domaines de l'analytique des données et de la science décisionnelle. Apprenez à développer des modèles prédictifs de pointe et à prendre des décisions qui optimisent les objectifs de l'entreprise.

VOS PERSPECTIVES DE PERFECTIONNEMENT PROFESSIONNEL ET DE CARRIÈRE

Le M.Sc. dans Data Analytics and Decision Science (DDS) a été soigneusement conçu pour équiper les professionnels ambitieux avec un fond de STEM avec un ensemble distinct de compétences nécessaires pour réussir dans une économie numérisée et mondialisée.

Les décisions basées sur les données deviennent critiques dans une verticale après l'autre. De nombreuses professions seront confrontées à des changements perturbateurs, les descriptions de travail changeront de manière significative car les décisions fondées sur les données et les algorithmes sont au cœur de la création de valeur pour les entreprises et de nouveaux emplois apparaîtront. Les tâches actuellement effectuées manuellement ou appuyées par des approches simples nécessiteront des connaissances spécialisées en analyse des données et en science de la décision, en apprentissage automatique et en techniques d'optimisation à l'avenir.

Le M.Sc. Un diplôme décerné par RWTH Aachen University en Allemagne vous permettra également de poursuivre une carrière académique et de poursuivre vos études en vue d'un doctorat dans des domaines tels que l'analyse de données, l'apprentissage automatique

Quel que soit le chemin que vous souhaitez suivre après l'obtention de votre diplôme: notre équipe dévouée d'experts dans les centres de carrière et d'entrepreneuriat vous accompagnera dans ce parcours et vous aidera à décider de la meilleure façon de réaliser vos ambitions. Nous cherchons à placer nos diplômés dans les technologies de pointe, les champions technologiques cachés, les sociétés de conseil en technologie et les entreprises technologiques à croissance rapide. Le Centre d'entrepreneuriat de l'Université RWTH d'Aix-la-Chapelle a également une longue expérience dans le soutien aux start-up innovantes de nos diplômés - entre 70 et 100 par an.

La liste suivante donne une idée des emplois possibles de scientifiques de données pour l'étudiant réussi du programme de master, combinant l'analyse de données et la recherche opérationnelle.

  • Vente au détail
  • Industrie
  • Transport
  • Énergie

D'autres domaines d'application peuvent être trouvés dans:

  • Marketing (par exemple, placement d'annonces, optimisation du référencement, optimisation des campagnes marketing, etc.)
  • Soins de santé (p. Ex. Médecine personnalisée, diagnostic automatisé, etc.)
  • La finance
  • Politique
  • Agriculture
  • Durabilité
  • Des sports
  • Éducation
  • etc.

En fait, il est difficile de trouver une industrie ou un service qui ne soit pas directement ou indirectement impacté par la prise de décision basée sur les données et les algorithmes. À mesure que le besoin de prendre des décisions change (des environnements plus flexibles, en temps réel, dans des environnements incertains et en constante évolution), un processus décisionnel enraciné dans l'optimisation mathématique est inévitable. Seules les analyses prédictives (par exemple, l'apprentissage automatique) peuvent exploiter le potentiel des données historiques et actuelles; seules les analyses prescriptives (optimisation mathématique et recherche opérationnelle) peuvent saisir l'ensemble des options auxquelles le décideur est confronté.

VOS ASPIRATIONS

Ce programme est idéal pour vous si vous souhaitez vous développer en tant que professionnel et transformer votre carrière.

Postulez maintenant si:

  • Vous avez un parcours STEM (Sciences, Technologie, Ingénierie et Mathématiques), au moins un an d'expérience de travail à temps plein et souhaitez approfondir vos connaissances en apprentissage automatique, intelligence artificielle, techniques de recherche opérationnelle (optimisation mathématique, algorithmes heuristiques et simulation) et la prise de décision basée sur les données.
  • Vous êtes passionné par l'ingénierie et la technologie et vous souhaitez améliorer vos compétences pour relever les défis de demain en créant de la valeur à partir de données utilisant des algorithmes.
  • Vous souhaitez apprendre à tirer parti de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle, de la recherche opérationnelle et de la prise de décision axée sur les données pour créer des modèles commerciaux rentables et durables qui vous permettront de mener la transformation technologique de votre secteur.
  • Vous avez une bonne connaissance et une bonne expérience de travail avec au moins un langage de programmation de haut niveau (par exemple Python, Java, C / C), ainsi qu'une certaine expérience dans le développement de logiciels ou la contribution à un projet logiciel.

