Studiengang Internationales Wirtschaftsingenieurwesen (Kohorte w15)

Musterverlauf D  Master Internationales Wirtschaftsingenieurwesen (IWIMS)
Vertiefung II. Informationstechnologie
Legende:
Kernqualifikation PflichtVertiefung PflichtSchwerpunkt PflichtAbschlussarbeit Pflicht
Kernqualifikation WahlpflichtVertiefung WahlpflichtSchwerpunkt WahlpflichtÜberfachliche Ergänzung
LP
Semester 1ArtSWS
Semester 2ArtSWS
Semester 3ArtSWS
Semester 4ArtSWS
1
Quantitative Methoden - Statistik und Operations Research
Quantitative Methoden - Statistik und Operations ResearchPOL3
Quantitative Methoden - Statistik und Operations ResearchVL2
Volkswirtschaftslehre und Außenwirtschaftslehre
Konzepte der Volkswirtschaftstheorie und -politikVL2
AußenwirtschaftslehreVL2
Projektseminar IWI
Projektseminar IWIPS3
Masterarbeit
2
3
4
5
6
7
Institutionelle Rahmenbedingungen des internationalen Managements
Wirtschaftliche Rahmenbedingungen in ausgewählten LändernSE2
Internationales WirtschaftsrechtVL2
Organisation internationaler Unternehmen und IT
Logistik und InformationstechnologieVL2
Personalmanagement und OrganisationsentwicklungVL2
Organisation und ProzessmanagementPOL2
Strategisches Management
Strategisches ManagementVL4
8
9
10
11
12
13
Rechnungswesen
Investition und Finanzierung VL2
Internes und Externes RechnungswesenVL4
Modul Marketing (Vertrieb und Services / Innovationsmarketing)
Modul Marketing POL5
Corporate Entrepreneurship & Growth
IntrapreneurshipSE3
Entrepreneurial FinanceSE2
14
15
16
17
18
19
International Business
Internationales ManagementVL2
Business-to-Business MarketingVL2
Interkulturelles Management und KommunikationVL2
Technology Entrepreneurship
EntrepreneurshipVL2
Creation of Business OpportunitiesPOL3
Intelligente Autonome Agenten und kognitive Robotik
Intelligente Autonome Agenten und kognitive RobotikVL2
Intelligente Autonome Agenten und kognitive RobotikUE2
20
21
22
23
24
25
Produktions- und Logistikmanagement
Strategisches Produktions- und LogistikmanagementPOL3
Operatives Produktions- und LogistikmanagementVL2
Maschinelles Lernen und Data Mining
Maschinelles Lernen und Data MiningVL2
Maschinelles Lernen und Data MiningUE2
26
27
28
29
30
Nichttechnische Ergänzungskurse im Master (siehe Katalog) - 6LP

Die Veranstaltungen aus dem Katalog sind im Studienverlauf je nach Semesterarbeitsbelastung in Höhe der geforderten Anzahl an Leistungspunkten flexibel zu belegen.