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CBA introduction 2 CBA introduction 2
Abschluss
Bachelor of Science (BSc)

Studiendauer
7 Semester

inkl. 1 Semester im Ausland (abweichende Gebühren)

Studiengebühr/Semester
8.200 EUR*

*exkl. 100 EUR Bewerbungsgebühr und 350 EUR Einschreibegebühr nach der Zulassung

Sprache
EN

Studienbeginn
September

Studieninhalt

Unser Bachelor of Science in Computational Business Analytics richtet sich an Studierende, die eine dynamische, technologieorientierte Karriere anstreben. Für eine erfolgreiche Karriere wird es in vielen Branchen zunehmend wichtiger, dass angehende Führungskräfte nicht nur wirtschaftliches Wissen und Management-Skills mitbringen, sondern auch verstehen, wie sie ihre Entscheidungen mit Hilfe von Daten und deren Analyse verbessern können. Im Zeitalter von „Big Data“ werden die Entscheidungsprobleme für Firmen zudem immer komplexer; um diese Probleme erfolgreich angehen zu können, bedarf es deswegen umso mehr Experten, die in der Lage sind, sowohl mit Entscheidungsträgern als auch mit Datenwissenschaftlern auf fachlich hohem Niveau kommunizieren zu können.

Business Analytics befasst sich mit der Entwicklung und Anwendung quantitativer Ansätze zur Unterstützung von Managemententscheidungen. Experten auf diesem Gebiet sind mit verschiedenen Methoden zur Datenerfassung vertraut, können Daten analysieren, aber auch statistische Modelle erstellen und die Ergebnisse von Datenanalysen in umsetzbare Empfehlungen für Manager verarbeiten. Darüber hinaus müssen sie auch mit den verschiedenen Bereiche des Managements vertraut sein, einschließlich Controlling, Finanzen, Marketing und Operations.

Top 5 Gründe für das CBA-Studium an der Frankfurt School

  • Erhalte das Beste aus zwei Welten: Kombiniere technisches Data-Science-Wissen mit profunder Managementkompetenz
  • Erschließe einen attraktiven Arbeitsmarkt: Der Bedarf an Expertinnen und Experten, die technisches Fachwissen mit Managementkompetenz verbinden können, ist größer denn je
  • Bleibe flexibel: Ob Du eine Karriere im Management oder in Data Science anstrebst, unser Programm vermittelt Dir alle Fähigkeiten, die Du für Deinen Erfolg benötigst
  • Profitiere von angenehmen Gruppengrößen und interaktivem Unterricht: Wir stellen eine effektive praktische Ausbildung von Data Science- und Business Analytics- Fähigkeiten sicher
  • Erhalte umfangreiche Skills: Daten sind die Währung der Zukunft. Lerne, wie Du Daten nutzen und davon profitieren kannst und erhalte eine zukunftssichere Ausbildung

Wie werden Business Analytics und Data Science im Alltag eingesetzt?

