Im ersten Semester wird ein solides Fundament in den Kernbereichen der Wirtschaftsinformatik vermittelt: 

In Data Management & Engineering wird das systematische Erfassen, Aufbereiten und sichere Speichern heterogener Datenquellen erlernt – eine unverzichtbare Basis etwa für automatisierte Geschäftsprozesse und hochwertige Trainingsdaten im Machine Learning. Parallel dazu wird in Cloud Computing & Enterprise Modeling vermittelt, wie skalierbare Cloud-Infrastrukturen mit ganzheitlichen Unternehmensmodellen verzahnt werden können, um digitale Wertschöpfungsketten oder KI-Workloads effizient zu orchestrieren. Ein frei wählbares Wahlfach aus dem Wirtschaftsinformatik-Katalog ermöglicht es, bereits zu Beginn einen persönlichen Akzent zu setzen. Das Modul Wissenschafts- und Forschungsmethoden stattet die Studierenden mit dem methodischen Handwerkszeug für die anschließende Forschungs- und Transferstudie sowie die spätere Master-Thesis aus. 

Bereits in diesem Semester wird von den Studierenden eine Entscheidung für eines der beiden Profile getroffen: Das Profil Digital Business beschäftigt sich intensiv mit der Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle, Innovationsstrategien und datenbasiertem Prozessmanagement, während im Profil Angewandte KI verschiedene Anwendungen der KI und das Management von KI-Projekten sowie das Maschinelle Lernen als Basis von KI-Anwendungen im Vordergrund stehen.

Das zweite Semester baut das Fundament, welches das 1. Semester gelegt hat, weiter auf: 

In Data Analytics & Visualization werden fortgeschrittene Analyse- und Visualisierungstechniken etwa für strategische Entscheidungen oder die Validierung komplexer KI-Modelle vermittelt, während in Enterprise Computing Architectures die Prinzipien hochverfügbarer, verteilter Systeme beleuchtet werden – eine Grundvoraussetzung für die Gestaltung eines digitalen Unternehmens oder die Umsetzung performanter KI-Anwendungen.

 Ein weiteres Wahlfach ermöglicht zusätzliche Spezialisierung, und in der Forschungs- und Transferstudie lösen Studierende im Team ein aktuelles Forschungs- oder Unternehmensproblem anhand wissenschaftlicher Methoden. 

Die profilspezifischen Vertiefungen schließen nahtlos an: Im Profil Digital Business wird eine Auseinandersetzung mit Digital Transformation sowie Business Process Optimization & Automation angeboten. Im Profil Angewandte KI wird das Know-how in AI Operations und Deep Learning vertieft. Am Ende des Semesters verfügen die Studierenden entweder über umfassende KI-Kompetenzen für den gesamten Entwicklungsprozess – von der ersten Idee bis zum produktiven Einsatz – oder über fundiertes Wissen, um komplexe digitale Transformationsprojekte mit automatisierten Prozessen erfolgreich zu leiten und umzusetzen.

Das dritte Semester – oder bei integriertem Auslandsaufenthalt das vierte – stellt die Abschlussphase des Masterstudiengangs dar. In der Master-Thesis bearbeiten Studierende eigenständig unter Anwendung wissenschaftlicher Methoden eine relevante Fragestellung innerhalb einer vorgegebenen Zeit. Parallel zur Erstellung der Master-Thesis wird das Master-Kolloquium in Form eines Research Days durchgeführt. Hierfür muss eine Abschlusspräsentation über die eigene Master-Thesis erarbeitet und präsentiert werden. 

Ergänzend wird im dritten Semester die Entwicklung von Persönlichkeits- und Teamkompetenzen gefördert.

Nach dem zweiten Semester besteht für die Studierenden die Möglichkeit, ein Auslandssemester an einer Partnerhochschule der HHN zu absolvieren. Neben 30 zusätzlichen ECTS-Punkten werden wertvolle interkulturelle Erfahrungen gewonnen, internationale Netzwerke aufgebaut und der persönliche sowie berufliche Horizont erweitert. So gestaltet sich der Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik – Digital Business & Angewandte KI als eine in sich geschlossene, profilorientierte Studienarchitektur, in der neueste Technologien, wissenschaftliche Methoden und unmittelbare Praxiserfahrung in idealer Balance vereint werden.
Eine Liste ausgewählter Partnerhochschulen der Fakultät finden Sie auf den Seiten des International Office.