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Studieninhalte  Das erwartet Sie im Studium

Erfahren Sie, aus welchen Bausteinen – sogenannten Modulen – das Studium aufgebaut ist.

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So ist das Studium aufgebaut

Studieninhalte MDSE

Die Kernmodule bestehen aus vier Bereichen:

Mobility
Mobilität bewegt Menschen. Mobilität verbindet Menschen. Mobilität macht Leben möglich. Die digitale und vollautomatisierte Mobilität bedeutet die grösste wirtschaftliche Disruption seit dem Internet. Wie sehen die Mobilitätssysteme der Zukunft aus?

Data Science
Datenwissenschaften vereint statistische Methoden und angewandte Informatik, um grosse, oft zunächst unstrukturierte Datenbanken zu analysieren und daraus wertvolle empirische Erkenntnisse und Prognosen zu gewinnen. Im Studiengang werden Statistik und Programmieren integral unterrichtet.

Economics
Vereint Betriebs- und Volkswirtschaftslehre. Die Studierenden lernen, wie die moderne Wirtschaft und Gesellschaft und der Mobilitätsmarkt funktionieren. Auch neue Fachbereiche wie Verhaltensökonomie sind von Anfang an Bestandteil des Studiums.

Mathematik, Technik und Naturwissenschaften
Im vierten Fachbereich des Studienangebots werden technische Prozesse und Engineering vermittelt, um die neuen Technologien und Algorithmen besser zu verstehen.

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Pflichtbereich (138 ECTS)

Kernmodule (114 ECTS)
Kernmodule vermitteln die zentralen Fach- und Methodenkompetenzen in den verschiedenen Fachbereichen. Die Kernmodule entsprechen ca. zwei Drittel des gesamten Studienaufwandes.

Kernmodule anschauen

Mobility

Mobility: Einführung (3 ECTS)
In diesem Einführungsmodul gewinnen Sie einen ersten Einblick in die spannende Welt der Mobilität und bereiten sich damit auf die Vertiefungsmodule der kommenden Semester vor. Neben den wichtigen Grundbegriffen lernen Sie, wie sich Verkehr, Mobilität und Gesellschaft gegenseitig beeinflussen. Sie beschäftigen sich mit Ihrem eigenen Mobilitätsverhalten und unterschiedlichen Mobilitätskulturen, analysieren die Entstehung von Verkehrsnachfrage und –angebot und bekommen einen ersten Einblick in die Gewinnung von und den Umgang mit Mobilitätsdaten.

Innovative und intelligente Verkehrssysteme (3 ECTS)
Zu den innovativen und intelligenten Verkehrssystemen zählen sowohl die grosstechnischen Systeme – wie etwa Bahnhöfe oder Flughäfen – als auch lokale Mobilitätslösungen in ländlichen Gemeinden – wie etwa App-gestützte Mitfahrgelegenheiten. Damit diese geplant und von den Verkehrsteilnehmenden angenommen werden können, kommen eine Vielzahl von technischen, soziologischen, ethischen und umweltpolitischen Blickwinkeln ins Spiel. Anhand von Beispielen lernen die Studierenden die unterschiedlichsten sozio-technischen Konstellationen kennen, analysieren und bewerten. Die Studierenden sind am Ende des Moduls in der Lage, geeignete neue Mobilitätslösungen in Form von innovativen und intelligenten Verkehrssystemen für spezifische Verkehrsprobleme in Stadt und Land zu identifizieren und zuzuordnen.

Verkehrssysteme: Planung und Angebot (3 ECTS)
In diesem Modul lernen die Studierenden den Systemcharakter des Verkehrs verstehen. Die Betrachtung geht über einzelne Verkehrsmittel hinaus zu Transportketten und Verknüpfung von Verkehrsträger. Ihnen wird die Planung und Umsetzung von Angeboten und der Nutzung bzw. Entwicklung passender Infrastrukturen näher gebracht.

Mobilitätsprognosen (3 ECTS)
Die zukünftige Entwicklung des Verkehrs lässt sich in der Schweiz anhand von Bevölkerungsprognosen (Zuwanderung, Fertilität, Mortalität) in zuverlässigem Masse vorhersagen. Dies beweist beispielsweise der Vergleich der seit Jahrzehnten bereitgestellten Verkehrsperspektiven des Bundes mit der tatsächlichen Entwicklung der Verkehrsleistung, publiziert durch das Bundesamt für Statistik BFS. Die Studierenden lernen, wie die Prognose der zukünftigen Nachfrage der Mobilität die Ausbauentscheide von Verkehrssystemen begründen können. Im Rahmen der Veranstaltung wird zwischen Forecasting und Backcasting unterschieden. Anhand dieser Unterscheidung werden angebots- und nachfragebasierte Ansätze der Verkehrsplanung thematisiert. Hierbei kann gezeigt werden, dass Mobilitätsprognosen auch Grenzen gesetzt sind, wenn etwa der Blick in den Rückspiegel der Daten für die Vorhersage der Zukunft nicht aussagekräftig genug ist (Beispiel Covid-19). Aus diesem Grund lernen die Studierenden auch qualitative Szenariotechniken kennen, um besser antizipieren zu können und so die weitere Entwicklung von Verkehrssystemen besser abschätzen zu können.

