Digital Transformation

This module opens by examining the current impact and opportunities of the digital era, illustrating how innovations like AI, data analytics, and digital platforms are transforming businesses and markets. At its core, the course focuses on capacity-building, empowering participants to develop and apply entrepreneurial skills in real-life settings. Students learn how to harness data and artificial intelligence to identify new business opportunities and, importantly, to design and innovate sustainable digital business models.  Through hands-on case studies and by applying digital transformation tools, they practice agile implementation for business model innovation processes.

By the end of the module, students will be equipped to lead digital transformation projects confidently, translate emerging trends into actionable business models, understand customer and ecosystem dynamics, and deliver impactful, innovative solutions.

This module covers the data science lifecycle, focusing on data analytics with Python and R, data management, and data processing. It equips students with theoretical foundations and practical skills to apply data science to real-world business challenges.

Data Analytics in R

This course takes students beyond the basics of R programming and introduces advanced techniques for data analysis, modeling, and visualization. Students will learn how to apply analytics to business problems and communicate their findings effectively to non-technical stakeholders. They will work with advanced R syntax, integrate R with other tools and technologies such as APIs, and apply machine learning algorithms to solve complex business problems.

Data Management and Analytics in Python

The course introduces Python for data science, focusing on data wrangling, scalable architectures, and the deployment of data-driven solutions. You will gain hands-on experience throughout the entire data science process - from understanding the problem to obtaining, pre-processing, and exploring data, all the way through to modeling, testing, and deployment. It covers the fundamentals of Python for data science, emphasizing its core features and guiding you in selecting the right tools for each stage of the data science workflow.

Students will also learn how to preprocess and analyze data with Pandas, build machine learning pipelines using sklearn, and access data from APIs and databases, equipping them with the skills to implement data-driven solutions successfully.

This module provides a comprehensive introduction to the key aspects of data science and artificial intelligence, focusing on legal, ethical, and practical challenges. It covers topics like data science foundations, machine learning, and AI-driven solutions, with a particular emphasis on NLP, chatbot development, and data visualization. Students will gain hands-on experience while learning to navigate the ethical and legal considerations in data handling and AI deployment, preparing them for real-world applications.

Legal Foundations of Data Science & AI

The course explores the legal and ethical aspects of data science and artificial intelligence, focusing on governance frameworks that shape data management, AI, and algorithmic decision-making. Students will study ethical guidelines, codes of conduct, and standardization initiatives that promote responsible behavior by data scientists. Additionally, legal frameworks concerning data science and AI are examined. Emphasis is placed on governance techniques, including transparency, explainability, accountability, and control, which are crucial for building trust in AI-driven systems. The module helps students understand the application of these principles in real-world scenarios.

NLP & AI

Natural Language Processing (NLP) and its applications in modern technology are explored in this course. Students will learn foundational NLP techniques such as topic modeling, sentiment analysis, and named entity recognition using R. The course then covers more advanced topics, including text embedding and transformer models, and hands-on experience will be gained through the creation of personalized chatbots using Python, fine-tuning models, and integrating unique datasets. By the end, students will be proficient in performing NLP tasks, building and deploying chatbots, and applying NLP concepts to real-world solutions.

Data Visualization & Storytelling

This course explores the evolution of data visualization practices and emphasizes essential design principles for effective communication. Students will learn how to structure and encode data, create compelling visualizations, and craft data-driven narratives. The course includes practical exercises where students apply these principles to create visualizations and refine their storytelling skills. Group presentations and feedback will help enhance their ability to present data-driven stories effectively.

Data Science Project

Students will have the opportunity to put their learned data science skills to the test by tackling a real-world business challenge. The course begins with identifying a suitable business problem and dataset, followed by pitching the idea to a panel of coaches. Throughout the course, students will apply the data science process - ranging from data cleaning and exploration to modeling and result evaluation. They will also explore digital experimentation and causal inference as part of their analysis. The course culminates in a presentation of the findings to coaches and peers, offering students the chance to practice professional communication.

By the end, students will know how to manage a data science project, apply relevant methodologies, and communicate their findings effectively while considering ethical and legal implications.

Advanced Data Analytics

Focusing on business applications of advanced analytics, this course covers forecasting techniques and decision-making under uncertainty. Students will explore Time Series analysis and Monte Carlo simulations using R and KNIME. Furthermore, the course teaches how to integrate probability into business models and how to use these methods to handle uncertainty in decision-making processes.