  • Das Empfehlungssystem von Amazon: Amazon nutzt datenwissenschaftliche Algorithmen, um das Kaufverhalten zu verstehen und schlägt dann entsprechende Produkte vor.
  • Suchmaschinen-Optimierung: Unternehmen analysieren Websitedaten, um zu verstehen, wie Benutzerinnen und Benutzer mit ihrer Website interagieren – und nehmen dann Änderungen vor, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
  • Algorithmen für soziale Medien: Facebook und Instagram nutzen Data Science, um Interaktionen zu analysieren und Userinnen und Usern maßgeschneiderte Inhalte im Feed zu liefern.
  • Vorausschauende Wartung: Unternehmen nutzen Data Science, um vorherzusagen, wann ihre Maschinen oder Anlagen ausfallen könnten, damit sie diese im Voraus warten können, um mögliche Ausfallzeiten zu vermeiden.
  • Der Routing-Algorithmus von Uber: Uber nutzt Data Science zur Berechnung der geschätzten Abholzeiten und der Preise, um seinen Betrieb zu optimieren.
  • Erkennung von Betrug: Kreditkartenunternehmen nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen und betrügerische Transaktionen zu verhindern.
  • Filmempfehlungen: Netflix nutzt Data Science, um Sehgewohnheiten zu verstehen und schlägt Filme und Serien vor, die einem gefallen könnten.
Dieses Programm ist die richtige Wahl für Dich, wenn:
  • Du ambitionert und hoch motiviert bist 
  • Du Spaß an Mathematik hast
  • Du fasziniert bist von den Möglichkeiten, die Computer im Zeitalter von Big Data bieten 
  • Du Dich dafür interessierst, wie Unternehmen funktionieren und Eine gute Managementpraxis erlenen möchtest
  • Du eine Brücke zwischen Management und Data Science/Engineering schlagen willst
  • Oder Du Dich noch nicht entschieden hast, ob Du eine Karriere im Management oder in den Datenwissenschaften anstrebst und Dir daher Deine Optionen offen halten möchtest

Studienaufbau*

*Beim Anklicken der einzelnen Module wird die Modulbeschreibung sichtbar. 

1

Principles of Management

Principles of Management

Der Kurs führt in die Konzepte, Werkzeuge und Prinzipien des Managements im heutigen globalen Geschäftskontext ein. Er beginnt mit einer Vorstellung dessen, was Management ist, und einem kurzen Überblick über die Historie des Managements. Wir untersuchen dann die externen und internen Rahmenbedingungen, die einen Kontext dafür darstellen, wie Manager ihre Aufgaben ausführen. Als nächstes untersuchen wir, wie Manager Entscheidungen treffen, da der Entscheidungsprozess von zentraler Bedeutung dafür ist, wie Organisationen funktionieren. Der Rest des Kurses ist um die vier Funktionen des Managements, nämlich Planen, Organisieren, Führen und Kontrollieren, organisiert.

         Modulverantwortliche:

         Dr. Stevo Pavicevic

         Dr. Jiping Li

Financial Accounting

Financial Accounting

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls kennen Studierende die grundlegenden gesetzlichen Publizitätsanforderungen und Grundlagen der handelsrechtlichen Rechnungslegung insbesondere für kapitalmarktorientierte Unternehmen. Sie können insbesondere:

- Definieren, was unter Vermögenswerten, Schulden, Eigenkapital, Aufwand und Ertrag zu verstehen ist
- Erläutern, welche Auswirkungen verschiedene Arten von Geschäftsvorfällen auf die Vermögens-, Finanz- und Ertragslage haben und beschreiben, wie Geschäftsvorfälle unter der Systematik der doppelten Buchführung auf Konten erfasst werden
- Beschreiben, welche allgemeinen und spezifischen Ansatz- und Bewertungsvorschriften nach nationaler und internationaler Rechnungslegung bei der Erstellung von Abschlüssen zu beachten sind.

Modulverantwortliche:

Prof. Dr. Yuping Jia

Analytical Thinking & Critical Reasoning

Analytical Thinking & Critical Reasoning

In diesem Modul werden die analytischen Fähigkeiten und die Fähigkeit zur logisch validen und fundierten Argumentation geschult. Zudem werden die philosophischen Grundlagen und normativen Implikationen der Betriebs- und Volkswirtschaftslehre bewertet. In diesem Modul geht es also darum, herausfordernde Fragen zu stellen. Die Beantwortung dieser Fragen soll Studierende befähigen, besser zu denken und im Idealfall auch besser zu handeln.

Mathematics

Mathematics

Dieser Kurs vermittelt den Studierenden ein grundlegendes Verständnis der wesentlichen Konzepte in den mathematischen Bereichen Analysis, Algebra, Numerik und Optimierungstheorie, die für viele Anwendungen in den Bereichen Management, Data Sience und Machine Learning erforderlich sind. Es dient somit als Grundbaustein für alle anderen Kurse im Programm.

