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[ 947SEM3BAAK25 ] KS Business Analytics and Artificial Intelligence Applications

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Workload Education level Study areas Responsible person Hours per week Coordinating university
4 ECTS M2_1 - Master's programme 3. semester Business Administration Martin Stabauer 2 hpw Johannes Kepler University Linz
Detailed information
Original study plan Master's programme Joint Master Program Digital Business Management 2025W
Learning Outcomes
Competences
(*)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
Skills Knowledge
(*)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
(*)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
Criteria for evaluation (*)LV-immanente Leistungsfeststellung, schriftliche Klausur
Methods (*)
  • Vortrag und Diskussion
  • Abwechselnder Theorie-Input und Anwendungsphasen der Studierenden
  • Teilweise fallstudienbasierter Unterricht
Language German
Study material (*)
  • 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.
Changing subject? No
On-site course
Maximum number of participants 40
Assignment procedure (*)durch FH