Hi,
wollte mal so hören wie die Meinungen zu diesem Master sind.
Durch das 2 jährige angewandte Forschungsprojekt hat man doch prinzipiell nach Abschluss einen Vorteil gegenüber Masterstudiengängen wie an der TUM oder RWTH oder nicht?
schnelleBrille schrieb am 18.03.2023:
Hi,
wollte mal so hören wie die Meinungen zu diesem Master sind.
Durch das 2 jährige angewandte Forschungsprojekt hat man doch prinzipiell nach Abschluss einen Vorteil gegenüber Masterstudiengängen wie an der TUM oder RWTH oder nicht?
Vorteil im Bezug auf was?
antwortenFinde merkwürdig dass der Master praxisbezogen sein soll aber dann Agiles Forschungsprojektmanagement gelehrt wird. Ich kenne mehrere Paper in denen untersucht wird wie Data Scientists und Analysts arbeiten und das ist nur ich 20-30% der Fälle agile.
antwortenWiWi Gast schrieb am 19.03.2023:
schnelleBrille schrieb am 18.03.2023:
Hi,
wollte mal so hören wie die Meinungen zu diesem Master sind.
Durch das 2 jährige angewandte Forschungsprojekt hat man doch prinzipiell nach Abschluss einen Vorteil gegenüber Masterstudiengängen wie an der TUM oder RWTH oder nicht?
In dem Sinne, dass man schon Erfahrungen in Date Science Projekten sammeln konnte. Sollte doch ein relevanter Faktor bei Unternehmen sein (und Forschung).
antwortenVorteil im Bezug auf was?
Ist vielleicht kein schlechtes Programm, aber die FH Bielefeld mit RWTH oder TUM zu vergleichen ist leider kompletter Blödsinn, bessere Adressen für Data Science gibt es in DE kaum!
antwortenAlso ich war skeptisch, aber ich habe mir jetzt mal das PDF mit den Projektvorschlägen durchgelesen. Ich glaube wenn man so was durchzieht und dann auch gut im CV/Github/Interview verkaufen kann ist das gegenüber anderen Absolventen ein riesen Vorteil. Ich frage mich allerdings wieso du diese Frage hier im Wiwi Forum stellst, denn bei all den Projekten braucht man einen scheinbar einen relativ starken Informatikbackground.
antwortenAlso ich wäre bei so einem master grundsätzlich sehr vorsichtig. hab kurz reingeguckt und da werden ja bereits auf der ersten seite eine fülle an buzzwords verarbeitet (datamining, machine leaning, AI,....). dazu aussagen wie
"Als Expert*in für Data Science können Sie sich derzeit den Arbeitgeber weltweit aussuchen!"...
sorry aber wenn es so einfach wäre, dann würden es ja alle machen. sagt einem ja eigl schon der gesunde menschenverstand, dass das nicht ernstzunehmen ist. dazu der fokus auf "forschung". Forschen lernt man in deutschland per definition in einer promotion und nicht neben dem studium in 2 jahren 'agil'.
wenn daimler oder bosch eine stelle als datascientist ausschreibt, bewerben sich dort leute von der RWTH oder der TUM mit promotion. ich weiß nicht, wie man mit diesem master mit den leuten von RWTH und TUM konkurrieren soll. die theoretische ausbildung an der TUM oder der RWTH ist um welten tiefer, besser und schwerer. die profs deutlich renommierter, die peers vmtl auch smarter, die durchfallquoten höher. dazu sind die leute wie gesagt häufig promoviert. guck dir auf linkedin die leute an die bei bosch als datascientist arbeiten. wenn du dich da von der FH bielefeld mit einem 'forschungsmaster' bewirbst, wirst du vmtl nicht weit kommen.
der einzige vorteil von dem studiengang könnte sein, dass man dort direkt kontakt zu unternehmen bekommt und ggf direkt nach dem master einsteigen kann. dann ähnelt es aber eher einem dualen studium.