DESCRIPTION DU CURRICULUM

Les experts de Future Data Analytics et de Decision Science devront rassembler des expertises issues d'un large éventail de domaines:

  • Apprentissage automatique, apprentissage profond et intelligence artificielle
  • Optimisation mathématique, algorithmes heuristiques et techniques de simulation
  • Comprendre, gérer et enrichir les données
  • Connaissances spécifiques à l'industrie (p.

Le M.Sc. Data Analytics et Decision Science (DDS) propose un programme complet de cours de base en apprentissage automatique, optimisation mathématique et heuristique et prise de décision basée sur les données. Ces cours sont accompagnés d'un large éventail de cours optionnels offrant des plongées profondes dans des domaines d'application spécifiques. Nos cours combinent recherche exigeante et de pointe avec des projets pratiques et des défis. Nous révisons et élargissons continuellement l'ensemble des options pour couvrir les dernières tendances et rester au courant des changements technologiques.

Le programme de deux ans à temps plein se compose de sept blocs de construction clés, dont certains peuvent être personnalisés pour répondre à vos besoins et intérêts individuels. Vous pouvez également vous inscrire à un cours de langue allemande sans frais supplémentaires.

DDS Essentials (10 CP à compléter au semestre 1) Les «DDS Essentials» consistent en deux cours qui couvrent et actualisent les éléments essentiels pertinents en mathématiques, statistiques, algorithmes et structures de données. Ces modules constituent la base pour participer avec succès aux cours de base en analyse de données et en science de la décision, ainsi que dans certains domaines d'application et spécialisations.

Data Analytics (10 PC à remplir au cours des semestre 1 et 2) Le bloc «Data Analytics» comprend trois modules. Le module «Modélisation prédictive» couvre les bases des problèmes de traitement et de qualité des données, de la modélisation prédictive et de la validation des scénarios d’utilisation et d’utilisation, ainsi que de l’évaluation des prévisions. Le cours «Machine Learning» portera sur les bases et les développements de pointe en apprentissage machine et en profondeur. Le troisième module est un exercice pratique qui complète les deux conférences.

Decision Science (15 PC à remplir au cours des semestre 1 et 2) Ce bloc comprend trois modules: Le module «Modèles d'optimisation» présente les concepts à la base de la création de modèles de décision de pointe capables de capturer l'explosion combinatoire d'options. , y compris les réseaux et les programmes linéaires et entiers. Le module «Conception et analyse d'algorithmes» se concentre sur les méthodes modernes permettant de résoudre ces modèles d'optimisation. Le cours couvre les algorithmes non seulement pour les problèmes déterministes, mais également les techniques d'optimisation robuste et de théorie des jeux algorithmiques, qui permettent de gérer les incertitudes dans le processus de prise de décision. Le module «Optimisation heuristique» couvre les bases de la métaheuristique et les défis rencontrés lors de la conception d'heuristiques hautes performances pour des tâches de planification complexes dans différents domaines.

Projet d'analyse (10 crédits à compléter au semestre 2)

Le projet Analytics est un exercice pratique qui complète les exposés des blocs Decision Science et Data Analytics. Des équipes de 3 à 6 étudiants travaillent ensemble sur un projet d'analyse motivé par la pratique et suivent presque tout le processus d'analyse à l'aide de techniques d'apprentissage et d'optimisation: formalisation du problème, modélisation, compréhension, collecte et nettoyage des données, sélection et développement d'algorithmes. , mise en œuvre, solution informatique, visualisation et interprétation, et documentation des résultats. Vous apprendrez à présenter vos résultats à un public axé sur la pratique et scientifique.

Options de gestion et compétences générales (10 PC à terminer au cours du semestre 2) Choisissez deux des cours au choix suivants pour approfondir vos compétences en gestion:

  • Ingénierie, Culture
  • Travail numérique
  • Gestion stratégique de la technologie
  • Gérer le processus d'innovation
  • Marketing B2B
  • Service et marketing de la technologie
  • Démarrage et gestion de la croissance
  • Marketing et finance d'entreprise

Cours technologiques au choix (5 crédits à compléter au semestre 2) Vous choisissez l'un des trois cours au choix possibles:

  • Apprentissage automatique avancé
  • Principes de l'exploration de données
  • Logistique industrielle

Stage ou études à l'étranger (15 PC à compléter au semestre 3) Appliquez vos compétences dans un stage professionnel dans des entreprises internationales telles que Deutsche Post DHL, PTV Group et d'autres, ou approfondissez vos connaissances en étudiant dans une université internationale ou en participant à écoles d'été ou cours en ligne.