Modulverantwortliche:

Dr. Pia Domschke

Introduction to Data Science

Introduction to Data Science

Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Datenanalyse mit Microsoft Excel und Python/Pandas. Die Studierenden erhalten eine ausführliche Einführung in die Programmierung mit Python und den dazugehörigen Programmbibliotheken. Darüber hinaus lernen die Studierenden außerdem die verschiedenen Programmierparadigmen kennen, welche den heutigen datenwissenschaftlichen Anwendungen zugrunde liegen.

2

Principles of Finance

Principles of Finance

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der
Lage:

- Die Bedeutung der Finanzierung für ein Unternehmen aufzuzeigen
- Die Investitions- und Finanzierungsmöglichkeiten von Unternehmen zu analysieren
- Die Preisbildung von Wertpapieren auf den Finanzmärkten darzustellen
- Die Portfolio- und Kapitalmarkttheorie sowie ihre praktische Relevanz zu erläutern
- Das Zusammenspiel von Angebot und Nachfrage auf Finanzmärkten unter unterschiedlichen Informationsszenarien zu untersuchen

Modulverantwortlicher:

Prof. Dr. Martin Faust

Microeconomics and Decision Making

Microeconomics and Decision Making

Im Rahmen der Lehrveranstaltung werden den Studierenden die relevanten Kenntnisse in den Grundlagen der Mikroökonomik als auch der Entscheidungstheorie vermittelt. Eine Kernfrage der ökonomischen Theoriebildung ist, wie das Zusammenspiel der Entscheidungen unterschiedlicher Individuen Marktprozesse und gesellschaftliche Realität beeinflusst. Als Grundlage dafür dienen die betriebswirtschaftliche Entscheidungstheorie sowie die aus der Volkswirtschaftslehre stammende Mikroökonomie, die hier integrativ gelehrt werden. Da dies mit sozialwissenschaftlichen Resultaten aus der experimentellen Wirtschaftsforschung verbunden wird, erhalten die Teilnehmer einen umfassenden Einblick in menschliches Verhalten unter verschiedenen Nebenbedingungen sowie deren Einfluss auf wirtschaftliche Entwicklungen. Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sollten die Studierenden die zentralen Ansätze der Mikroökonomie und der Entscheidungstheorie durchdrungen haben und in der Lage sein, diese kritisch zu beurteilen.

Modulverantwortlicher:

Prof. Dr. Heiko Karle

Statistics & Probability

Statistics & Probability

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls kennen die Studierenden stochastische Begriffe und Methoden, die zur quantitativen Behandlung ökonomischer und finanzwirtschaftlicher Problemstellungen erforderlich sind. Sie sind in der Lage, folgende Begriffe aus unterschiedlichen Teilgebieten der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie zu erläutern:

  • Deskriptive Statistik
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Induktive Statistik

Modulverantwortliche:

Dr. Pia Domschke

Algorithms & Software Concepts

Algorithms & Software Concepts

In diesem Modul werden die Studierenden mit verschiedenen Arten von Algorithmen vertraut gemacht, mit denen Probleme, die häufig bei Datenanalysen auftreten, numerisch gelöst werden können. Die Studierenden erwerben außerdem ein tieferes Verständnis für Ursachen von Optimierungsproblemen und können so rechnerisch effiziente Modelle für die Datenanalyse erstellen.

Database Systems and Data Management

Databases & Data Management

In diesem Kurs werden die Studierenden mit den grundlegenden Konzepten von Datenbanken vertraut gemacht, die von der Erstellung von Datenbanken über Datenmanipulationstechniken bis zur Extraktion relevanter Daten reichen. Die Schüler werden auch die Herausforderungen der Arbeit mit verschiedenen Datentypen kennenlernen.