As part of the International Immersion this module is devoted to additional, current topics in digital transformation & data science. To ensure that the contents are up-to-date, topics will be changed regularly. Recently, covered topics have included data science approaches in the field of finance & management, Algorithmic (de)biasing and the ethics of AI.

Through case-based learning and competitions, students will apply recent concepts to real-world challenges, gaining practical insights into the evolving digital landscape.

Besides the compulsary modules, participants choose one elective. Topics covered in the various electives include:

• Data Governance

• Organisational Design & Agile Leadership

At the end of the Executive MBA program, students have to write a master's thesis in order to receive the academic degree of Executive Master of Business Administration (EMBA). The intention of the master's thesis is to guarantee that the graduate of the Executive MBA program is able to write scientific papers on his or her own.

Ja, egal ob Sie Arbeitnehmer*in oder selbständig sind: Die Studiengebühren können steuerlich voll absetzt werden, wenn Sie in Österreich steuerpflichtig sind. Sie haben zudem die Möglichkeit die Teilnahmegebühren in Raten zu zahlen und so auf mehrere Steuerperioden verteilen. Da die steuerliche Absetzbarkeit jedoch individuell sehr unterschiedlich sein kann, empfehle wir Ihnen zusätzlich eine/n Steuerberater*in  zu kontaktieren oder direkt beim Finanzamt nachzufragen.

Wenn Sie in einem anderen Land steuerpflichtig sind, wenden Sie sich bezüglich der Absetzbarkeit bitte an Ihre lokale Steuerbehörde.

Zusätzlich zu den regulären Bewerbungsunterlagen müssen Sie folgende Informationen zur Verfügung stellen:

• Nachweis des Einkommens

• Unterlagen über außergewöhnliche Umstände (z. B. Pflegekosten, Unterstützung von Angehörigen)

Erfahren Sie hier mehr über die allgemeinen Bewerbungsfristen der WU Executive Academy und den Ablauf für die einzelnen Stipendien.

Ja, die WU Executive Academy bietet eine Vielzahl von Stipendien und Finanzierungsmöglichkeiten für Executive MBA Programme an.

Das Komitee entscheidet über die Vergabe und die Höhe der Stipendien von Fall zu Fall unter anderem anhand folgender Kriterien:

• Hohe Motivation für die Teilnahme am Programm

• Begeisterung für eine anspruchsvolle Lernerfahrung

• Klares Verständnis für den eigenen Beitrag zur Lernerfahrung im Team und innerhalb der Kohorte

• Relevante praktische Erfahrungen und Kompetenzen

• Kontinuierlicher beruflicher Fortschritt

• Ausgezeichnete soziale, interkulturelle und kommunikative Fähigkeiten

• Leidenschaft und Engagement für persönliches Wachstum und Erfolg

• Diversität der Gruppe hinsichtlich ihres akademischen, beruflichen und kulturellen Hintergrunds

• Finanzielle Situation

Erfahren Sie mehr über allgemeine Kriterien für jedes Stipendium!

Der Executive MBA Digital Transformation & Data Science richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die ihre technischen und betriebswirtschaftlichen Fähigkeiten verbinden möchten, um erfolgreich in der digitalen Wirtschaft zu agieren. Besonders geeignet für:

• Manager*innen, Business- oder Data Analysts, die Daten nutzen wollen, um geschäftliche Herausforderungen zu lösen.

• IT-Fachleute, Ingenieurinnen oder technische Expert*innen, die Führungspositionen anstreben oder ihre betriebswirtschaftlichen Kenntnisse vertiefen möchten.

• Führungskräfte aus Bereichen wie Controlling, HR und Produktion, die ihr Business- und Führungswissen auffrischen und ein besseres Verständnis für digitale Technologien aufbauen möchten.

• Fachleute aus Sozial- und Geisteswissenschaften, die eine fundierte betriebswirtschaftliche Ausbildung mit technologischem Know-how kombinieren möchten.