finde es grundsätzlich von hochschulen moralisch sehr zweifelhaft, junge menschen, die vielleicht nicht das akademische umfeld haben, das sie aufklären kann, mit solchen versprechungen "man kann sich den job aussuchen" in studiengänge zu locken, weil der professor studenten braucht für seine daseiensberechtigung.
antwortenWiWi Gast schrieb am 20.03.2023:
Also ich wäre bei so einem master grundsätzlich sehr vorsichtig. hab kurz reingeguckt und da werden ja bereits auf der ersten seite eine fülle an buzzwords verarbeitet (datamining, machine leaning, AI,....). dazu aussagen wie
"Als Expert*in für Data Science können Sie sich derzeit den Arbeitgeber weltweit aussuchen!"...
sorry aber wenn es so einfach wäre, dann würden es ja alle machen. sagt einem ja eigl schon der gesunde menschenverstand, dass das nicht ernstzunehmen ist. dazu der fokus auf "forschung". Forschen lernt man in deutschland per definition in einer promotion und nicht neben dem studium in 2 jahren 'agil'.
wenn daimler oder bosch eine stelle als datascientist ausschreibt, bewerben sich dort leute von der RWTH oder der TUM mit promotion. ich weiß nicht, wie man mit diesem master mit den leuten von RWTH und TUM konkurrieren soll. die theoretische ausbildung an der TUM oder der RWTH ist um welten tiefer, besser und schwerer. die profs deutlich renommierter, die peers vmtl auch smarter, die durchfallquoten höher. dazu sind die leute wie gesagt häufig promoviert. guck dir auf linkedin die leute an die bei bosch als datascientist arbeiten. wenn du dich da von der FH bielefeld mit einem 'forschungsmaster' bewirbst, wirst du vmtl nicht weit kommen.
der einzige vorteil von dem studiengang könnte sein, dass man dort direkt kontakt zu unternehmen bekommt und ggf direkt nach dem master einsteigen kann. dann ähnelt es aber eher einem dualen studium.
finde es grundsätzlich von hochschulen moralisch sehr zweifelhaft, junge menschen, die vielleicht nicht das akademische umfeld haben, das sie aufklären kann, mit solchen versprechungen "man kann sich den job aussuchen" in studiengänge zu locken, weil der professor studenten braucht für seine daseiensberechtigung.
Möglicherweise ist der Vergleich zu TUM oder RWTH etwas hochgegriffen. Wie würdest du denn die Projektarbeit bewerten? Schließlich "forscht" man über 4 Semester in Kooperation mit teilweise auch recht relevanten Unternehmen wie Miele oder Bertelsmann.
antwortenAnschließende Promotion soll über die Uni Bielefeld auch möglich sein.
Mich würde ein Einstieg bei FANG oder anderen Tech interessieren. Habe gehört da sind Skills höher gewichtet als Rang der Uni?
antwortenJunge, Junge was ist das für eine Aussage „auf Data scientist Jobs bewerben sich TUM und RWTH mit Promotion“, sicherlich dabei, aber weißt du wie viele data scientists Siemens, Bosch, Mercedes etc. haben? Hast du mal in einem solchen Department gearbeitet? Da findest du von TUM bis Wald und Wiese ALLES, ALLES und das mehrfach. Gleiches gilt für Bachelor, Master und natürlich ist der ein oder andere (Bruchteil) auch ein phd.