3

Operations Management

Operations Management

Dieses Modul vermittelt wie die Produktionsprozesse, mit denen Güter und Dienstleistungen erzeugt werden, gemanagt werden müssen, damit das Angebot an Produkten möglichst gut der Nachfrage nach ihnen entspricht. Dies kann durch den Einsatz geeigneter Werkzeuge des „Operations Managements“ erreicht werden, genauer, durch die konsequente Umsetzung quantitativer Modelle und qualitativer, operativer Strategien. Das Modul führt in ein breites Spektrum solcher Werkzeuge ein und verdeutlicht Ihnen, wann und wie diese in der Praxis anzuwenden sind.

Modulverantwortlicher:

Prof. Dr. Jürgen Strohhecker

Managerial Accounting

Managerial Accounting

Mit Abschluss dieses Moduls sind Sie in der Lage, selbstständig und eigenverantwortlich Vorgänge im Unternehmen auf der Basis betriebswirtschaftlicher Grundlagen zu interpretieren und zu analysieren. Sie lernen die traditionellen Verfahren der Kosten- und Leistungsrechnung (Vollkostenrechnung, Teilkostenrechnung, Plankostenrechnung) sowie moderne Formen des Kostenmanagements kennen und wenden diese an.

Modulverantwortlicher:

Prof. Dr. Timo Vogelsang

Big Data: Ethical & Legal Implications

Big Data: Ethical & Legal Implications

Dieses Modul untersucht ethische und rechtliche Fragen, die durch die Entstehung immer größerer Datenbanken und Fortschritte in der Informationstechnologie für Management und Gesellschaft entstehen. Besonderes Augenmerk wird auf Fragen im Zusammenhang mit Datenschutzbedenken, Führungsverantwortung sowie Fairness gelegt.

Data Collection & Games and Incentives

Data Collection & Games and Incentives

Im ersten Teil dieses Kurses werden die Studierenden mit verschiedenen Methoden zur Datenerfassung vertraut gemacht und werden sich mit den Stärken und Schwächen der verschiedenen Methoden befassen. Die Studierenden lernen auch, wie sie die Vertrauenswürdigkeit von Daten beurteilen können. Der zweite Teil des Kurses gibt den Studierenden eine Einführung in die Spieltheorie und die Rolle von Anreizen bei Entscheidungsfindungen.

Computational Statistics

Computational Statistics

In diesem Kurs lernen die Studierenden aktuelle Methoden des maschinellen Lernens kennen. Der Schwerpunkt liegt hier auf Methoden des überwachten Lernens. Der Kurs beinhaltet außerdem die Grundlagen der statistischen Entscheidungstheorie sowie ihrer Bedeutung in der unternehmerischen Entscheidungsfindung.

4

Corporate Finance

Corporate Finance

Nach erfolgreichem Abschluss dieses Moduls haben die Studierenden ein umfassendes Verständnis der neuesten Fortschritte in der Unternehmensfinanzierung. Beispiele hierfür sind M & A, Private Equity, Risikokapital, Börsengänge, Fremdfinanzierungen, Trends in der Finanztechnologie und Risikomanagement. Die Studierenden erhalten ein tiefgreifendes Verständnis der neuesten Trends in der Branche und können ihr Wissen in der Praxis anwenden.

Modulverantwortliche:

Prof Dr. Yigitcan Karabulut

Prof. Dr. Larissa Schäfer

Macroeconomics

Macroeconomics

Das Modul vermittelt grundlegende Kenntnisse und Methoden zur Analyse der Interdependenz von Güter-, Arbeits-, Geld- und Kapitalmärkten einer Volkswirtschaft. Sie gibt damit zugleich einen Einblick in die großen Kontroversen zwischen den wichtigsten volkswirtschaftlichen Schulen und der aus diesen konkurrierenden Lehrmeinungen erwachsenden Konsequenzen für die Stabilisierungspolitik von Regierung und Zentralbank.

