Data Science: Machine Learning & Data Driven Business
Hinweis
Die Vorlesung findet ab Mittwoch, den 25.10.2023 wöchentlich um 11:30 Uhr im Hörsaal H4 statt. Die Vorlesung wird von einem Tutorium zur Projektarbeit begleitet. Das Tutorium findet virtuell an den Donnerstagen des 26.10., 23.11., und 21.12. um 13:15 Uhr über Zoom statt und wird aufgezeichnet. Eine Anmeldung für Vorlesung und Tutorium ist nicht nötig. Kursunterlagen und weitere Informationen finden Sie ab dem 16.10. auf StudOn.
Organisation
Studienbeginn vor WS2020 | Studienbeginn ab WS2021 | |
Prüfungsnummer: | Klausur: 21521
Projektarbeit: 21522 |
Klausur: 21731
Projektarbeit: 21732 |
ECTS: | 5 | 5 |
Turnus | WS | WS |
Sprache | Deutsch | Deutsch |
Einbettung der Veranstaltung im Studienverlauf
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.
Ausnahme bilden Masterstudenten aus dem Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen, welche IT- und E-Business als Auflagenmodul absolvieren müssen. Machine Learning & Data Driven Business kann als Auflagenmodul über Mein Campus unter Konto 8888 belegt werden.
- Die Veranstaltung ist für Studierende der Wirtschaftswissenschaften (mit Schwerpunkt BWL, VWL, WI, und WiPäd) unabhängig vom Studienbeginn im Pflichtbereich.
- Die Veranstaltung ist für Studierende der Wirtschaftsingenieurwesen unabhängig vom Studienbeginn im Pflichtbereich.
- Die Veranstaltung ist für Studierende der International Business Studies mit Studienbeginn vor WS2020 im Pflichtbereich und mit Studienbeginn ab WS2020 im Wahlpflichtbereich.
- Die Veranstaltung ist für Studierende der Wirtschaftsinformatik (B.Sc.) mit Studienbeginn vor WS2020 weder im Pflicht- noch Wahlpflichtbereich und mit Studienbeginn ab WS2020 ergänzend zu Business Information Systems Engineering im Pflichtbereich.
- Die Veranstaltung ist für Studierende der Wirtschaftsmathematik (5. Semester) im Pflichtbereich.
Inhalte der Veranstaltung
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…
- vermittelt die Visualisierung von Daten mit Tableau
- zeigt die Generierung von Prognosen mit Rapidminer
- umfasst eine 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