WiWi Gast schrieb am 20.03.2023:
antwortenAlso ich wäre bei so einem master grundsätzlich sehr vorsichtig. hab kurz reingeguckt und da werden ja bereits auf der ersten seite eine fülle an buzzwords verarbeitet (datamining, machine leaning, AI,....). dazu aussagen wie
"Als Expert*in für Data Science können Sie sich derzeit den Arbeitgeber weltweit aussuchen!"...
sorry aber wenn es so einfach wäre, dann würden es ja alle machen. sagt einem ja eigl schon der gesunde menschenverstand, dass das nicht ernstzunehmen ist. dazu der fokus auf "forschung". Forschen lernt man in deutschland per definition in einer promotion und nicht neben dem studium in 2 jahren 'agil'.
wenn daimler oder bosch eine stelle als datascientist ausschreibt, bewerben sich dort leute von der RWTH oder der TUM mit promotion. ich weiß nicht, wie man mit diesem master mit den leuten von RWTH und TUM konkurrieren soll. die theoretische ausbildung an der TUM oder der RWTH ist um welten tiefer, besser und schwerer. die profs deutlich renommierter, die peers vmtl auch smarter, die durchfallquoten höher. dazu sind die leute wie gesagt häufig promoviert. guck dir auf linkedin die leute an die bei bosch als datascientist arbeiten. wenn du dich da von der FH bielefeld mit einem 'forschungsmaster' bewirbst, wirst du vmtl nicht weit kommen.
der einzige vorteil von dem studiengang könnte sein, dass man dort direkt kontakt zu unternehmen bekommt und ggf direkt nach dem master einsteigen kann. dann ähnelt es aber eher einem dualen studium.
finde es grundsätzlich von hochschulen moralisch sehr zweifelhaft, junge menschen, die vielleicht nicht das akademische umfeld haben, das sie aufklären kann, mit solchen versprechungen "man kann sich den job aussuchen" in studiengänge zu locken, weil der professor studenten braucht für seine daseiensberechtigung.
Kann nichts über den Studiengang an sich sagen, sondern nur über die FH an sich.
Bin dort gerade in meinem dualen FH Bachelor und kann eigentlich nur positives Berichten. Setzt aber halt auch voraus, dass man den Vorteil den eine FH bieten kann (den sehr engen Austausch zu den Professoren) auch in Anspruch nimmt.
Was die Berufsaussichten angeht ist es halt ne FH. Heißt die lokalen Unternehmen nehmen sehr gerne Absolventen von hier, über die Grenzen von OWL hinaus hat man aber natürlich keinen Vorteil mehr, dann sind halt die normalen Unis und die dortigen lokalen FHs im Vorteil.
Wenn man sich aber auf Dauer vorstellen kann in OWL zu arbeiten und jetzt nicht bei Oetker oder Schüco im Vorstand landen will macht man hier aufjedenfall nichts falsch.
Für den "normalo" gibts hier haufenweise Unternehmen mit Milliarden Umsätzen oder Hidden Champions die Weltmarktführer in ihrer Nische sind. (Aufzugseile zum Beispiel)
Hab von dem technischen Background keine Ahnung, es gibt aber auch bei uns im Fachbereich Wirtschaft den ein oder anderen der uns dieses Themengebiet näher bringen wollte.
Mein ehemaliger Prof für internes Rchnungswesen hat mit uns einen Exkurs zu Machine Learning gemacht und wie Unternehmen das in ihren internes Prozessen einsetzen können.
In Zusammenarbeit mit Miele hat er da auch ein Projekt am Laufen. Könnte mir vorstellen, dass der da auch ein bisschen seine Finger mit im Spiel hat, auch wenn er eigentlich WiWi ist und kein Mathematiker/Informatiker/ oder Ingenieur.
Wenn ihr weiteren Input zur FH oder der Stadt Bielefeld haben wollt immer her mit euren Fragen.
antwortenEvtl. sollte der TE einen Blick in die Studienordnung der äquivalenten Studiengänge an TUM/RWTH werfen, das ist eine ganz andere Hausnummer an mathematischen/informationstechnischen Lehrveranstaltungen.
Nicht, das er dann "nur" als BI-Entwickler endet mit diesem Forschungsmaster.
antwortenWenn es dort ein Projekt in der Richtung geht, würde ich es empfehlen das zu machen, da ja das forschen und Lehren aneinander verknüpft ist und du dann praktisch relevante Inhalte vermittelt werden.