Modulverantwortlicher:

Prof. Dr. Benjamin Born

Marketing

Marketing

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls, kennen die Studierenden die grundlegenden Theorien, Konzepte und Vorgehensweisen des Marketings, sie sind in der Lage:

  • Die Bedeutung des Marketings zu beschreiben,
  • Aufgaben des strategischen und operativen Marketings zu erläutern,
  • Verhaltensweisen von Konsumenten zu beschreiben,
  • Marketing-Mix Instrumente zu veranschaulichen.

Modulverantwortliche:

Dr. Britta Meinert

Dr. Tetyana Kosyakova

Machine Learning

Machine Learning

Dieses Modul baut auf dem Kurs Computational Statistics auf und behandelt die wichtigsten Techniken des Maschinellen Lernens. Die Themen decken das gesamte Spektrum des beaufsichtigten-  und des unbeaufsichtigten Lernens ab. Die Studenten werden verstehen wie die Algorithmen angewendet werden können um eine Vielzahl praktischer Probleme zu lösen -  von der Zeitreihen Analyse für den Finanzmarkt bis zur Bildverarbeitung.

Data Visualisation

Data Visualisation

Dieses Modul verbindet datenwissenschaftliche Techniken mit der Entscheidungsfindung in Führungspositionen. Die Studierenden lernen, wie sie die Ergebnisse der Datenanalyse effektiv an Entscheidungsträger kommunizieren und umsetzbare Empfehlungen für das Management ableiten können. Sie lernen auch, wie sie auch bei stark voreingenommenen Daten aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können.

5

Semester Abroad & Internship

Semester & Internship Abroad

Nutze Dein Auslandssemester, um an einer international renommierten Universität zu studieren, Dein Studium gezielt zu vertiefen oder es durch neue Studieninhalte zu ergänzen. Durch Dein Auslandspraktikum kannst Du zudem wichtige Arbeitserfahrungen in einem internationalen Umfeld sammeln, Deine Fremdsprachenkenntnisse verbessern und neue Länder kennenlernen.

6

Deep Learning Elective 

Deep Learning Elective

Dieses Modul bietet Dir die weitere Möglichkeit, Studieninhalte an Deinen Interessen auszurichten, indem Du aus einer Vielzahl wirtschaftswissenschaftlicher Module dasjenige auswählst, welches Dich am meisten interessiert.

Academic Skills Module

Academic Skills Module

WICHTIG: Teilveranstaltungen des Moduls finden im ersten, zweiten, dritten und sechsten Semester statt.

Die erste Teilveranstaltung ist darauf ausgerichtet, Studierende mit den praktischen Grundlagen des universitären Arbeitens vertraut zu machen. Im Mittelpunkt stehen insbesondere das Verstehen wissenschaftlicher Texte, das Entwickeln eigener Thesen sowie die kritische Analyse von komplexen Argumenten. Der zweite Teil adressiert Kompetenzen im Bereich Gruppenarbeit und Präsentation von Arbeitsergebnissen. Im Fokus stehen Techniken des kooperativen Lernens, des Feedback Gebens und Nehmens, sowie das Präsentieren von individuell wie auch kooperativ erarbeiteten Ergebnissen. Die dritte Teilveranstaltung unterstützt Studierende bei der Entwicklung empirischer sozialwissenschaftlicher Forschungsfragen und Forschungsdesigns. Im vierten Teil werden die Studierenden auf das Verfassen ihrer Bachelor Thesen vorbereitet. Dies beinhaltet thematische, strukturelle und organisatorische Informationen sowie die Möglichkeit, potentielle Fragestellungen und Gliederungen zu diskutieren.

Concentration

Concentration

Die drei zusammenhängenden Konzentrationsmodule dienen der thematischen Vertiefung in einem wirtschaftswissenschaftlichen Themengebiet Deiner Wahl: Wähle aus den Konzentrationen Innovation & Entrepreneurship, Sustainability, Marketing, Banking & Finance, Consulting & Finance, Corporate Governance und Compliance (auf Deutsch) oder, Strukturierung von Transaktionen (auf Deutsch) diejenige aus, in der Du Deine Expertise ausbauen möchtest.