Entwicklung öffentlicher Verkehrssysteme (3 ECTS)
Der öffentliche Verkehr (öV) ist ein wesentlicher Bestandteil des «Service Public» der Schweiz. Bis in die entlegensten Täler garantiert er die Grundversorgung mit Mobilitätsangeboten. Innerhalb und zwischen den Metropolitanräumen bewältigt der öV einen grossen Anteil des Verkehrsaufkommens auf raum- und energiesparende Weise. Der Fern-, Regional- und Ortsverkehr sowie der touristische Verkehr sind dabei tariflich und fahrplanmässig bestens integriert. Das Modul erläutert, mit welchen Instrumenten die Behörden und Systemführer die Koordination dieses Systems mit mehreren hundert Unternehmen sicherstellen. Der Bund sowie zahlreiche Kantone und Städte wollen den Anteil des öV am Modal-Split als Bestandteil der Klimastrategie und zur Absenkung der Stau- und Lärmprobleme des Strassenverkehrs, deutlich erhöhen. Umfangreiche Infrastruktur- und Angebotsausbauten für den öV, die eine komplexe Planung und Wirkungsabschätzung auf nationaler und regionaler Ebene bedingen, sind daher ein weiterer Fokus des Moduls. Der öV muss aber auch innovativer und zugänglicher werden, um zusätzliche Kunden zu überzeugen. Die Verknüpfung der Services zu intermodalen Reiseangeboten, die Entwicklung neuer Informations-, Preis- und Vertriebssysteme sowie die Erhöhung der Pünktlichkeit und Verlässlichkeit sind weitere Schwerpunkte des Moduls. Zuletzt wird der öV hinsichtlich seines Kosten-Nutzenverhältnisses stark vom dynamischen Individualverkehr herausgefordert. Das Modul geht auf verschiedene Elemente wie Finanzierungsformen, wettbewerbliche Ausschreibungen, Systemführerschaften und operative Vereinfachungen im Betrieb ein, die zur Realisierung von Effizienzgewinnen beitragen sollen.

Planung und Projektierung von Verkehrssystemen (3 ECTS)
Damit die Verkehrsinfrastruktur die vielfältigen Ansprüche an die Mobilität erfüllen kann, bedarf es einer umsichtigen Planung mit nachfolgend richtiger Projektierung. Die Planung muss dabei verschiedene Rahmenbedingungen berücksichtigen wie z.B. den Sachplan Verkehr des Bundes, regionale und lokale Gegebenheiten usw. Eine Verkehrsplanung erfolgt in der Regel mit dem Ausarbeiten von Varianten, welche mit unterschiedlichen Verfahren bewertet werden. Die resultierende Bestvariante wird geschärft und der Projektierung zugeführt. In der Projektierung wird der Detaillierungsgrad der Verkehrsanlage stetig erhöht. Das Projekt durchläuft dabei verschiedene Projektstufen. Während dem gesamten Prozess sind die diversen Anspruchsgruppen und andere Stakeholder mit einzubeziehen. Die unterschiedlichen Projektstufen sind jeweils aufgrund eines standardisierten Verfahrens zu auditieren. Im Modul wird dieser Prozess in Theorie und anhand von Praxisbeispielen vermittelt.

Verkehrstechnik, Politik und Regulierung (3 ECTS)
Der Verkehrssektor ist ein Bereich, der von der Politik regulatorisch stark beeinflusst wird. Die regulatorischen Anliegen der Politik betreffen beispielsweise die Sicherheit von Fahrzeugen und Infrastrukturen, weitere ökonomische Anliegen wie ein funktionierender Wettbewerb, Qualitätsanliegen der Kunden oder Interessen der Arbeitnehmer. Immer wichtiger wird der Aspekt der Nachhaltigkeit des Verkehrs und die internationale Vernetzung (Interoperabilität) von Verkehrssystemen. All diese Regulierungsaspekte haben eine stark technische Komponente, deren Umsetzung nicht ohne Folgen für die Kosten oder Einsatzfähigkeit von Fahrzeugen oder Infrastrukturen ist. Beispielsweise erhöhen strenge Crash-Normen das Gewicht der Fahrzeuge, wodurch sich der Energiebedarf und die Abnutzung der Infrastruktur negativ entwickeln. Der Regulator sollte daher sorgfältig abwägen, mit welchen Instrumenten wie Verboten, Standards oder Anreizen er den Verkehrssektor in die gewollte Richtung steuert. Das Modul geht auf ausgewählte Regulierungsanliegen wie Sicherheit oder Nachhaltigkeit ein, analysiert die regulatorischen Interventionsmöglichkeiten anhand konkreter Beispiele, etwa CO2 Steuern, sowie deren Folgen auf das Handeln der Akteure und den gewünschten Outcome.

