micro-credential
Data Intelligence
Du willst aus Daten echten Mehrwert schaffen und Entscheidungen fundierter treffen? Dieses Micro Credential zeigt dir, wie du aus komplexen Daten aussagekräftige Visualisierungen, Analysen und Prognosen entwickelst. Du lernst praxisnah, wie Big-Data-Modelle, Business Intelligence und Wissensmanagement zu fundierten Entscheidungen führen. Stärke dein digitales Kompetenzfeld flexibel neben Beruf und Alltag.
Weiterbildung finden
Von MBA, Lehrgänge bis Zertifizierungen.
Werde mit diesem Micro-Credential Expert*in für intelligente Datennutzung und gestalte aktiv die digitale Transformation in Unternehmen mit. Mit dem Fokus auf Data Warehousing & OLAP Architekturen, Datenmodellierung, Datenbewirtschaftung, Datenanalyse sowie Data Mining eignest du dir wertvolle Kompetenzen an, um datengetriebene Innovationen nachhaltig voranzutreiben.
Dieses Micro-Credentials im Fachgebiet „Daten, Informationssysteme und IT-Management“ kann im Rahmen eines bestehenden FERNFH-Studiums erworben oder als eigenständiges stand- alone Kurzprogramm, das ausschließlich zum Erwerb dieser Qualifikation führt, erworben werden.
Die Durchführung dieses Micro-Credentials erfolgt über den Studiengang Informationstechnologie | Master.
Lehrveranstaltungen
- Datenvisualisierungs-Labor (3 ECTS, SoSe)
- Business & Competitive Intelligence Systems (3 ECTS, SoSe)
- BigData-Usecases (3 ECTS, WiSe)
- Knowledge Management Instruments & Enterprise Knowledge Infrastructures (3 ECTS, WiSe)
Kompetenzerwerb
Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, …
- grundlegende Methoden, Interaktionen und Auswirkungen der Visualisierung von Merkmalen, Daten und deren Zusammenhängen anzuwenden.
- geeignete Visualisierungen abhängig vom Zielpublikum, der Komplexität und des Kontexts auszuwählen.
- die Wirkung sowie die Aussagekraft von Visualisierungen kritisch zu beurteilen.
- Data Warehousing & OLAP Architekturen zu entwerfen.
- Datenmodellierung, Datenbewirtschaftung sowie Datenanalyse durchzuführen.
- Konzepte des Data Mining (Klassifikation, Abhängigkeitsanalyse, Clustering, Numerische Prognose) zu verwenden.
- Modelle, Techniken und Instrumente von Big Data für die Lösung von komplexen Problemstellungen aus der Praxis auszuwählen, zu adaptieren und anwenden.
- Wissensmanagement Werkzeuge und Maßnahmen hinsichtlich ihrer Eignung für praktische Anwendungsfälle zu bewerten.
Studiendauer: 2 Semester
Umfang: 12 ECTS-Credits
Level: 7 – Postgraduate
Kosten: € 599 plus ÖH-Beitrag
Bewerbungsende: 31. Juli 2026
Start: ab 25. Sep. 2026
Anmeldefristen
01. Jan. 1970
Nach erfolgreicher Absolvierung des MCs wird dir ein Zertifikat über den erfolgreichen Abschluss ausgestellt.
Im Wintersemester erstrecken sich die unterschiedlichen Anmeldefristen von August bis Oktober und variieren je nach Micro-Credential. Bis wann du dich spätestens für dein Micro-Credential bewerben solltest, erfährst du auf der Seite des jeweiligen Micro-Credentials.
Micro-Credentials haben typischerweise ein Ausmaß von 5-15 ECTS; das entspricht in der Regel zwei bis fünf Lehrveranstaltungen. Wenn alle den Lernpfad bildenden Lehrveranstaltungen positiv absolviert werden, erhältst du dein Micro-Credential – als gedrucktes Zertifikat und als Digital Badge.
Die einzelnen Lehrveranstaltungen müssen innerhalb eines Zeitraums von 5 Jahren absolviert worden sein, damit sie für ein Micro-Credential herangezogen werden können.
Micro-Credentials werden über die Studiengänge der Ferdinand Porsche FERNFH organisiert.
Je nach Micro-Credential variiert der Studiengang. Mehr Informationen findest du auf den Seiten der einzelnen MCs.
Wird das MC im Rahmen eines Studienprogramms erworben, gelten dafür die jeweiligen Zugangsvoraussetzungen. MCs in Form eines eigenständigen Kurzprogramms gelten als „Besuch einzelner Lehrveranstaltungen“; dafür müssen keine formalen Zugangsvoraussetzungen (z.B. abgeschlossene Qualifikation auf einer bestimmten ISCED-Stufe) erfüllt werden.
Inhaltlich-fachlich erforderliche Voraussetzungen („facheinschlägige Qualifikationen oder Kenntnisse“) können vorgegeben und deren Erfüllung nachzuweisen sein. Du findest die Voraussetzungen immer direkt beim jeweiligen MC auf der Website angeführt.
Eine „Anerkennung von Lernergebnissen aus früheren Leistungen“ auf ein Micro-Credential ist ausschließlich mit Lehrveranstaltungen möglich, die innerhalb der letzten fünf Jahre erfolgreich abgeschlossen wurden. Die Anerkennung von Prüfungsleistungen, die länger zurückliegen, ist für ein Micro-Credential nicht möglich. Außerdem dürfen anerkannte ECTS-Credits maximal 1/3 des Gesamtumfangs eines MCs ausmachen.
Umgekehrt können auch die Lehrveranstaltungen eines MCs auf ein FH-Studium angerechnet werden, wenn sie innerhalb von fünf Jahren vor Aufnahme des Studiums absolviert wurden (und die Lehrveranstaltungen des MCs auch Teil des Kern-, Wahl- oder Individualcurriculums des betreffenden Studienprogramms sind).
Wichtig:Beachte bitte, dass die genaue Möglichkeit und der Umfang einer Anrechnung vom jeweiligen Studiengang abhängen können. Wir empfehlen daher, sich im konkreten Fall direkt mit dem zuständigen Studiengangsteam in Verbindung zu setzen.