Concentration

Concentration

Die drei zusammenhängenden Konzentrationsmodule dienen der thematischen Vertiefung in einem wirtschaftswissenschaftlichen Themengebiet Deiner Wahl: Wähle aus den Konzentrationen Innovation & Entrepreneurship, Sustainability, Marketing, Banking & Finance, Consulting & Finance, Corporate Governance und Compliance (auf Deutsch) oder, Strukturierung von Transaktionen (auf Deutsch) diejenige aus, in der Du Deine Expertise ausbauen möchtest.

Concentration

Concentration

Die drei zusammenhängenden Konzentrationsmodule dienen der thematischen Vertiefung in einem wirtschaftswissenschaftlichen Themengebiet Deiner Wahl: Wähle aus den Konzentrationen Innovation & Entrepreneurship, Sustainability, Marketing, Banking & Finance, Consulting & Finance, Corporate Governance und Compliance (auf Deutsch) oder, Strukturierung von Transaktionen (auf Deutsch) diejenige aus, in der Du Deine Expertise ausbauen möchtest.

7

Data Science Elective

Data Science Elective

Dieses Modul bietet Dir die weitere Möglichkeit, Studieninhalte an Deinen Interessen auszurichten, indem Du aus einer Vielzahl wirtschaftswissenschaftlicher Module dasjenige auswählst, welches Dich am meisten interessiert.

Data Science Elective

Elective

Dieses Modul bietet Dir die weitere Möglichkeit, Studieninhalte an Deinen Interessen auszurichten, indem Du aus einer Vielzahl wirtschaftswissenschaftlicher Module dasjenige auswählst, welches Dich am meisten interessiert.

Elective

Elective

Dieses Modul bietet Dir die weitere Möglichkeit, Studieninhalte an Deinen Interessen auszurichten, indem Du aus einer Vielzahl wirtschaftswissenschaftlicher Module dasjenige auswählst, welches Dich am meisten interessiert.

Thesis

Thesis

Du schließt Dein Bachelor of Science-Studium ab, indem Du von uns betreut über ein philosophisches oder wirtschaftswissenschaftliches Thema Deiner Wahl Deine Bachelor-Arbeit verfasst.

Thesis

Thesis

Du schließt Dein Bachelor of Science-Studium ab, indem Du von uns betreut über ein philosophisches oder wirtschaftswissenschaftliches Thema Deiner Wahl Deine Bachelor-Arbeit verfasst.

Lerne unsere Studierenden kennen

Kontaktiere unsere Studierenden und finde mehr über das Leben und Studieren am Campus heraus.

Zeitmodell

Bei unserem Bachelor in Computational Business Analytics (BSc) studierst Du Vollzeit und komplett auf Englisch. Du studierst klassisch 4- bis 5-Tage die Woche (Unterrichtstage sind von Montag bis Samstag möglich). In der Regel ist es trotzdem problemlos möglich nebenher einige Stunden zu arbeiten, sofern Du dies gerne machen möchtest.

Vollzeit_DE

Lernerfahrung

Unser Bachelor in Computational Business Analytics (BSc) bereitet Dich durch seinen praktischen Ansatz auf das Thema Data Science und Business Analytics in der Arbeitswelt vor. Wir stärken Deine statistischen, mathematischen und analytischen Fähigkeiten und unterstützen Dich dabei, bereits während Deines Studiums praktische Erfahrungen zu sammeln.

Praxisbezogenes Studium

Zusätzlich zum Praktikum mit internationalem Bezug legen wir während Deines Studiums besonders viel Wert auf die Verbindung von Theorie und Praxis, sodass Du Dein Wissen direkt mit praktischen Beispielen vertiefen kannst.

Unsere Professorinnen und Professoren arbeiten mit Entscheidungsträgern aus Politik und Wirtschaft eng zusammen, um Lösungen zu aktuellen Fragen zu erarbeiten, welche sie anschließend in die Vorlesungen einfließen lassen. Zudem können wir regelmäßig Führungspersonen aus bedeutenden Wirtschaftsunternehmen für Deine Vorlesungen als Dozenten gewinnen.