Unser Programm bietet eine flexible Struktur, die den unterschiedlichen Erfahrungslevels der Teilnehmer*innen gerecht wird. Dazu haben wir ein dreistufiges System entwickelt, in das sich die Studierenden je nach Vorwissen und Lernzielen selbst einordnen können:

• Basic: Diese Stufe ermöglicht es Teilnehmer*innen mit wenig Vorkenntnissen, den Modulinhalten zu folgen und grundlegende Konzepte anzuwenden. Der Fokus liegt darauf, das notwendige Wissen zu erlangen, um das Modul erfolgreich abzuschließen – ohne von der Komplexität überfordert zu werden. Vorkenntnisse im Programmieren sind nicht erforderlich; Teilnehmende mit keiner oder nur wenig Erfahrung in Programmierung werden gezielt unterstützt.

  
  

• Advanced: Für diejenigen, die bereits ein gutes Verständnis der theoretischen Grundlagen und Konzepte mitbringen, bietet diese Stufe die Möglichkeit, anspruchsvollere Inhalte zu erarbeiten und ihr Wissen gezielt zu vertiefen. Hier liegt der Schwerpunkt auf der Anwendung komplexerer Methoden, um im Kurs herausragende Leistungen zu erzielen.

  
  

• Masterclass: Diese Stufe richtet sich an erfahrene Teilnehmer*innen, die ihr Wissen auf neue Anwendungsbereiche übertragen oder eigene Projekte entwickeln möchten. Sie bietet eine herausfordernde Umgebung für diejenigen, die bereits Experten auf ihrem Gebiet sind oder Freude daran haben, sich eigenständig mit komplexen Fragestellungen auseinanderzusetzen.

Durch dieses System profitieren alle Teilnehmenden von einem individuell passenden Lernniveau und können ihre Kenntnisse optimal weiterentwickeln.

Nein, Vorkenntnisse im Programmieren sind nicht erforderlich, um am Execuitve MBA Digital Transformation & Data Science teilzunehmen. Das Programm richtet sich an Fachleute, die sich mit den Prinzipien der digitalen Transformation und der Nutzung von Daten in Geschäftsprozessen vertraut machen möchten, ohne dass fortgeschrittene technische Fähigkeiten vorausgesetzt werden.

Die Vorbereitung auf das Studium beginnt bereits vor dem ersten Präsenztag. Mindestens zwei Wochen vor Modulstart stehen auf Moodle Pre-Assignments und Fachliteratur zur Verfügung, um eine optimale Grundlage für die In-Class-Sessions zu schaffen. Nach den Modulen helfen Post-Assignments, die Inhalte zu vertiefen und anzuwenden. „After the module is before the module“: Sobald Sie das Post-Assignment für ein Modul abgeschlossen haben, beginnen Sie mit den Pre-Assignments für das nächste Modul.

Nach erfolgreichem Abschluss des Executive MBA Digital Transformation & Data Science erhalten Sie den Titel „Executive Master of Business Administration (EMBA)” der WU Wirtschaftsuniversität Wien. Dieser akademische Abschluss bestätigt Ihre umfassenden Fähigkeiten im Bereich der digitalen Transformation und Datenwissenschaft und qualifiziert Sie für anspruchsvolle Führungsaufgaben in der digitalen und datengestützten Wirtschaft.

Unser Auswahlverfahren umfasst die sorgfältige Berücksichtigung der folgenden Faktoren:

• Hohe Motivation für die Teilnahme am Programm

• Begeisterung für eine anspruchsvolle Lernerfahrung

• Klares Verständnis für den eigenen Beitrag zur Lernerfahrung im Team und innerhalb der Kohorte

• Relevante praktische Erfahrungen und Kompetenzen

• Kontinuierlicher beruflicher Fortschritt

• Ausgezeichnete soziale, interkulturelle und kommunikative Fähigkeiten

• Leidenschaft und Engagement für persönliches Wachstum und Erfolg

• Diversität der Gruppe hinsichtlich ihres akademischen, beruflichen und kulturellen Hintergrunds

Für eine Bewerbung sind folgende formale Voraussetzungen erforderlich:

• Abgeschlossenes Studium (Bachelor 180 ECTS oder äquivalent) an einer anerkannten postsekundären Bildungseinrichtung*

• Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung nach dem Studienabschluss

• Führungserfahrung bevorzugt

• Fundierte Englischkenntnisse in Wort und Schrift

^{* In Ausnahmefällen kann herausragende Berufserfahrung eine Zulassung ermöglichen.}