Allgemeine Informationen

Als Professor für Data Science an der Münster School of Business der FH Münster biete ich Ihnen die Möglichkeit, Ihre Bachelor- und Masterarbeit in einem spannenden und zukunftsweisenden Themenfeld zu schreiben, welches eine breite Palette an interessanten und praxisrelevanten Fragestellungen umfasst.

Sie sind interessiert an einer Abschlussarbeit in diesem Themenfeld, sind sich jedoch unsicher wie Sie starten können? Oder Sie haben bereits eine konkrete Idee, vielleicht gemeinsam mit einem Unternehmen, wissen aber nicht, wie Sie mich als Betreuer für Ihr Thema gewinnen können? Um diese und weitere Fragen schnell beantworten zu können, finden Sie auf dieser Seite die entsprechenden Informationen für einen optimalen Start Ihrer Abschlussarbeit bei mir.

Warum ist das Schreiben einer Abschlussarbeit im Bereich Data Science lohnenswert?

Eine Abschlussarbeit ist ein langfristiges Projekt, das Sie über mehrere Monate begleiten wird. Daher ist es entscheidend, dass Sie neugierig, motiviert und an dem gewählten Thema interessiert sind. Zusätzlich gibt es jedoch auch weitere Gründe, die das Themenfeld Data Science besonders ideal für Ihre Abschlussarbeit machen:

  1. Daten und ihre intelligente Verarbeitung spielen heutzutage eine zentrale Rolle in nahezu jedem Bereich. Durch Ihre Abschlussarbeit haben Sie die Möglichkeit, angewandt und praxisnah mit Daten zu arbeiten, anstatt nur darüber zu lesen und zu sprechen.
  2. Wichtige Kompetenzen im Umgang mit Daten, die in der heutigen Berufswelt äußerst gefragt sind, werden durch Ihre Arbeit weiterentwickelt.
  3. Da Daten sowohl in Unternehmen als auch in öffentlich zugänglichen Räumen wie dem Internet verfügbar sind, können Arbeiten in diesem Themenfeld sowohl in Zusammenarbeit mit einem Unternehmen als auch eigenständig durchgeführt werden.

Ablauf der Abschlussarbeit

Der Ablauf der Abschlussarbeit verläuft in der Regel wie folgt:

Abbildung 1: Ablauf der Abschlussarbeit als Zeitachse (Beispiel)
Hinweis zu Fristen und Terminen
  • Die Zeitachse ist relativ zu verstehen; die Zahlen auf der x-Achse sind Wochen.
  • In dieser Visualisierung liegt Start bei Woche 0 und die Anmeldung eine Woche davor (-1).
  • Die Bearbeitungszeit im Bachelor beträgt 3 Monate und wird hier vereinfacht als 12 Wochen dargestellt.
  • Bei Masterarbeiten beträgt die Bearbeitungszeit typischerweise 4 Monate (ca. 16 Wochen).
  • Die genaue Bearbeitungszeit ist je nach Studiengang unterschiedlich und muss beim Prüfungsamt nachgeschlagen werden:
  • Die Korrekturzeit kann bis zu 6 Wochen betragen, ist in der Regel aber kürzer.
  • Der genaue Termin des Kolloquiums wird zwischen Studierenden und Betreuenden abgestimmt; die Einladung erfolgt über das Prüfungsamt. Details zum Ablauf finden Sie auf der Seite Kolloquium.
  • Formale Anforderungen (z. B. Umfang, Zitierweise, KI-Nutzung) finden Sie unter Formale Kriterien.
  • Ergänzende Arbeitstipps (z. B. Zeitplanung, Schreibprozess) finden Sie unter Tipps für Ihre Abschlussarbeit.

Wie finde ich ein geeignetes Thema?

Bei der Themenfindung haben Sie die Möglichkeit, Ihre eigenen Ideen einzubringen und eigenständig zu bearbeiten. Alternativ können Sie ein Projekt gemeinsam mit einem Unternehmen entwickeln oder das Thema gemeinsam mit mir finden, das Ihren persönlichen Interessen und Karrierezielen entspricht. Als Ausgangspunkt für die Suche nach einem Thema können entweder bestimmte Data Science Technologien dienen, die Sie besonders interessant finden, oder Daten aus einem Wirtschaftsbereich, der Sie fasziniert. Die passende Verbindung, wie die Anwendung einer bestimmten Technologie auf Daten beispielsweise aus dem Bereich Logistik, können wir gemeinsam erarbeiten.