Domaines d'application (15 PC à compléter au semestre 3) Obtenez des informations détaillées dans les domaines suivants:

  • Opérations numériques et gestion de la chaîne d'approvisionnement
  • Optimisation des systèmes logistiques
  • Modélisation économique de l'énergie

Thèse de Master (30 CP à compléter au semestre 4) En rédigeant une thèse à la fin du programme, vous démontrez votre capacité à résoudre un défi méthodologique ou analytique en utilisant les connaissances acquises au cours du programme et les méthodes de recherche scientifique.

Cours de langue allemande (un cours doit être complété en semestres 1 ou 2) L'apprentissage d'une autre langue est une partie importante d'une carrière réussie. La maîtrise de l’allemand est également une condition préalable indispensable pour réussir sur le marché du travail allemand, que ce soit pour un stage pendant vos études ou pour un poste permanent par la suite. Dans le cadre de ce programme, nous proposons de suivre un cours intensif d’allemand afin d’élargir votre compréhension culturelle et d’améliorer vos choix de carrière. Vous pourrez peut-être vous inscrire à d’autres cours de langue aux semestres 3 et 4 à votre convenance. Le conseiller étudiant vous aidera à entrer en contact avec les contacts pertinents.

EXPÉRIENCE D'APPRENTISSAGE

Les étudiants inscrits à ce programme apprendront des avancées fondamentales et de pointe dans l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, la recherche opérationnelle et la science décisionnelle. Les cours sont dispensés par des experts de renommée mondiale dans leurs domaines respectifs. Les modules facultatifs permettent à l'étudiant de se spécialiser dans une variété de domaines tels que la production ou la logistique pour acquérir une compréhension profonde des industries spécifiques.

La RWTH Business School est située sur le nouveau campus de l'université RWTH Aachen. La Business School et son organisation mère, l'école de commerce et d'économie de l'université, font partie des moins de 5% des écoles de commerce accréditées par l'AACSB. RWTH Aachen University est l'un des leaders mondiaux de la science et de la technologie et jouit d'une excellente réputation dans la communauté scientifique et dans les entreprises de pointe. L'université est classée à la position 29 du classement Times Higher Education pour l'ingénierie et la technologie et à la position 33 dans le classement QS. Plus important encore, RWTH Aachen est classé à la 27ème position mondiale par «classement des employeurs» et position 12 en Europe dans le domaine de la recherche opérationnelle et des statistiques dans le classement des universités QS.

NOTRE APPROCHE D'ENSEIGNEMENT

  • Apprentissage centré sur l'étudiant: Tous les cours sont basés sur une approche centrée sur le participant qui met l'accent sur l'interaction entre les instructeurs et les participants au moyen de discussions de cas, de présentations de groupe, de débats ou de séances de laboratoire.
  • Esprit interdisciplinaire: La plupart des cours se concentrent sur l'intersection entre la technologie et la prise de décision, vous aidant à aborder les défis du monde réel à partir de perspectives multiples et vous offrant un état d'esprit véritablement interdisciplinaire.
  • Expérience pratique: Dans la plupart des cours, vous avez la possibilité de travailler sur des défis du monde réel, ce qui vous permet d'appliquer les connaissances acquises en cours et d'acquérir une expérience pratique.
  • Équipes interculturelles: Le travail dans les équipes multiculturelles étant un acquis dans le monde d'aujourd'hui, la plupart des cours comportent des projets de groupe où vous pouvez résoudre des défis managériaux et technologiques dans des équipes culturellement diverses.

NOS PARTENAIRES

Le M.Sc. La Data Analytics and Decision Science (DDS) est délivrée par la RWTH Business School et l'Université ainsi que par des partenaires de premier plan dans le milieu universitaire et l'industrie dans le monde entier. Choisissez entre un échange avec l'une des meilleures universités ou une expérience de travail pratique chez l'un de nos partenaires industriels de pointe.

