Riedlingen / 25.11.2021
Die SRH Fernhochschule – The Mobile University mit 8.500 Studierenden ist Qualitätsführer im Fernstudienmarkt für orts- und zeitunabhängiges Studieren. Durch ihren herausragenden Service und ihr flexibles Fernstudienmodell ermöglicht die staatlich anerkannte Hochschule seit über 25 Jahren Studium und Weiterbildung parallel zu Beruf, Ausbildung, Leistungssport oder Familie. Studierende lernen an den SRH Hochschulen zielorientiert und eigenverantwortlich nach dem eigens entwickelten Studienmodell CORE (Competence Oriented Research and Education). Aktivierende Lehre sowie kompetenzorientierte Prüfungen qualifizieren in kompakten Themenblöcken wissenschafts- und praxisbasiert optimal für das Berufsleben.
Wir gehören zur SRH - einem führenden Anbieter von Bildungs- und Gesundheitsdienstleistungen mit 16.000 Mitarbeitern. Die SRH betreibt private Hochschulen, Bildungszentren, Schulen und Krankenhäuser.
Der Master-Studiengang „DataScience & Analytics“ vermittelt Know-how zur Erschließung, Aufbereitung, Auswertung und Nutzung von Daten im Unternehmen, um gewinnbringende Lösungen für den Unternehmenserfolg zu ermöglichen und durch den praktischen Einsatz von Machine Learning neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Die Studierenden sind nach Abschluss in der Lage bei der Entwicklung von Smarten Produkten mitzuwirken, die Potentiale neuer Geschäftsmodelle zu heben und diese in Führungsposition mitzugestalten.
In der Spezialisierung „Data Analytics“ fokussieren sich die Studierenden darauf, wie die wachsende Menge von Unternehmensdaten gewinnbringend genutzt und für die Erstellung von Reports und Management Dashboards eingesetzt werden können. Der fachliche Fokus in der Vertiefung Business Analytics liegt auf der Datenanalyse und dem Einsatz verfügbarer Business-Tools.
Im Rahmen dieser Spezialisierung des Studiengangs „Data Science und Analytics“ wird das Modul „Qualitätssicherung in der Datenanalytik“ angeboten. In diesem Modul lernen die Studierenden, die theoretischen Grundlagen und in der Praxis anwendbare Konzepte, Tools und Methoden die erforderlich sind, um die Qualität von Daten und Datenanalytik Projekten beurteilen und sicherstellen zu können. Ebenso lernen sie, die Qualität vorhandener Daten zu beurteilen und wirksame Ansätze zur Qualitätssteigerung von Daten in Unternehmen und insbesondere in datenbasierte Projekte oder Prozesse einzubringen.
Für dieses Modul wird ein Autor und Modulverantwortlicher gesucht.
Folgende Inhalte sind für das Modul geplant:
• Datenqualität definieren und Merkmale einer guten Datenqualität benennen und erklären (z.B. intrinsische, kontextuelle, repräsentationelle Datenqualität etc.)
• typische Datenfehler erläutern und klassifizieren
• Methoden zur Messung von Datenqualität beschreiben
• Verfahren der konstruktiven und analytischen Qualitätssicherung von Daten erläutern
• Gefahren für eine hohe Datenqualität und -integrität benennen
• Beispiele für Tools zur Absicherung oder Herstellung von Datenqualität benennen und deren wesentliche Funktionsweise erläutern - Qualitätsmerkmale von Ergebnissen der Datenanalytik definieren und beschreiben
• Qualitätsrisiken von Datenanalysen erläutern und geeignete Maßnahmen zu deren Vorbeugung nennen (z.B: Volume, Variety, Datensicherheit etc.)
• mögliche Folgen schlechter Datenanalytik (inkl. Daten, Tools, Prozess, Kommunikation) erläutern
Wir betonen ausdrücklich, dass bei uns alle Menschen - unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung - gleichermaßen willkommen sind. Behinderte Bewerber werden bei gleicher fachlicher und persönlicher Eignung bevorzugt eingestellt bzw. ausgebildet.
Ihre fachlichen Fragen beantwortet:
Jasmin Hanisch unter +49 (0) 7371 9315-162
Werden Sie Teil unseres Teams und bewerben Sie sich online mit Angabe der Kennziffer 7904-0 über unser Karriereportal.
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Jasmin Hanisch
Teamleitung Student Content Lab – Operations and Service
Kirchstraße 26
88499 Riedlingen
Telefon: +49 (0) 7371 9315-162
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