Raum und Verkehr: Wechselwirkungen und Instrumente (3 ECTS)
Die Siedlungsverdichtung hat einen Einfluss auf Verkehrssysteme, indem mehr Rad gefahren und häufiger der öffentliche Verkehr genutzt wird. Der ländliche Raum hat einen höheren Motorisierungsgrad, also Anzahl Personenwagen pro 1000 Einwohner, als die Agglomerationen und Städte. Um den Zersiedlungsprozessen entgegenzuwirken, ist es ein politisches Ziel in der Schweiz bei wachsender Bevölkerung mehr Einwohnerinnen und Einwohner auf gleicher Fläche unterzubringen. Dies sind Beispiele für Effekte der gebauten Umwelt; die Eigenschaften des Raums werden nutzbar gemacht, um Verkehrssysteme zu unterstützen. Die Verzahnung der Planungsprozesse von Verkehr und Raum stehen daher im Fokus bei Gemeinden, Kantonen und dem Bund bei ihrer Zusammenarbeit mit den Transportunternehmungen. Die Studierenden lernen Instrumente kennen, um das Zusammenspiel zwischen Raum und Verkehrssystemen zu verbessern und lernen dabei, diese Wechselwirkungen mit empirischen Beispielen aus der Schweiz zu belegen.

Evaluation von Verkehrssystemen (3 ECTS)
Verkehrssysteme haben für Raum, Gesellschaft und Umwelt unterschiedliche absolute und komparative Vorteile. In den Verkehrswissenschaften werden die Vor- und Nachteile der unterschiedlichen Einsatzbereiche von Verkehrsträgern unter dem Begriff der «Wesensgerechtigkeit» behandelt. Der Platz- und Energiebedarf von Verkehrssystemen als auch die Wirtschaftlichkeit, Akzeptanz und Sicherheit stehen hier im Zentrum der Betrachtung. Verkehrssysteme für Verbindungen in und zwischen Stadt, Agglomeration und Land erreichen einen idealerweise optimalen Verkehrssystem-Mix. Im Modul stehen hierfür technische Optimierungsaufgaben als auch verkehrspolitische Zielsysteme im Vordergrund.

Informationstechnische Verkehrsinnovationen (3 ECTS)
Aufbauend auf dem Modul Innovative und intelligente Verkehrssysteme (W.MDSE_ASENI01) im ersten Semester und dem Modul Verkehrstelematik W.MDSE_ABTKN42 stehen in diesem Modul Daten und deren Verwendung für die Optimierung von Verkehrssystemen im Zentrum. Im Grundsatz orientiert sich dieser Kurs an der «Verkehrstelematik», also der Erfassung, Verarbeitung und Darstellung von Daten von Fahrzeugen, aber auch Gütern für Optimierungszwecke. Durch die Koordination von Daten aus Verkehrssystemen können z.B. Staus durch Routenoptimierungen vermieden werden. Im Modul wird anhand von Beispielen das optimierte Zusammenspiel von Verkehrssystemen wie Strassen-, Schienen-, Schiff- und Luftverkehr mittels Datenwelten vorgestellt.

Verkehrs- und Stadtentwicklung (3 ECTS)
Die Stadt zeichnet sich durch enge Platzverhältnisse und viele Anspruchsgruppen an den Raum aus. Ob nun Stadtbewohner, Touristen oder Pendler, sie alle haben den Anspruch an eine schnelle und reibungslose Bewegung. Gewerbetreibende wünschen sich Kundenparkplätze, geheingeschränkte Menschen fordern Barrierefreiheit und Automobilisten wünschen sich weniger Stauzeit nach Berufsschluss oder ein Parkplatz am Arbeitsplatz. Dass diese Ansprüche an den städtischen Raum nicht für alle eingelöst werden können, liegt bei einem Wachstum auf begrenztem Boden in der Natur der Sache. Das Modul startet bei Entwürfen der Stadtentwicklung, die bei Le Corbusiers «Ideal der autogerechten Stadt» beginnt und bei Jan Gehls «Städte für Menschen» endet. Hierfür werden interessante Fallstudien aus einzelnen Städten von Los Angeles über Kopenhagen bis Gent vorgestellt.

Data Science

Data Science: Einführung (6 ECTS)
In diesem Modul lernen wir als Studienanfängerinnen und -anfänger die Data Science kennen. Wir schreiben erste Programme in Python und machen uns an unsere ersten explorativen Datenanalysen auf Basis realer Daten. Wir lernen die zwei grossen Arten künstlicher Intelligenz kennen; supervised learning und unsupervised learning. Für beide Typen besprechen wir Anwendungsszenarien und Methoden, die wir in praktischen Übungen auch gleich umsetzen. Wir lernen mit Vorlesungen, Übungen in kleinen Gruppen, begleiteten Projektarbeiten und mit Hilfe von Expertenvorträgen. Studierende mit und ohne Vorkenntnissen ergänzen sich im peer-to-peer-learning.

Informatik und Statistik (6 ECTS)
Nach der Einführung in Data Science werden wir in diesem Modul die Kenntnisse aus dem ersten Semester zu einem guten Fundament ausbauen. Nach Abschluss dieses Moduls können Sie unter anderem folgende Fragen beantworten: Wie kann ich unterschiedliche Daten gut darstellen? Wie kann ich diese Visualisierungen programmieren? Wieso dauern gewisse Abläufe in einem Computerprogramm sehr lange, während andere quasi sofort erledigt sind? Und wenn Länder, in denen überdurchschnittlich viel Schokolade gegessen wird, auch überdurchschnittlich häufig Nobelpreise bekommen – warum bekommen diese dann nicht noch mehr Nobelpreise, wenn ihre Einwohnerinnen und Einwohner noch mehr Schokolade essen?

