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| Detailinformationen |
| Quellcurriculum |
Masterstudium Joint Master Programm Digital Business Management 2025W |
| Lernergebnisse |
Kompetenzen |
Die Studierenden
- verstehen die Bedeutung von Daten und deren Analysemöglichkeiten im unternehmerischen Kontext
- können prädiktive und präskriptive Analytik unterscheiden und einordnen
- können die Konsequenzen der Nutzung von künstlicher Intelligenz für betriebswirtschaftliche Entscheidungen einschätzen
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| Fertigkeiten |
Kenntnisse |
Die Studierenden sind in der Lage
- Grundlagenmethoden anzuwenden und deren Möglichkeiten und Grenzen einzuschätzen
- Methoden und Werkzeuge der künstlichen Intelligenz in das unternehmerische Umfeld einzuordnen und Methoden der Risiko- und Folgeneinschätzung anzuwenden
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Die Studierenden haben grundlegendes Verständnis von
- Data Science und Business Intelligence
- Standardprozesse für Data Mining (zB CRISP-DM)
- Wahrscheinlichkeitsrechnung und deskriptive/analytische Statistik
- Verteilungstests
- Regressions- und Varianzanalysen
- Prognose- und Simulationsmodelle
- Methoden und Werkzeuge der künstlichen Intelligenz
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| Beurteilungskriterien |
LV-immanente Leistungsfeststellung, schriftliche Klausur
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| Lehrmethoden |
- Vortrag und Diskussion
- Abwechselnder Theorie-Input und Anwendungsphasen der Studierenden
- Teilweise fallstudienbasierter Unterricht
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| 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.
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
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