Welche Unterlagen sollte ich zum Erstgespräch mitbringen?

Für einen optimalen Start in Ihre Abschlussarbeit bringen Sie bitte ein formloses Exposé für Ihre Abschlussarbeit zum Erstgespräch mit, welches die folgenden Inhalte abdeckt:

  • Thema: Eine klare Beschreibung des Forschungsthemas oder der Fragestellung, die Sie in Ihrer Abschlussarbeit bearbeiten möchten.
  • Ziele der Forschung: Die spezifischen Ziele, die Sie mit Ihrer Arbeit erreichen wollen. Definieren Sie den Beitrag, den Ihre Forschung leisten soll.
  • Stand der Forschung zu Ihrem Thema: Eine Übersicht über den aktuellen Forschungsstand und relevante Erkenntnisse, um zu zeigen, welche Lücken Ihre Arbeit schließen kann.
  • Abgrenzung zu anderen Themen: eine klare Abgrenzung der Arbeit hilft, die Forschung zu fokussieren.
  • Konzept zur Zielerreichung: Eine Beschreibung Ihrer geplanten Methoden und Herangehensweise, um die formulierten Ziele zu erreichen und die Forschungsfrage zu beantworten.
  • Grober Zeitplan: Ein realistischer Zeitplan, der die verschiedenen Etappen Ihrer Abschlussarbeit zeigt, von der Datensammlung bis zur Auswertung und Schreibphase.

Ihr Exposé dient im Erstgespräch als Diskussionsgrundlage. Im Gespräch werden wir Ihr Exposé diskutieren und gemeinsam schärfen, damit Sie mit einem klaren Thema, klaren Zielen und einem guten Plan in die Bearbeitung starten können.

Das Exposé sollte 1–2 Seiten umfassen und die folgenden Abschnitte enthalten. Es muss kein perfektes Dokument sein – es dient als Diskussionsgrundlage, die wir im Erstgespräch gemeinsam schärfen.

1. Thema Formulieren Sie Ihr Forschungsthema oder Ihre zentrale Fragestellung in ein bis zwei Sätzen. Versuchen Sie, über eine reine Themenbeschreibung hinauszugehen und bereits eine konkrete Forschungsfrage anzudeuten. Beispiel: Nicht “Machine Learning im E-Commerce”, sondern “Wie lässt sich Kundenabwanderung im E-Commerce mithilfe von Gradient-Boosting-Verfahren vorhersagen?”

2. Ziele der Forschung Beschreiben Sie, was Sie mit Ihrer Arbeit konkret erreichen wollen. Was ist das angestrebte Ergebnis? Welchen Beitrag leistet Ihre Arbeit – für die Wissenschaft, die Praxis oder beides? Formulieren Sie die Ziele möglichst spezifisch und messbar.

3. Stand der Forschung Geben Sie einen kurzen Überblick über den aktuellen Forschungsstand zu Ihrem Thema. Welche relevanten Arbeiten gibt es bereits? Welche Methoden wurden bisher eingesetzt? Wo sehen Sie eine Lücke oder ein offenes Problem, das Ihre Arbeit adressieren kann? Dieser Abschnitt muss im Exposé noch nicht erschöpfend sein, sollte aber zeigen, dass Sie sich bereits mit der Literatur auseinandergesetzt haben.

4. Abgrenzung Definieren Sie klar, was Ihre Arbeit behandelt – und was nicht. Eine saubere Abgrenzung hilft, den Fokus zu wahren und unrealistische Erwartungen an den Umfang der Arbeit zu vermeiden. Grenzen Sie sich dabei sowohl thematisch als auch methodisch ab.

5. Konzept zur Zielerreichung Beschreiben Sie Ihre geplante Vorgehensweise: Welche Methoden möchten Sie einsetzen? Welche Daten benötigen Sie und woher kommen diese? Welche Tools oder Programmiersprachen planen Sie zu verwenden? Falls Sie ein Machine-Learning-Modell trainieren möchten: Welche Modellklassen kommen in Frage und wie planen Sie die Evaluation?