Open Data (3 ECTS)
Wem gehören Daten, die durch offizielle Stellen erfasst werden? Können wir nicht zu einer freien Wissensgesellschaft werden, wenn von der Allgemeinheit Daten gesammelt und allen zur Verfügung gestellt werden? Mit diesen Fragen beschäftigen wir uns im Modul Open Data. Neben Fragen zum Thema Datenschutz, Verwendungsrecht und Aussagekraft werden wir die wichtigsten Quellen für Open Data in der Schweiz kennen lernen. Uns werden dabei altbekannte Datenformate aus dem Datenmanagement Modul begegnen und wir werden die Wichtigkeit von Metadaten erkennen.

Datenmanagement (3 ECTS)
Wer sich jemals gewundert hat, warum Bildbearbeitungsprogramme keine Textdokumente öffnen können oder warum alle E-Mail-Programme der Welt beliebige andere E-Mails lesen können, hat sich unbewusst schon mit Daten und Datenformaten beschäftigt. Im Bereich Data Science geht es immer um den Austausch von Daten und einer nachfolgenden Verarbeitung. Wir werden Strukturen in Daten aufdecken, gängige Datenformate kennen lernen und nebenbei endlich verstehen, warum Computerprogramme miteinander kommunizieren können. 

Data-Driven Web Engineering (3 ECTS)
Wie können Daten aus dem WWW programmatisch abgefragt und auf eigenen, interaktiven Webseiten genutzt werden? Dieses praxisorientierte Modul umfasst Konzepte zu Netzwerktechnologien, Web Scraping, Backend- und insbesondere Frontend-Entwicklung. Übungen mit State-of-the-Art Techniken wie Scrapy, Node.js, HTML5, JavaScript und Angular bereiten Sie auf nachfolgende Module vor und ebnen den Weg, um in der Berufswelt Ihre Daten mittels interaktiver Webseiten professionell präsentieren zu können. 

Data Mining (3 ECTS)
Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts – in diesem Modul lernen wir, wie wir aus Daten belastbare Erkenntnisse gewinnen können und so aus den Daten Mehrwert erzeugen. Wir vertiefen dazu die Methoden für strukturierte Daten, um komplexere Zusammenhänge zu erkennen und zu beschreiben. Weiter lernen wir neue Arten von Daten kennen, insbesondere Zeitreihen und Textdaten. Für diese Daten sind besondere Methoden notwendig, damit wir beispielsweise aus dem Verlauf der Passagierzahlen den Einfluss der Wochentage oder der Ferienzeiten verstehen können. Mit der Analyse von Textdaten können wir beispielsweise automatisch Kommentare aus Bewertungen von Hotels und Restaurants analysieren, die Zufriedenheit der Kunden vorhersagen, oder gar Bereiche mit Verbesserungspotential automatisch erkennen.

Informationsvisualisierung (3 ECTS)
Was die Farben für Maler sind, sind die visuellen Variablen für den Data Scientist. In Abhängigkeit von den zu Grunde liegenden Datentypen, lernen die Studierenden unterschiedliche Visualisierungstechniken und den geschickten Einsatz der visuellen Variablen kennen. Kernerkenntnis des Moduls ist die Tatsache, dass es nicht die eine einzige Visualisierung gibt, die allen Datenaspekten gerecht wird. Fundiertes Wissen hinsichtlich der menschlichen Wahrnehmung ermöglicht den Studierenden interaktive Visualisierungen zu beurteilen, verbessern und zu entwickeln.

Artificial Intelligence (3 ECTS)
Entscheidungsbäume & Random Forests, Neuronale Netzwerke, Deep Learning, Reinforcement learning, Agent-Based Modelling – über künstliche Intelligenz wird heute sehr viel geredet und geschrieben. Wir bauen auf dem auf, was Sie in den vorherigen Modulen gelernt haben, und lernen die aktuellen Entwicklungen und neusten Trends kennen. Wie kann ein Roboter selbständig seine Umgebung erkunden und kartographieren? Wie funktioniert die automatische Übersetzung? Und wie lässt sich das Verhalten einer Gruppe aus dem Verhalten einzelner herleiten? Aber auch: Was können Maschinen nicht? Nach diesem Modul reden Sie kompetent! Sie können diese Technologien einschätzen und verstehen, welche Möglichkeiten sie in der Praxis bieten.

Geospatial Data Analysis (3 ECTS)
Als “krönenden Abschluss” des Data Science Bereichs arbeiten wir in diesem Modul mit geografischen Fragestellungen in komplexen räumlichen Anwendungsszenarien. Das Modul steht ganz unter dem Slogan "spatial is special". Wir erfahren durch praktische Analysen, wieso räumliche Daten so besonders sind und wie wir alle unsere Werkzeuge aus dem Methodenkoffer gewinnbringend einsetzen. Wir lassen die vorherigen Data Science Module Revue passieren und verbinden die explorative und visuelle Datenanalyse mit den mathematischen und analytischen Techniken. Wer schon immer wissen wollte, was das erste Gesetz der Geografie aussagt, ist in diesem Modul genau richtig.