Wir bieten Raum für das Entwickeln neuer Lernkonzepte, die getestet und sofort in das Lehrprogramm integriert werden können.Frankfurt School ist mit vier High-End-Computern ausgestattet, die die neuesten GPUs zur AI-Beschleunigung verwenden. Studierende werden auch zu Hackathons und weiteren Workshops eingeladen

In Deinen Vorlesungen arbeitest Du alleine oder in der Gruppe an Case Studies und berechnest bzw. analysierst dabei die aktuelle Situation des Unternehmens.

Außerdem ist es möglich, Deine Bachelor-Arbeit in Verbindung mit einem Unternehmen zu schreiben.

Hackathons

Bei unseren Hack@LAB Hackathon arbeitest Du mit Studierenden aus verschiedenen Fachrichtungen an einer komplexen Problemstellung, die von führenden Unternehmen gestellt wird. Bei der Aufgabe bzw. dem Problem geht es häufig darum, eine neue Anwendung, Apps oder allgemein, Lösungen zu finden und zu programmieren. Da die Lösungsfindung in einem knappen Zeitraum von z.B. 24 oder 48 Stunden stattfindet, arbeitet ihr häufig unkonventionell und ohne lange Pausen. Dabei werden oft erstaunliche Ergebnisse erzielt.

Auslandssemester & Praktikum

Das Studium bereitet Dich bestens auf Aufgaben im Inland vor, ist aber zugleich international orientiert. Das fünfte Semester verbringst Du im Ausland, wo Du an einer unserer Partnerhochschulen studierst und ein Praktikum mit internationalem Bezug absolvierst. Das International Office der Frankfurt School berät Dich bei der Wahl einer Partneruniversität und der Organisation des Auslandssemesters.

Beach FS study abroad

FS jacket study abroad

Karrierewege

Nach Abschluss des Bachelors in Computational Business Analytics (BSc) bist Du bestens qualifiziert, komplexe Probleme von Unternehmen in verschiedensten Branchen effizient zu lösen. Business Analytics gewinnt in der Praxis zunehmend an Bedeutung und viele globale Unternehmen, darunter Banken, Beratungsunternehmen, Pharma-, Automobil-, Luft- und Raumfahrt, Konsumgüter- und Gesundheitsunternehmen sowie große Fertigungs- und Dienstleistungsunternehmen suchen Experten, die die spezifischen Anforderungen von Managemententscheidungen verstehen und relevante (datengesteuerte) Lösungen für ihre Probleme bei Geschäftstransformationen anbieten können.

Sowohl der Privatsektor als auch der öffentliche Sektor suchen ständig nach Wegen, um ihre Effizienz und Effektivität zu steigern. Deine Fähigkeiten als Business Analyst sind so gefragt, dass Du möglicherweise sogar vor Studienabschluss bereits Stellenangebote erhältst. Zu den möglichen Karrierewegen gehören unter anderem:

CBA careers

Beste Karrierechancen

Die Frankfurt School hat einen exzellenten Ruf und unser Bachelor-Studium eröffnet Dir beste Karrierechancen. Unterstützung bei Deiner individuellen Karriereplanung bekommst Du ab dem ersten Semester durch unsere Career Services. Ihre exklusiven Veranstaltungen ermöglichen Dir, Dein Karrierenetzwerk auf- und auszubauen. Durch Bewerbertrainings, das FS Mentoring Programm und die FS-eigene Jobbörse erhältst Du das notwendige Know-how und Qualifikationen, die Dir einen erfolgreichen Übergang ins Berufsleben ermöglichen.

