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Machine Learning & Data Driven Business

Hinweis

Die Veranstaltung Machine Learning & Data Driven Business ersetzt inhaltlich IT und E-Business. Studierende mit Studienbeginn vor WS2020 melden sich bitte für die Klausur bzw. Projektarbeit mit der Prüfungs-Nr. 21521 bzw. 21522 an. Studierende mit Studienbeginn ab WS2020 melden sich bitte für die Klausur bzw. Projektarbeit mit der Prüfungs-Nr. 21741, 21742 an.

Organisation

Studienbeginn vor WS2020 Studienbeginn ab WS2020
Prüfungsnummer: Klausur: 21521

Projektarbeit: 21522

Klausur: 21741

Projektarbeit: 21742

ECTS: 5 5
Turnus WS WS
Sprache Deutsch Deutsch

Die erste Vorlesung findet virtuell im Rahmen der Erstsemester-Einführungsveranstaltungen am Montag, den 02.11.2020 um 14:00 Uhr statt. In den darauffolgenden Wochen findet die Vorlesung wie gewohnt am Mittwoch um 11:30 Uhr statt. Die Vorlesung wird von einem Tutorium zur Projektarbeit begleitet.

Weitere Informationen finden Sie in Kürze auf StudOn.

Einbettung der Veranstaltung im Studienverlauf

Veranstaltung im Pflichtbereich für Studierende der Wirtschaftswissenschaften (mit Schwerpunkt BWL, VWL, WI, und WiPäd).

Veranstaltung im Pflichtbereich für Studierende der International Business Studies mit Studienbeginn vor SS2021; mit Studienbeginn ab SS2021 Wahlpflichtbereich.

Für Studierende der Wirtschaftsinformatik (B.Sc.) mit Studienbeginn ab WS2020 ergänzt die Veranstaltung inhaltlich Business Information System Engineering im Pflichtbereich.

Inhalte der Veranstaltung:

Für viele Unternehmen sind Daten (und damit verbundene Anwendungen) zu einem tragfähigen Geschäftsmodell geworden. Die Vorlesung behandelt den Einsatz von Data Science und Machine Learning als Basis für datengetriebene Anwendungen. Die Veranstaltung ist unterteilt in eine Vorlesung und eine praxisorientierte Projektarbeit mit den Software-Tools Salesforce, Tableau, und Rapidminer.

Die Vorlesung…

  • behandelt Einsatzgebiete von Data Science und Machine Learning in Unternehmen
  • sensibilisiert für die Verarbeitung von sensiblen und personenbezogenen Daten
  • vermittelt agile Methoden des Projektmanagements für datengetriebene Projekte

 

Die Projektarbeit…

  • behandelt die Erstellung von Berichten mit Salesforce
  • vermittelt die Visualisierung von Daten mit Tableau
  • zeigt die Generierung von Prognosen mit Rapidminer
  • umfasst das wissenschaftliche Synthese mit Mendeley

Lernziele der Veranstaltung:

Die Studierenden…

  • verstehen den Zusammenhang zwischen der Entstehung von Daten, der Verarbeitung von Daten zu Anwendungen, und der Entstehung datengetriebener Geschäftsmodelle
  • kennen die Rahmenbedingungen von datengetriebenen Anwendungen und pflegen einen verantwortungsvollen Umgang mit sensiblen und personenbezogenen Daten
  • können Formen des maschinellen Lernens voneinander abgrenzen und mit Bezug zu einem Problem auswählen
  • haben sich mit der computergestützten Analyse von Daten und dem Schreiben von wissenschaftlichen Texten befasst