Economics

Economics: Einführung (3 ECTS)
In diesem Einführungsmodul gewinnen wir einen ersten Einblick in die faszinierenden Einsichten und Erkenntnisse die uns Economics erlaubt. Wir lernen Märkte, Angebot und Nachfrage, Steuern und staatliche Regulierung besser kennen. Erste Beispiele in Spieltheorie, der Analyse strategischer Interaktion zwischen Menschen, Firmen und Staaten begegnen uns. Wir wenden diese Erkenntnisse und Einsichten in Beispielen aus der Mobilität, wie der Preisgestaltung bei Bahnen und Fluglinien an und stellen ungewöhnliche Fragen, wie etwa ob es zu viel oder zu wenig Verkehrsstaus gibt.

Law in Mobility, Data Science and Economics (3 ECTS)
Alle Player in den Bereichen Mobility, Data Science und Economics bewegen sich innerhalb der rechtlichen Rahmenbedingungen, die als Grundlage jeglichen Handelns in der Praxis korrekt angewendet werden müssen. Datensysteme in den Bereichen Mobility, Data Science und Economics können allgemein menschliche und gleichzeitig rechtliche Werte wie Privatsphäre, Sicherheit, Vertrauen, Transparenz usw. gefährden. Es ist daher unumgänglich, rechtliche Aspekte solcher Datensysteme systematisch zu analysieren, Ansprüche und Rechte von Stakeholdern zu erfassen, Designvarianten zu beurteilen und diese dann zu optimieren.

Financial Management (3 ECTS)
Viele im Mobilitätsbereich tätige Gesellschaften verfügen über teure Infrastrukturen mit langen Anlagezyklen. Investitionsentscheidungen sowohl in Sachanlagen wie beispielsweise Rollmaterial oder Strassen als auch in immaterielle Anlagen wie neue Technologien oder Verkehrssysteme können die Unternehmensentwicklung über Jahre oder sogar Jahrzehnte prägen und müssen daher gut überlegt sein. Zudem stellt sich die Herausforderung der Finanzierung dieser Investitionen über Bankkredite, Leasing, Aktienkapital, etc. Im Modul Financial Management lernen Sie die Grundlagen für gute Investitions- und Finanzierungsentscheidungen.

Intermediate Economics (3 ECTS)
Intermediate Economics ist der zweite Teil im Modul "Economics: Einführung (W.MDSE_ASECO02)" begonnenen Einführungssequenz in Economics. Das Modul behandelt weitere Fragestellungen aus dem Sektor Mobilität, die sich mit ökonomischen Methoden untersuchen lassen. Beispiele behandelter Fragen sind Preisdifferenzierung von Unternehmen, Prinzipal-Agenten-Theorie zur Beschreibung der Beziehungen zwischen Arbeitgeber und -nehmer oder Unternehmen und Kunden und eine erste Einführung in Auktionen (wie etwa bei Konzessionsvergaben) und häufige Fehler bietende Unternehmen machen.

Management Accounting (3 ECTS)
Mobilitätsanbieter benötigen ein modernes Kosten- und Erlösmanagement, um den unternehmerischen Erfolg zu bestimmen und den Entscheidungsträgern aufzuzeigen. Der hohe Ressourceneinsatz für Mobilitätslösungen erfordert adäquate Instrumente zur Planung, Steuerung und Kontrolle der Kosten- und Erlöstreiber von Mobilitätslösungen. Die hohen Kostenblöcke der Mobilitätsanbieter müssen durch eine adäquate Kostenrechnung über den gesamten Lebenszyklus abgebildet werden. Die angebotenen Mobilitätslösungen müssen verursachungsgerecht kalkuliert und mit kundenorientierten Erlösmodellen am Markt platziert werden. Ausserdem ermöglichen digitale Technologien neue Mobilitätsplattformen und Ökosysteme, für die mit modernen Konzepten und Steuerungssystemen der wirtschaftliche Erfolg der Geschäftsmodelle bestimmt werden muss.

Staat, Regulierung und Makrökonomie (3 ECTS)
Wie die Finanzkrise von 2008 und die Corona-Krise von 2020 zeigen, wird das Schicksal von Individuen und Unternehmen nicht nur von deren Arbeitgebern oder Kunden bestimmt sondern von Verhalten von Menschen, Unternehmen, Naturereignissen auf dem ganzen Erdball. Wieso sind wir heute soviel reicher als früher? Warum sind die Hauspreise so hoch? Was ist die Funktion von Aktien- und anderen Märkten und welche Wirkung haben sie auf uns alle? Warum war Europa im Jahr 1492 soviel reicher als alle anderen Kontinente? Was ist Inflation und wie sollten wir als Individuen und Geschäftsführer auf hohe oder niedrige Inflation reagieren? Warum sind heutzutage die Zinsen so niedrig? Was sind Funktionen des Staates und was nicht?