6. Grober Zeitplan Skizzieren Sie einen realistischen Zeitplan, der die wesentlichen Phasen Ihrer Arbeit abbildet (z. B. Literaturrecherche, Datenakquise, Analyse/Modellierung, Schreibphase, Korrektur). Planen Sie dabei ausreichend Puffer ein – insbesondere für die Datenbeschaffung und die finale Überarbeitung. Beachten Sie, dass sich Schreib- und Analysephasen typischerweise überlappen.

Wer übernimmt die Zweitbetreuung?

Die Zweitbetreuung kann von jeder Person übernommen werden, die den von Ihnen angestrebten Abschluss (Bachelor oder Master) bereits erworben hat. Wenn Sie Ihre Arbeit in Zusammenarbeit mit einem Unternehmen planen, ist es eine beliebte Option, Ihre Kontaktperson als Zweitbetreuung zu wählen, sofern sie die Voraussetzungen des Abschlusses erfüllt.

Sollten Sie Ihre Arbeit ohne Unternehmen planen, suche ich gerne für Sie eine fachlich geeignete Zweitbetreuung am Fachbereich. Selbstverständlich können Sie auch in diesem Fall Wünsche für eine Zweitbetreuung an mich richten.

Welche weiteren Tipps sind wichtig für meine Arbeit?

Neben allgemeinen Ratschlägen, wie zum Beispiel rechtzeitig zu beginnen und sich einen Plan über die Vorgehensweise zu machen, gibt es einige spezifische Tipps für Data Science Abschlussarbeiten, die ich abschließend mit Ihnen teilen möchte:

  • Bringen Sie Vorerfahrung in mindestens einem der beiden Bereiche mit: Entweder im Bereich des betriebswirtschaftlichen Hintergrunds oder im Bereich der Data Science Technologien. Das bedeutet, Sie sollten entweder Experte für den Kontext ihrer Daten sein, die Ihre Fragestellung beantworten sollen, oder über erste Erfahrungen in der technischen Umsetzung von Data Science Projekten verfügen. Beides innerhalb der wenigen Monate Bearbeitungszeit zu erlernen und anzuwenden, ist in der Regel eine zu große Herausforderung. Wenn es in den Studienverlauf passt, empfehle ich in den Bachelorstudiengängen den Besuch des Moduls “Advanced Data Science”.
  • Klären Sie so früh wie möglich die Verfügbarkeit der Daten, die Sie für Ihre Arbeit benötigen. Data Science Projekte stehen und fallen mit den Daten, daher sollte nicht erst kurz vor der Abgabe festgestellt werden, dass die Daten unvollständig oder von schlechter Qualität sind.
  • Prüfen Sie neben der Verfügbarkeit möglichst frühzeitig, ob die Daten für Ihre Arbeit verwendet werden dürfen oder ob rechtliche Hindernisse bestehen. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie beispielsweise mit personenbezogenen Daten eines Unternehmens arbeiten.
  • Wenn Sie planen, ein Machine Learning Modell zu trainieren, klären Sie als einen der ersten Schritte, ob Sie aufgrund der Datengröße oder Modellkomplexität große Rechenressourcen benötigen, da die Bereitstellung solcher Ressourcen manchmal Zeit in Anspruch nehmen kann.

Eine ausführliche Sammlung weiterer Tipps zu Themen wie Forschungsfrage, Struktur, wissenschaftlichem Arbeiten, Schreibprozess, KI-Einsatz und formaler Qualität finden Sie auf der Seite Tipps für Ihre Abschlussarbeit.

Einsatz von KI-Tools

Der Einsatz von generativen KI-Tools (z. B. ChatGPT, GitHub Copilot) ist grundsätzlich erlaubt, muss jedoch transparent dokumentiert werden. Sie sind für die Richtigkeit aller Inhalte selbst verantwortlich und müssen Ihre Arbeit im Kolloquium eigenständig vertreten können. Details finden Sie in den formalen Kriterien sowie in der KI-Richtlinie der MSB.

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