Duales Studium KI und Data Science für den Bereich Marketing & Kommunikation

(m/w/d)

Berufsbeschreibung

KI für für kluge Köpfchen - Duales Studium KI und Data Science für den Bereich Marketing & Kommunikation: Deine Leidenschaft ist der Computer. Und dies reicht weit über das gelegentliche Zocken hinaus. Du willst nämlich ganz tief eintauchen in die faszinierende Welt der Informationstechnologie. Wenn du dich zudem für Mathematik begeisterst und umfangreiche Zahlenblöcke und Datensammlungen dich nicht abschrecken, sondern faszinieren, dann könnte ein duales Studium KI und Data Science für den Bereich Marketing & Kommunikation dein Türöffner für eine erfolgreiche und äußerst zukunftsträchtige Karriere sein. Mithilfe von Data Science und künstlicher Intelligenz lassen sich im digitalen Zeitalter nämlich täglich riesige Datenmengen gewinnen. Mithilfe modernster Technik bringst du diese in Zusammenhang, analysierst sie und hilfst dem Unternehmen so dabei, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, beispielsweise über das Kaufverhalten von Konsumenten

Stellenprofil

Schulabschluss
Fachabitur
Abitur
Softskills
Kaufmännisches Denken/Analytische Kompetenz
Kommunikative Kompetenz/Kundenorientierung/Freude an der Arbeit mit Menschen
Neugierde/Lernbereitschaft
Kreativität/Flexibilität
Noten
Durchschnitt: <3
Mathe: <3
Englisch: <3
Deutsch: <3
Interessensbereiche
IT, Computer
Dienstleistung
Kunst, Kultur, Gestaltung, Medien
Naturwissenschaften

Wichtige Schulfächer

  • Mathe
  • IT
  • Technik
  • Naturwissenschaften
  • Englisch

Ausbildungsinhalte

  • Aufbau und Weiterentwicklung der Big-Data-Infrastruktur
  • Eigenständige Konzeption, Planung und Durchführung komplexer statistischer Analysen
  • Anwendung von Verfahren des Maschinellen Lernens auf Basis großer Datenmengen
  • Datensynchronisierung von semi- und unstrukturierten Daten sowie Programmierung von Big-Data-Lösungen
  • Geschäftsmodellentwicklung basierend auf Analyseergebnissen der Datensätze (Data-driven Enterprise)
  • Entwicklung aussagekräftiger Vorhersagemodelle, zum Beispiel als Basis für Produkt- und Geschäftsentscheidungen

Verdienst

Alle Fragen wurden beantwortet.