CONDITIONS D'ADMISSION

Focus technologique
RWTH Business School est à la recherche de candidats ayant une formation dans un domaine technologique et au moins un baccalauréat en ingénierie ou en sciences dans un domaine STEM (sciences, technologie, ingénierie et mathématiques).
Les candidats ont besoin d'au moins
  • 125 points de crédit en mathématiques et / ou en sciences naturelles (p.ex. physique, chimie, informatique ou similaire)
  • 15 crédits dans les domaines de la mathématique supérieure ou de la statistique, des bases de données et des systèmes d’information, de la programmation, des algorithmes et des structures de données, de la théorie de la complexité, des méthodes quantitatives / de recherche opérationnelle
De plus amples détails sont définis dans les règlements d'examen.
Expérience professionnelle
Les candidats doivent avoir au moins 12 mois d'expérience professionnelle.
Preuve de compétence en anglais
Le programme est entièrement enseigné en anglais. Un certificat de compétence reconnu en anglais est requis.

PROCESSUS DE DEMANDE

N'hésitez pas à nous envoyer un email à dds@business-school.rwth-aachen.de si vous avez des questions sur le processus de candidature.
  1. Rassemblez tous les documents au format pdf à partir de notre liste de contrôle en ligne: https://www.business-school.rwth-aachen.de/en/application-process/
  2. Créez un compte d'application en ligne à l'aide de notre portail d'applications en ligne: https://online.rwth-aachen.de/RWTHonline/ee/ui/ca2/app/desktop/#/login?$ctx=lang=en;rbacId=
    Le portail de candidature s'ouvre en décembre et restera ouvert jusqu'au 1er mars de chaque année pour les candidats non européens et jusqu'au 15 juillet pour les candidats européens.
    Suivez nos instructions détaillées étape par étape ou les points ci-dessous.
    Malheureusement, certaines options ne sont pas encore complètement traduites en anglais. Veuillez suivre les étapes ci-dessous:
    1. Vous devez d'abord créer et activer un compte pour le portail d'applications.
    2. Le cours M.Sc. La DDS débutera à Wintersemester
    3. Type d'études: programme de master
    4. Diplôme visé: Master 1 Fach
    5. Semestre d'entrée: 1 - admission manuelle
    6. Forme d'études: programme de master consécutif
    7. Mettez à jour vos données personnelles. Les champs entourés d'une ligne jaune sont obligatoires (lieu et pays de naissance, première nationalité). Le système ne prend actuellement en charge que les hommes et les femmes en tant que genre, nous nous excusons pour tout inconvénient causé.
    8. Mettez à jour votre adresse de correspondance
    9. Mettre à jour votre adresse permanente (sauf si elle est identique à l'adresse de correspondance)
    10. Ajouter un arrière-plan académique ou un programme d'études. Notez qu'il vous sera demandé d'entrer votre premier sujet majeur. Malheureusement, la plupart de la liste est toujours en allemand. En outre, vous êtes invité à indiquer quand vous avez étudié. Malheureusement, le système ne connaît que les temps semestriels allemands. Si votre université travaille sur un horaire différent. veuillez utiliser l'approximation la plus proche. Le Wintersemester commence généralement en Octobre et se termine en Février, le Sommersemester commence généralement autour de Mars / Avril et se termine en Juin / Juillet. Contactez-nous si vous avez des questions.
    11. Suivez le processus de demande en ligne plus loin et téléchargez les documents requis. Remplissez l'application en ligne via "envoyer".
    12. Prévisualisez l'application et vérifiez que tout est correct.
    13. L'état actuel de votre application peut être contrôlé via le portail d'applications en ligne. Si vous êtes admis, nous vous enverrons la confirmation d'admission avec le contrat par courrier.

