| Ziele |
Die Studierenden besitzen Kenntnisse über die Grundlagen der empirischen Wirtschaftsforschung und der mikroökonomischen Theorie und wissen, wie digitale Technologien im betriebswirtschaftlichen Umfeld wertschöpfend eingesetzt werden. Vorrangiges Ziel ist, dass die Studierenden in den angesprochenen Themenfeldern auf ein einheitliches Ausbildungsniveau gebracht werden.
Die Studierenden können die grundlegenden Methoden der Ökonometrie selbständig anwenden und sind in der Lage, betriebs- und volkswirtschaftliche Problemstellungen empirisch zu bearbeiten. Sie sind mit den Grundprinzipien der mathematischen Statistik vertraut und kennen die einfachen Methoden der Kausalitätsanalyse. Sie sind mit den theoretischen Grundlagen der Mikroökonomie sowie mit den dafür notwendigen mathematischen Methoden vertraut. Sie wissen, wie Entscheidungen unter Unsicherheit modelliert werden und kennen die wichtigsten Ansätze aus der Verhaltensökonomie.
Studierende können Geschäftsprozesse analysieren und sie besitzen grundlegendes Wissen, wie diese in Unternehmen technologisch unterstützt werden. Sie wissen, wie Daten in Unternehmen verarbeitet und verwaltet werden und wie entscheidungsrelevante Information gewonnen werden kann. Sie können einfache Data Science Techniken über passende Tools (Python) zur Entscheidungsunterstützung in Unternehmen einsetzen.
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| Sonstige Informationen |
Studierende, die bereits Fachkenntnisse in der Programmiersprache Python besitzen, haben einen anderen Kurs im Ausmaß von 6 ECTS aus dem Bereich Principles in Applied Economics, Digital Transformation and Technologies zu wählen.
Studierende, die verpflichtende Kurse der Principles bereits im Bachelorstudium absolviert haben, können aus den verbleibenden Principles-Kursen wählen.
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