WiWi Gast schrieb am 20.03.2023:
Evtl. sollte der TE einen Blick in die Studienordnung der äquivalenten Studiengänge an TUM/RWTH werfen, das ist eine ganz andere Hausnummer an mathematischen/informationstechnischen Lehrveranstaltungen.
Nicht, das er dann "nur" als BI-Entwickler endet mit diesem Forschungsmaster.
Muss nicht sein, kann auch bei den FHs so mathematisch sein, man muss nur schauen in den Modulen und Inhalten.
Und dazu ist die RWTH auch nichts anderes als eine TH die durch die Entwicklung, zu einer universitären Einrichtung wurde.
Mfg
MMW
WiWi Gast schrieb am 20.03.2023:
Evtl. sollte der TE einen Blick in die Studienordnung der äquivalenten Studiengänge an TUM/RWTH werfen, das ist eine ganz andere Hausnummer an mathematischen/informationstechnischen Lehrveranstaltungen.
Nicht, das er dann "nur" als BI-Entwickler endet mit diesem Forschungsmaster.
Hast du dir mal die Projekte die man dort angesehen? Offensichtlich nicht.
antwortenHier der TE.
Danke für die Meinungen. Mich würde es auch interessieren wie realistisch man mit dem Master im Research oder zumindest in irgendeiner Stelle bei FAANG landen könnte. Schon klar das es sich da um die Spitze handelt.
Was mich an der TUM usw. stört ist dass man neben Vorlesungen nicht sehr viel Praxis hat. Zumindest lese ich aus den Studienordnungen nur kleine Projekte mit 5-8 ects + Masterarbeit. Um alles andere müsste man sich ja selbst kümmern.
antwortenschnelleBrille schrieb am 22.03.2023:
Hier der TE.
Danke für die Meinungen. Mich würde es auch interessieren wie realistisch man mit dem Master im Research oder zumindest in irgendeiner Stelle bei FAANG landen könnte. Schon klar das es sich da um die Spitze handelt.
Was mich an der TUM usw. stört ist dass man neben Vorlesungen nicht sehr viel Praxis hat. Zumindest lese ich aus den Studienordnungen nur kleine Projekte mit 5-8 ects + Masterarbeit. Um alles andere müsste man sich ja selbst kümmern.
Ich glaube, du überschätzt, wie genau sich zukünftige Arbeitgeber den Studienaufbau angucken. Wenn du in den Forschungsbereich willst, ist ein theoretischer universitärer Master (bestenfalls TU) nach wie vor am empfehlenswertesten. Praktische Erfahrung musst du dir dann halt über HiWi-Stellen, Forschungspraktika oder bei der Erstellung der Master-Thesis aneignen.
antwortenDu wirst immer mit Leuten konkurrieren, die einen PhD von TUM, LMU, RWTH, Heidelberg, Tübingen, KIT oder gar einer ausländischen Topuni haben, ggf. sogar mit PostDoc Erfahrung. Das sind dann üblicherweise auch Leute, die bereits in Top Journals publiziert haben.
Als Researcher bei FAANG wirst du nicht eingestellt, weil du in deinem Master ein großes angeleitetes Data Science Projekt durchgeführt hast, sondern weil du neue Algorithmen mit Pen und Paper herleitest - idealerweise kannst du den Prototypen implementieren, aber für rudimentäre DS Scripting Skills von ner FH wirst du leider nicht zum Researcher in ner Branche, in der der Fortschritt von einigen der smartesten Menschen der Welt bestimmt wird.
Mach nen CS Master an der TUM und häng nen PhD dran. Vielleicht erhöhst du deine Chancen dann auf irgendwas im einstelligen Prozent Bereich.
schnelleBrille schrieb am 22.03.2023:
antwortenHier der TE.
Danke für die Meinungen. Mich würde es auch interessieren wie realistisch man mit dem Master im Research oder zumindest in irgendeiner Stelle bei FAANG landen könnte. Schon klar das es sich da um die Spitze handelt.