Career Day 2023

Voraussetzungen

Wir empfehlen Dir, Dich möglichst frühzeitig zu bewerben, spätestens jedoch bis zum 30. Juni, wenn Du einen garantierten Studienplatz für den Studienstart 2023 erhalten willst. Voraussetzung hierfür ist das Einreichen Deiner Unterlagen, sowie das erfolgreiche Durchlaufen des Auswahlverfahrens.

Nach dem 30. Juni vergeben wir weitere Plätze. Hier behalten wir uns vor, die Auswahl für diese Bewerbergruppe nach Verfügbarkeit der Plätze, sowie der Qualifikation vorzunehmen.

Folgende Zulassungsvoraussetzungen musst Du erfüllen:

  1. Hochschulzugangsberechtigung* (z.B. Abitur, Fachhochschulreife, IB, etc.) - Solltest Du Deine Hochschulzugangsberechtigung erst in wenigen Monaten erhalten, lade bitte Deine zwei aktuellsten Zeugnisse hoch.
     
  2. Erfolgreiches Durchlaufen des Online-Zulassungsverfahrens
  • Mathematik-Test
  • Kognitiver Tests
  • Englisch-Test
  • Interview

Bachelor Vorbereitungskurs - Foundation Year

Möchtest Du an der Frankfurt School studieren, erfüllst aber noch nicht die Voraussetzungen für einen direkten Einstieg in unsere Bachelor-Studiengänge? Oder möchtest Du Dir eine solide Grundlage verschaffen, bevor Du ein Studium beginnst? Das 2-semestrige Foundation Year, das komplett in englischer Sprache unterrichtet wird, bereitet Dich akademisch auf ein anspruchsvolles Bachelor-Studium an der Frankfurt School vor.

Rankings und Akkreditierungen

Die Frankfurt School gehört zu den besten europäischen Business Schools. Akkreditiert durch AACSB, EQUIS und AMBA, den drei international führenden Vereinigungen wirtschaftswissenschaftlicher Bildungseinrichtungen, ist sie eine der wenigen Institutionen weltweit, die mit der sogenannten „Triple Crown“ ausgezeichnet wurde. Auch besitzt die Frankfurt School die Systemakkreditierung des deutschen Akkreditierungsrates. Eine weitere wichtige Informationsquelle für Studieninteressierte sind Hochschulrankings. Auch hier erzielt die Frankfurt School regelmäßig exzellente Ergebnisse.

Finanzierung & Stipendien

Betrachte Dein Studium als Investition in Deine berufliche Zukunft. Als Business School von internationalem Niveau bieten wir Dir nicht nur beste Studienbedingungen, sondern auch sehr gute berufliche Perspektiven.

Um die hohe Qualität in Lehre und Forschung zu gewährleisten, verlangen wir auch von unseren Studierenden Engagement und höchste Leistungsbereitschaft. Das allein zählt. Deine jetzige finanzielle Situation sollte kein Entscheidungskriterium für ein Studium an der Frankfurt School sein. Dennoch sollte die Finanzierung von Dir gut vorbereitet werden.

Wir bieten verschiedene Finanzierungsmöglichkeiten an, unter anderem ein Data Science Diversity-Stipendium. Nutze die Möglichkeit und informiere Dich über unser Finanzierungsangebot.

Bachelor Day (Tag der offenen Tür)

Students from the back on Frankfurt School Campus Terrace looking at the skyline

Bachelor Day: 2. November 2024

Die nächste Möglichkeit, unsere Professorinnen und Professoren, Studierenden und Alumni kennenzulernen und einen Überblick über unsere Bachelor-Programme sowie das Thema Finanzierung zu erhalten hast Du bei unserem Bachelor Day am 2. November 2024. Hier anmelden!

Kontakt

Weitere Informationen

Wo kannst Du uns treffen?

Wir bieten Dir verschiedene Möglichkeiten an, uns kennenzulernen. Lass Dich persönlich beraten, nimm an einer Schnuppervorlesung teil oder triff uns auf einer Messe deutschlandweit! Hier informieren.

Der Bachelor in Computational Business Analytics ist akkreditiert durch