Inhalt

[ 947SEM3BANK22 ] KS Business Analytics

Versionsauswahl
Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
4 ECTS M1_2 - Master 2. Semester Betriebswirtschaftslehre Martin Stabauer 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Masterstudium Joint Master Programm Digital Business Management 2022W
Ziele Die Studierenden erwerben folgende Fähigkeiten:

  • Verständnis der Bedeutung von Daten und deren Analysemöglichkeiten im unternehmerischen Kontext
  • Unterscheidung und Einordnung prädiktiver und präskriptiver Analytik
  • Beurteilung der Konsequenzen der Nutzung für betriebswirtschaftliche Entscheidungen
  • Kennenlernen von Grundlagenmethoden und deren Anwendungsmöglichkeiten
Lehrinhalte Die Lehrveranstaltung beschäftigt sich mit folgenden Inhalten:

  • Einführung Data Science und Business Intelligence
  • Standardprozesse für Data Mining (zB CRISP-DM)
  • Einordnung in das unternehmerische Umfeld und Methoden der Risiko- und Folgeneinschätzung
  • Wahrscheinlichkeitsrechnung und deskriptive/analytische Statistik
  • Verteilungstests
  • Regressions- und Varianzanalysen
  • Simulations- und Szenariotechniken
  • Prognose- und Simulationsmodelle
Beurteilungskriterien LV-immanente Leistungsfeststellung, schriftliche Klausur
Lehrmethoden
  • Vortrag und Diskussion
  • Abwechselnder Theorie-Input und Anwendungsphasen der Studierenden
  • Teilweise fallstudienbasierter Unterricht
Abhaltungssprache Deutsch
Literatur
  • Kemper, H.-G. & Baars, H.: Business Intelligence & Analytics - Grundlagen und praktische Anwendungen. Springer, in der aktuellen Auflage.
  • Provost, F. & Fawcett, T.: Data Science für Unternehmen. mitp, in der aktuellen Auflage.
  • Géron, A.: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow - Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. O'Reilly, in der aktuellen Auflage.
  • Jannaschk, K.: Infrastruktur für ein Data Mining Design Framework. Springer, in der aktuellen Auflage.
  • Bruce, P. & Bruce, A.: Statistics for Data Scientists - 50 Essential Concepts. O'Reilly, in der aktuellen Auflage.
Lehrinhalte wechselnd? Nein
Frühere Varianten Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
947SEM2BANK20: KS Business Analytics (2020W-2022S)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 30
Zuteilungsverfahren durch FH