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[ 986CAINCI4K19 ] KS (*)CI4: Data-driven management

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Es ist eine neuere Version 2022W dieser LV im Curriculum Masterstudium Leading Innovative Organizations 2022W vorhanden.
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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
3 ECTS M1 - Master 1. Jahr Betriebswirtschaftslehre Sophie Parragh 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Anmeldevoraussetzungen (*)KS BC1: Induction-team development UND KS BC2: Foundations of management UND KS BC3: Foundational readings and academic writing
Quellcurriculum Masterstudium Leading Innovative Organizations 2021W
Ziele (*)
  • Students are able to set up models from data to provide decision support
  • They understand the basic data mining techniques
  • They know how to interpret the obtained results
Lehrinhalte (*)
  • Data analytic thinking
  • Data understanding und visualization
  • Predictive modeling (classification)
  • Model evaluation
  • Software tools
  • Applications
Beurteilungskriterien (*)Attendance and participation (20%); Pre-readings (20%); Post-module assignment (60%)
Lehrmethoden (*)Lecture, discussion
Abhaltungssprache Englisch
Literatur (*)Provost, F., and Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. " O'Reilly Media, Inc." Dimitris Bertsimas, Allison O’Hair and William Pulleyblank, The Analytics Edge by, Dynamic Ideas LLC, 2016 Hillier, Lieberman. Introduction to Operations Research. In the current edition. Pointers to additional reading material will be provided during the course.
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 40
Zuteilungsverfahren Direktzuteilung