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[ 947SEM3EAAU22 ] UE Enterprise Analytics Applications

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Workload Education level Study areas Responsible person Hours per week Coordinating university
2 ECTS M1_2 - Master's programme 2. semester Business Administration Martin Stabauer 1 hpw Johannes Kepler University Linz
Detailed information
Original study plan Master's programme Joint Master Program Digital Business Management 2022W
Objectives (*)Die Studierenden erwerben folgende Fähigkeiten:

  • Verständnis der Chancen und Risiken von Business Analytics
  • Anwendung ausgewählter Methoden und Werkzeuge
  • Prototypische Bearbeitung praxisorientierter Aufgaben
Subject (*)Die Lehrveranstaltung beschäftigt sich mit folgenden Inhalten:

  • Datenbereinigung, Governed Data Discovery
  • Datenvisualisierung, Agile Data Exploration
  • Überblick über unterschiedliche Anwendungsbereiche im Enterprise-Umfeld (Marketing & Pricing Analytics, Fraud Analytics, Enterprise Optimization, etc.)
  • Online Analytical Processing (OLAP), Reporting Tools
  • Einführung in Data Science Werkzeuge
Criteria for evaluation (*)LV-immanente Prüfung mit Projekt/Fallstudien und (Haus-)Übungen
Methods (*)Theorie-Inputs; Schwerpunkt auf Praxisunterricht mit Anwendungsphasen der Studierenden
Language German
Study material (*)
  • Wisniewski, M.: Quantitative Methods for Decision Makers. Pearson, in der aktuellen Auflage
  • Braschler, M. et al.: Applied Data Science - Lessons Learned for the Data-Driven Business. Springer, in der aktuellen Auflage.
  • Carruthers, C. & Jackson, P.: Data Driven Business Transformation. Wiley, in der aktuellen Auflage.
  • Jurney, R.: Agile Data Science 2.0 - Building Full-Stack Data Analytics Applications with Spark. O'Reilly, in der aktuellen Auflage.
Changing subject? No
Earlier variants They also cover the requirements of the curriculum (from - to)
947SEM2EAAU20: UE Enterprise Analytics Applications (2020W-2022S)
On-site course
Maximum number of participants 18
Assignment procedure (*)durch FH