Spieltheorie, Auction & Mechanism Design (3 ECTS)
Die Spieltheorie untersucht die Interaktion von mehreren Agenten, wie etwa Individuen, Firmen oder Staaten. Spieltheorie beleuchtet unsere Welt ganz neu und es ist kein Wunder, dass sie heute in Wissenschaften von Betriebswirtschaftslehre, Biologie, Informatik, Politikwissenschaften bis zu Volkswirtschaftslehre und Soziologie zur Anwendung kommt. In diesem Modul nähern wir uns der Spieltheorie spielerisch, buchstäblich anfangend bei Spielen. Wir lernen über Strategien und Gleichgewichte, sowie die Anwendungen und Erkenntnisse der Spieltheorie für das moderne Arbeits- und Wirtschaftsleben, insbesondere in der Mobilitätsbranche.

Umweltökonomie (3 ECTS)
Seit dem Höhepunkt der Industrialisierung ist es den klassischen Industrieländern gelungen immer umweltschonender zu produzieren. In den letzten Jahrzehnten fallen oft sogar die absoluten Emissionen. Doch die grösste umweltpolitische Herausforderung, der menschengemachte Klimawandel bleibt nicht nur bestehen, sondern ist schlimmer denn je. Die moderne Umweltökonomie untersucht jenseits von Wunschdenken und Ideologie, wie der Klimawandel mit möglichst wenig schmerzhaften Opfern und damit auch politisch machbar aufzuhalten ist. Sie bietet dabei kontraintuitive Einsichten. Wir lernen den wirtschaftswissenschaftlichen Konsensus über effizienten Umweltschutz kennen. Besondere Beachtung findet dabei der Verkehrssektor, der der zweitgrösste Verursacher menschengemachter Klimagase ist.

Behavioral and Experimental Economics (3 ECTS)
Ab einer gewissen Grösse setzen Unternehmen heute fast ausnahmslos moderne Methoden aus der experimentellen Wirtschaftsforschung und Behavioral Economics ein. Produkte, Dienstleistungen, Marketing und Pricing werden dabei unablässig und systematisch optimiert. Wir diskutieren menschliches Verhalten im Wirtschaftsleben und wie es sich beschreiben lässt – darunter das Rationalmodell, aber auch bekannte Abweichungen (Biases) davon. Praxisbeispiele ermöglichen es uns, das Gelernte praktisch anzuwenden.

Economics of Automated Mobility & Mobility-as-a-Service (3 ECTS)
In der Mobilität gibt es drei grosse technologische Treiber des Wandels: Digitalisierung, Elektroantriebe und Automatisierung. In anderen Modulen wie beispielsweise Fahrzeugtechnologien studieren wir, wie realistisch, praktisch und effizient diese Technologien sind. Aufbauend auf diesen Inputs studieren wir in diesem Modul die Konsequenzen für Unternehmen, Konsumenten und Gesellschaft. Werden wir noch selbst Autos kaufen, wenn preiswerte vollautonome Taxis überall zur Verfügung stehen? Was geschieht mit der Nachfrage nach Autos? Wird es mehr oder weniger Staus geben, wenn Autos autonom fahren? Was bedeuten die Digitalisierung für intermodales Reisen? An welcher Stelle der Wertschöpfungskette werden zukünftig die Gewinne anfallen? Wie muss sich staatliche Regulierung von Verkehrsmärkten, von öV-Subventionen bis zu Traffic Management anpassen?

Mathematik, Technik und Naturwissenschaften


Mathematik I (3 ECTS)
Mathematik verbirgt sich in all unseren Lebensbereichen: Vom Blick auf die Uhr, über das Kuchenbacken, der Verbreitung von Infektionskrankheiten oder Sparen und Investieren. In dieser Sequenz lernen wir die höhere Mathematik kennen die in Mobility, Data Science und Economics benötigt wird. Themen beinhalten die Differentialrechnung in mehreren Dimensionen, wie sie in Algorithmen in Data Science oder für die Lösung von Problemen in Economics zum Einsatz kommen. Die faszinierende Welt der Statistik ist ein weiterer Schwerpunkt, da die Statistik in allen Bereichen des Studiums zentral zum Verstehen der Welt mittels empirischer Verfahren beiträgt.

Mathematik II (3 ECTS)
Die Inhalte von Mathematik 1 und 2 sind im Kurzbeschrieb von Mathematik 1 zusammenfassend erläutert.

Verkehrsphysik (3 ECTS)
Im Modul Verkehrsphysik erhalten wir wichtige Grundlagen für die Module Naturwissenschaft des Klimawandels, Verkehrstelematik und Fahrzeugtechnologien vorbereitet. Beispiele sind Trägheit der Masse, Geschwindigkeit und Bremsweg, Masse und Unfallschwere und der resultierende positive-Feedback loop im Design von Fahrzeugen.

Naturwissenschaften des Klimawandels (3 ECTS)
Dieses Modul beschäftigt sich mit dem Klimawandel. Zuerst betrachten wir die Evidenz für den Klimawandel und dessen Stärke. Dabei betrachten wir insbesondere die Frage der Anthropogenität des Klimawandels. Wir untersuchen, welche Klimagase zu welchem Anteil zum Klimawandel beitragen, um herauszufinden, warum einige Gase so viel klimaschädlicher sind als andere. Besondere Aufmerksamkeit widmen wir dabei dem Mobilitäts- und Transportsektor und der Rolle unterschiedlicher Antriebsarten. Schliesslich wenden wir uns Prognosen zum Klimawandel zu und betrachten, wie bestimmte Massnahmen von Vermeidung, Capture bis zu Geoengineering, wirksam sein könnten. Dieses Modul baut auf das Modul Verkehrsphysik auf und ist Voraussetzung zum Besuch des Moduls Umweltökonomie.