Was mich an der TUM usw. stört ist dass man neben Vorlesungen nicht sehr viel Praxis hat. Zumindest lese ich aus den Studienordnungen nur kleine Projekte mit 5-8 ects + Masterarbeit. Um alles andere müsste man sich ja selbst kümmern.
schnelleBrille schrieb am 22.03.2023:
Hier der TE.
Danke für die Meinungen. Mich würde es auch interessieren wie realistisch man mit dem Master im Research oder zumindest in irgendeiner Stelle bei FAANG landen könnte. Schon klar das es sich da um die Spitze handelt.
Was mich an der TUM usw. stört ist dass man neben Vorlesungen nicht sehr viel Praxis hat. Zumindest lese ich aus den Studienordnungen nur kleine Projekte mit 5-8 ects + Masterarbeit. Um alles andere müsste man sich ja selbst kümmern.
kann das was über mit steht nur bekräftigen. die leute, die es als researcher zu FANG schaffen, sind einfach sehr sehr gut. das sind dann eben in der regel leute die mathe/CS mit bestnote studieren und es schaffen NEBENBEI noch die praxiserfahrung zu sammeln, eigenes github repo pflegen, dann PHD machen und dabei entsprechende publikationen vorzuweisen haben.
das ist in der regel keine frage von fleiß, ob man das schafft. es ist eine frage von talent, interesse und intelligenz. mit fleiß und erfahrung kann man natürlich einen gewissen teil kompensieren, aber du wirst dort ganz sicher nicht eingestellt, weil du irgendeinen studiengang mit irgendeinem praxismodul absolviert hast, wo du absolute basic algorithmen nachimplementierst und auf einen künstlichen usecase anwendest und dann eine präsentation anfertigst.
als SWE kann das schon wieder anders sein, hier könntest du durchaus eine chance haben, mit guten programmierskills reinzukommen. das setzt aber in der regel auch talent, fleiß und viel einsatz in der freizeit voraus. auf garkeinen fall denkt sich ein personaler von FANG "hey, der typ hat einen master an der FH bielefeld gemacht in dem er 3 praxisprojekte gemacht hat, deshalb zieh ich ihn dem typen von der TUM vor, weil der nur ein praktikum hatte. "... das wird nicht passieren.
antworten"Das sind dann üblicherweise auch Leute, die bereits in Top Journals publiziert haben."
Ohne Witz: Das haben Studierende aus dem Forschungsmaster bereits auch geschafft (als Co-Autoren).
Und dabei geht es um deutlich mehr als "rudimentäre DS Scripting Skills von ner FH".
Wir versuchen stets den Spagat, das theoretische Handwerkszeug, wissenschaftliche Methodenkompetenz und praktische Fertigkeiten unter einen Hut zu bringen. Wir motivieren die Studis auch dazu, zusätzlich als wissenschaftliche Hilfskraft einzusteigen um vor allem die Praxis zu vertiefen. Das gelingt auch in vielen Fällen sehr gut.
Da die Lehre in sehr kleinen Gruppen organisiert wird, sind die Studienplätze sehr begrenzt. Auf diese Weise können wir geeignete Kandidaten gezielt auswählen. Solide Erfahrungen in der Programmierung und in den betreffenden mathematischen Gebieten werden in den meisten Projekten vorausgesetzt. Wir haben viele Studis, die ihren MINT-Bachelor an der Uni gemacht haben und nun gezielt diese Art von Master gewählt haben.
Das charmante an dem Format ist auch, dass nicht ganz so viele Klausuren geschrieben werden, wie in einem klassischen Master. Einige CP's müssen z.B. über Veröffentlichungen und Konferenzvorträge eingeholt werden. In diesem Zusammenhang unterstützen die Studis dann oft die Doktoranden oder PostDocs beim Schreiben der Paper.