Check-list avec les documents requis

Curriculum Vitae (CV): Veuillez fournir votre dernier CV en anglais indiquant vos études universitaires, vos diplômes, votre expérience de travail et vos responsabilités.
Déclaration personnelle: Veuillez fournir une déclaration brève et convaincante reflétant vos objectifs, aspirations et attentes concernant votre candidature pour ce programme de master.
Certificat d'études universitaires et relevés de notes universitaires: Veuillez fournir une copie de votre certificat d'études et votre relevé de notes de votre baccalauréat, si possible en indiquant le nombre de crédits ECTS accordés. De plus, si vos documents n'ont pas été publiés en anglais ou en allemand, vous devez soumettre une traduction certifiée. Veuillez noter que vous pouvez postuler avant d'avoir reçu votre certificat de fin d'études. Cependant, vous devrez le présenter dans le cadre du processus d'inscription officiel.
Deux lettres de recommandation: Veuillez fournir deux lettres de recommandation en anglais. Ils peuvent être délivrés par un professeur d'université / conférencier ou par votre employeur actuel ou précédent. Il n'y a pas de formulaire ou de format standard pour la lettre de recommandation qui doit être utilisée, mais assurez-vous que chaque lettre de recommandation ne dépasse pas deux pages et inclut les détails suivants:
  • Votre relation avec l'auteur,
  • Votre histoire académique / professionnelle,
  • Vos qualités / réalisations / ambitions dans votre domaine respectif,
  • Vos traits et objectifs personnels,
  • La signature de l'auteur,
  • Le papier à en-tête de l'établissement / de l'entreprise (si possible), et
  • Un cachet de l'institution / entreprise émettrice (si possible).
Expérience professionnelle: Expérience professionnelle d'au moins un an au moment de l'inscription. La preuve de l'expérience de travail doit inclure les détails suivants (en anglais):
  • Adresse complète et coordonnées de l'entreprise,
  • Date d'adhésion et, le cas échéant, date de démission,
  • Heures hebdomadaires,
  • Poste de travail, et
  • Brève description des tâches et des responsabilités.
Certification de langue anglaise: Nous acceptons les certificats de langue anglaise suivants:
  • TOEFL basé sur Internet avec un minimum de 90 points,
  • Test IELTS (Académique) avec un minimum global de 5 pts.,
  • Cambridge Test - Certificat d'anglais avancé (CAE),
  • Premier certificat en anglais (FCE), complété par un B, et
  • Placement-Test du centre de langues de l'université de RWTH Aachen (B2).
  • Pour les candidats allemands: Ein Zeugnis, das englische Sprachkenntnisse auf dem Niveau B2 des «Gemeinsamen europäischen Referenzrahmens (GeR)» ausweist. Dieser Nachweis wird zur durch die Vorlage eines deutschen Abiturzeugnisses erbracht, aus dem ersichtlich ist, das Englisch bis zum Ende der Qualifikationsphase 1 (Jahrgangsstufe 11 bei G8-Abitur, sonst Jahrgangsstufe 12) durchgängig belegt und mit mindestens ausreichenden Leistungen abgeschlossen wurde.
Les rapports de notes ne doivent pas être plus de deux ans avant le 1er août de l'année où vous demandez le diplôme. Une copie des rapports de score doit être téléchargée sur le système de candidature en ligne. Votre preuve de compétence en anglais n'est pas un document de demande obligatoire. Cependant, il doit être présenté lors de l'inscription. Par conséquent, vous pouvez postuler même si vous attendez toujours de passer un test de langue ou de recevoir les résultats au moment de la demande. Veuillez ne pas envoyer les feuilles de résultats originales du TOEFL ou de l'IELTS à l'université (pas non plus via ETS). Veuillez inclure une copie numérisée de votre demande en ligne et conserver la copie papier originale.
En cas d'admission, les scores originaux doivent être présentés pour l'inscription. Les certificats de langue anglaise ne sont pas exigés pour les ressortissants ou les titulaires d'un premier diplôme des États-Unis, du Royaume-Uni, du Canada, de l'Irlande, de la Nouvelle-Zélande et de l'Australie.
APS (uniquement pour les candidats chinois)

FAITS MARQUANTS

  • Titre: Data Analytics and Decision Science (DDS)
  • Diplôme: Master of Science (M.Sc.)
  • Focus: Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Recherche opérationnelle, Prise de décision
  • Durée: 4 semestres à temps plein, dont 1 semestre de master
  • Groupe cible: Jeunes professionnels ayant une formation en STIM (sciences, technologie, ingénierie et mathématiques)
  • Points de crédit: 120 ECTS
  • Frais de scolarité: 30.000 € (cotisation sociale à RWTH Aachen environ 280 € par semestre). S'il vous plaît envisager de postuler pour une bourse.
  • Contact: dds@business-school.rwth-aachen.de
Programme enseigné dans l'établissement suivant :
  • Anglais

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Mis à jour le août 13, 2019
Ce cours est Sur le campus
Date de début
Duration
4 semestres
À temps plein
Prix
30,000 EUR
contribution sociale à RWTH Aix-la-Chapelle env. 280 € par semestre. S'il vous plaît envisager de postuler pour une bourse.
Date-limite
Par lieux
Par date
Date de début
Date de fin
Date limite d'inscription
Location
Date limite d'inscription
Date de fin