Verkehrstelematik (3 ECTS)
Der Begriff Telematik setzt sich aus Telekommunikation und Informatik zusammen. Daher bereiten die Module Informatik und Statistik (W.MDSE_ASDSC02) und andere im Mobility und Data Science Bereich gut auf dieses Modul vor. Ziele von Verkehrstelematik sind zum Beispiel die dynamische Übermittlung von Informationen und Strassenverkehrsteilnehmer (z. Bsp. Stau in 2km), oder von Normen (z.B. derzeitige Höchstgeschwindigkeit 80 km/h). Die Implementierung von Dynamic Road Pricing (wie in Economics behandelt) ist ein weiterer Aspekt. Ferner geht es um die Physik von Stau und auch innerhalb von Menschenmassen und wie tödliche Massenpanik verhindert werden kann.

Fahrzeugtechnologien (3 ECTS)
Technologie, insbesondre Antriebstechnologie bestimmt unsere Mobilität. Der Siegeszug der Eisenbahn wurde durch die Dampfmaschine möglich. Der des Automobils durch Verbrennungsmotoren. Heutzutage versprechen zwei Technologien abermals die Mobilität zu revolutionieren. Einmal der Akku-gestützte Elektroantrieb, zum anderen das zum einen vollautomatische Fahren, das die Opportunitätskosten des Fahrens drastisch senkt, zum anderen neuen, breiten Gruppen wie Kindern und älteren Menschen selbständige Teilhabe an der Individualmobilität ermöglicht.

Projektmodule (24 ECTS)
In den Projektmodulen werden die Studierenden mit anspruchsvollen Problemstellungen aus der Praxis konfrontiert. Hier wenden sie ihr Fachwissen an und erweitern dieses. Wichtig sind vor allem auch Methodenkompetenzen.

Projektmodule anschauen

Seminarwoche (6 ECTS)
In diesem Projektmodul lernen Studierende die Grundlagen des wissenschaftlichen Schreibens. Zu diesen gehören das sachliche Schreiben, das Recherchieren und Zitieren. Am Ende des Moduls werden Studierende in der Lage sein eine wissenschaftliche Arbeit zu verfassen. Am Ende des 1. Semesters wird eine Blockwoche durchgeführt. In dieser Seminarwoche stellen externe Referenten und Referentinnen aus der Praxis ihre Themen und Berufsfelder aus dem Mobilitätssektor vor.

Studienreise (6 ECTS)
In diesem Modul reflektieren, vertiefen und vernetzen die Studierenden Kompetenzen und Fachwissen, indem sie eigenständig eine Studienreise organisieren und während dieser Reise verschiedene Unternehmen und Organisationen besuchen. Durch Führungen, Vorträge und Austausch mit Unternehmen und Institutionen lernen sie aus erster Hand mehr über die jeweilige Branche. Ausserdem führen die Studierenden unter Anleitung eine teilnehmende Beobachtung des Mobilitätsverhaltens durch, indem sie das Forschungsfeld konstituieren, im Feld forschen und die Beobachtungen protokollieren und auswerten.

Mobilitätskonzept (6 ECTS)
Die Studierenden erlernen die technischen Grundelemente, die zu Erstellung von Mobilitätskonzepten wichtig sind. Ausserdem werden den Studierenden die wichtigsten Planungsinstrumenten und Normen auf denen Mobilitätskonzepte aufbauen von zahlreichen externen Referenten und Referentinnen aus der Praxis vorgestellt. Die Blockwoche am Ende des Semesters bietet den Studierenden die Möglichkeit das erlernte Fachwissen mit der Methode Design-Sprint anzuwenden.

Business Case Study (6 ECTS)
Die Beschäftigung mit Business Cases ist für wirtschaftliche Organisationen von zentraler Bedeutung, um Produkte, Dienstleistungen und Investitionen anhand von Kosten, Erlösen und Absatzkanälen zu analysieren. In diesem Modul lernen die Studierenden, wie sie datengetriebene Business Case Analysen für Unternehmen im Mobilitätssektor durchführen können, einschließlich Data Screening, Potentialanalyse, Prozessoptimierung, Marktpotenzialanalyse und Geo-Targeting. Die Studierenden arbeiten an datengetriebenen Projektfragestellungen von Praxispartnern, die relevante Datenquellen zur Verfügung stellen und die Ergebnisse kommentieren.

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Wahlpflichtbereich (24 ECTS)

Wahlpflichtmodule (24 ECTS)
Der Wahlbereich deckt Kompetenzen ab, die nicht zum Fachgebiet gehören. Die Studierenden wählen frei aus einem Katalog der sich aus Modulen der Departemente Technik & Architektur, Wirtschaft und Informatik zusammensetzt. So können die Studierenden individuelle Schwerpunkte setzen und kommen in den Genuss von beeindruckenden Modulen aus anderen Bachelor-Studiengängen. Ausserdem ist es möglich, die Mitarbeit in Forschungsprojekten sowie Kurse des Sprachenzentrums und des Interdisziplinären Studienangebots (ISA) anrechnen zu lassen.