Die Projekte sind teilweise mit mittleren 7-stelligen Beträgen gefördert und es sind namhafte Unternehmen, Partnerhochschulen und Forschungsinstitute im Boot. Miele und Bertelsmann wurden z.B. schon genannt. Einige Fraunhofer-Institute gehören auch dazu. Es handelt sich zwar in der Tat um angewandte Forschung, was in meinen Augen aber für >90% der Jobs in der Industrie eher als Vorteil zu betrachten ist. Vor allem auch, weil ein recht fundiertes Domänenwissen im Projekt aufgebaut wird. Bei FAANG mag das nicht gelten, hier ist eher Grundlagenforschung gefragt.
Ich habe damals noch an der Uni studiert. Die Uni ist theorielastiger und geht sehr viel mehr in die Tiefe, keine Frage. In meinem Fall aber auch teilweise zu tief. Viele Inhalte habe ich niemals wieder benötigt (selbst als Forscher in diesem Feld). Insofern würde ich mich heute auch für so ein Format entscheiden, da es sowohl einen guten Einstieg in die Praxis als auch in die Wissenschaft ermöglicht.
"Als Researcher bei FAANG wirst du nicht eingestellt, weil du in deinem Master ein großes angeleitetes Data Science Projekt durchgeführt hast, sondern weil du neue Algorithmen mit Pen und Paper herleitest"
Bei FAANG wirst du als Researcher eingestellt, wenn du richtig was vorzuweisen hast. Und das ist deutlich mehr als ein TUM-Abschluss oder auch ein durchschnittlicher Doktorgrad. Auf Research-Positionen werden Pen&Paper LeetCode Tests aber eher nicht gemacht. Das ist eine Methode, um Kandidaten für Sachbearbeiterstellen heraus zu filtern - wobei diese Methode in letzter Zeit immer mehr Kritik erntet. Klassische Aufgaben, wie solche zur Lösung einer rekursiven k-ary Tree Traversion kann jeder Wald-und-Wiesen Erstsemester-Informatiker auswendig lernen. Somit werden im Zweifelsfall keine praktisch relevanten Skills getestet.
Aber dennoch: Willst du zu FAANG, mache einen PhD im Bereich Grundlagenforschung und habe einen Trackrecord mit High-Impact-Publikationen und Projekten, die deine praktischen Skills beweisen.
antworten
Im Herbst 2018 startet ein neuer Studiengang zur Immobilienwirtschaft an der International School of Management (ISM) Hamburg. Der Studiengang Master of Sience Real Estate Management verknüpft internationales Managementwissen mit Kenntnissen aus der Immobilienbranche.
Die Start-up-Branche ist der ideale Ort für zukünftige Gründer, um das eigene Konzept zu realisieren. Ab dem Wintersemester 2017/18 verschafft der Master in Entrepreneurship an der WHU Beisheim die Grundlage, um als Unternehmensgründer zu starten: ein umfangreiches Gründerszene-Netzwerk und ein maßgeschneidertes Master-Programm mit Schwerpunkten in BWL, Produktentwicklung und Technologien. Ab sofort können sich angehende Unternehmer und Gründer für den Master in Entrepreneurship an der WHU bewerben.
Die International School of Management (ISM) in Hamburg bietet ab dem Wintersemester 2017/2018 einen neuen Master-Studiengang an: Strategic Marketing Management. Der Master im Bereich der strategischen Vermarktung bildet Studierende zu internationalen Marketingmanagern aus. Strategisches Fachwissen wird mit praktischen Abschnitten verknüpft. Die Bewerbung für das Master-Studium Strategic Marketing Management ist ab sofort möglich.
Data Scientist ist einer der attraktivsten Beruf im 21. Jahrhundert. Schon jetzt sind Datenwissenschaftler und Datenwissenschaftlerinnen auf dem Arbeitsmarkt besonders gefragt. Die Universität Mannheim hat daher den Master-Studiengang „Data Science“ geschaffen und bildet ab Februar 2017 neue Datenspezialisten aus. Die Bewerbungsphase startet im Oktober 2016 und Studieninteressierte können sich bis zum 15. November 2016 für den Master-Studiengang „Data Science“ bewerben.
Nur vier von zehn Studierenden erlangen ihren Abschluss in der Regelstudienzeit. Studenten der Wirtschaftswissenschaften beendeten ihr Bachelor-Studium nach 7,1 Semestern. Das Gesamtstudium inklusive Master-Abschluss erreichen Studierende der Betriebswirtschaftslehre nach 11,3 Semestern. Diese und weitere wichtige hochschulstatistische Kennzahlen werden in der aktuellen Broschüre »Hochschulen auf einen Blick 2016« vom Statistischen Bundesamt miteinander verglichen.
Auf mba-master.de, dem Portal rund um die Themen MBA und Master, finden Absolventen geeignete Master-Studiengänge und MBA-Programme. In der Master-Datenbank sind rund 3.000 Studiengänge, davon über 1.000 für Wirtschaftswissenschaftler.
Die Studie untersucht die wesentlichen Merkmale aller Masterstudiengänge an den staatlichen Hochschulen in Bayern auf Basis der Prüfungsordnungen und bietet einen zahlenmäßigen sowie systematischen Überblick. Durch die große Anzahl von rund 600 Studiengängen lassen sich problematische Regelungen jenseits von Einzelfällen identifizieren.
Die erste bundesweit repräsentative Befragung ergab, dass fast alle Studierenden im Masterstudium, nämlich 95 Prozent, ihr Wunschfach studieren. Mehr als drei Viertel der Befragten studieren zudem auch an der gewünschten Hochschule.
Die Entwicklung der Nachfrage nach Masterstudienplätzen in den nächsten Jahren wird bisher planerisch an den Hochschulen und hochschulpolitisch in den Ländern unterschätzt. Nach Modellrechnungen des CHE wird die Nachfrage nach Masterstudienplätzen kontinuierlich steigen bis im Jahr 2016 ein Höchstwert erreicht wird.
Die »Master and More« Messen sind die größten Master Messen im deutschsprachigen Raum und bieten Informationen zu 1.500 Master-Programmen. Sie finden im Herbst in sieben Studentenstädten statt: Die Messe-Tour führt ab Mitte November von Wien über München, Frankfurt, Stuttgart und Münster bis nach Hamburg und endet Anfang Dezember in Berlin.
Masters in Management (MIM) sind weiterführende Studiengänge im Allgemeinen Management. Im Gegensatz zu MBA-Programmen setzen sie aber keine Berufserfahrung voraus. Die Global Master in Management (MIM) Study 2012 beantwortet weltweit Fragen dazu.
Der konsekutive Masterstudiengang „Führung und Internationalisierung mittelständischer Unternehmen“ vermittelt umfassende Kompetenzen, die eine Führungskraft im mittleren und höheren Management mittelständischer Unternehmen benötigt, um die Anforderungen in einem zunehmend internationalisierten Markt professionell und verantwortungsvoll zu erfüllen.
Der Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft und der Deutsche Akademische Austauschdienst (DAAD) haben zum zweiten Mal die zehn besten internationalen Master-Studiengänge an deutschen Hochschulen ausgezeichnet.
Wie sich Fragen aus Ökonomie und Finanzwirtschaft beantworten lassen und wie dabei auch philosophische Aspekte berücksichtigt werden können, ist Gegenstand des neuen Master-Studienfachs Economics, Finance, and Philosophy an der Universität des Saarlandes zum Wintersemester 2010/11.
Der Master-Studiengang »International Tourism Management« vermittelt ein breites, detailliertes und kritisch-reflexives Verständnis der Tourismus- und Verkehrswissenschaft, das über das Wissen eines Bachelor-Studiums deutlich hinausgeht.
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