Zertifikate (freiwillig)
In dem Studierende gewisse Wahlmodule kombinieren können sie sich in einem inhaltlichen Bereich spezialisieren und so ein Zertifikat erlangen. Dieses wird mit den Diplomunterlagen ausgewiesen und ist eine hervorragende Möglichkeit, zukünftigen Arbeitgebern Neigungen und Kenntnisse überzeugend zu kommunizieren.

Zertifikate anschauen

Technology, Society and Community
Data Science wäre ohne große Datenmengen gar nicht denkbar und ist gleichzeitig im Mobilitätsbereich häufig mit schützenswerten Personendaten assoziiert. Welche Bedrohungen, Sicherheitslücken und entgegenwirkende Massnahmen sind zentral im Feld der Informationssicherheit? Welchen Einfluss haben technologische Entwicklungen auf Gesellschaft und Individuum? Welche Gesetze und Regulierungen (z.B. DSGVO) gilt es zu beachten? Wie können wir aktuelle Technologien nutzen, um Entscheidungsträger zu unterstützen? Zu solchen Themen täglicher Relevanz werden in diesem Zertifikat theoretische Hintergründe vermittelt und Lösungen praxisnah behandelt.

Psychology and Human-Machine Interaction
Ein sorgfältig reflektiertes Design von Benutzeroberflächen ist nicht erst seit dem iPhone wichtig und kann hohe User Experience sowie gute Usability gewährleisten. So enthält dieses Zertifikat die Module Visual Interface Design und Usability, doch auch der zentrale Faktor Mensch wird durch Module wie Allgemeine Psychologie oder Customer Experience besonders berücksichtigt. Gesammeltes Wissen aus solchen Bereichen kann anhand konkreter Anwendungsfälle im Modul Virtual Reality Technologies demonstriert werden.

Leadership
Menschen zu führen ist eine grosse Herausforderung und vereint Erfahrung, theoretisches Wissen sowie Talent. Zu diesem Zertifikat zählen Module wie Organisationspsychologie, Führung oder Intra-Gruppenprozesse. Zudem kann praktische Führungserfahrung angerechnet werden, beispielsweise aus tatkräftigem sozialem Einsatz an der HSLU, aus einer Tutorentätigkeit oder aus dem eigenen Startup.

Consumer Psychology

Digital Supply Chain Management
Auch und gerade in einer digitalisierten Welt müssen nicht nur Bits sondern auch physische Güter von A nach B gelangen. Disruptionen des globalen Handelssystems von Brexit, über Corona bis zu Suez zeigen, dass resiliente Supply Chains wichtiger denn je sind. In diesem Zertifikat besuchen Studierende Module wie Supply Chain Management, Big Data Management, Digital Business Strategies & Models oder Knowledge Representation.

International Competence
Im Rahmen dieses zusätzlichen Zertifikats können Studierende auf vielfältige Arten ihr internationales Profil stärken und Sprachkenntnisse erweitern. Es können Module aus einem Auslandsstudium in Ländern wie Australien oder Kanada angerechnet werden. Dieses Zertifikat umfasst auch Kurse des Sprachenzentrums und englischsprachige Module der Hochschule Luzern. Mit „International Competence“ bereiten sich Studierende von Mobility, Data Science and Economics auf den internationalen Arbeitsmarkt von morgen.

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Bachelorarbeitsprojekt (18 ECTS)

Vorstudie (6 ECTS)
Mit der Vorstudie vertiefen die Studierenden ihre Erfahrungen im wissenschaftlichen Arbeiten und bereiten ihre Bachelorarbeit vor. Studierende wählen ein eigenes geeignetes Thema in Absprache mit einem Dozierenden ihrer Wahl und vorzugsweise in Kooperation mit einem Praxispartner. Die Studierenden fassen den aktuellen Stand der relevanten Forschung zusammen, erstellen eine oder mehrere Forschungsfragen und planen das Vorgehen für die Bachelorarbeit, insbesondere Methoden, Tools, Zeitplan und Struktur. Erste Erfahrungen oder Ergebnisse aus eigens durchgeführten Piloten werden erläutert und Implikationen für das weitere Vorgehen reflektiert.

Bachelorarbeit (12 ECTS)
In der Bachelorarbeit erarbeiten die Studierenden eine normgerechte, wissenschaftlich korrekte Arbeit unter Anwendung von Kompetenzen aus Data Science und Economics und tragen zu einer praktischen Anwendung, in der Regel aus Mobility, nutzbringend bei. Die Bachelorarbeit ermöglicht Studierenden zu zeigen, was sie gelernt haben und ihrem Studium ihren eigenen krönenden Abschluss aufzusetzen.

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Dr. Ann-Kathrin Seemann

Co-Leiterin Bachelorstudiengang

+41 41 228 41 41

E-Mail anzeigen

Dr. Martin Schonger

Co-Leiter Bachelorstudiengang

+41 41 228 22 47

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Philipp Meschenmoser

Verantwortung Wahlpflichtbereich

+41 41 349 30 75

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