040123 KU Programming for Business Analytics (MA) (2023W)

8.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

GEMISCHT

Only students who signed up for the class in univis/u:space are allowed to take the class (that means, that you have to at least be on the waiting list if you want to take this class). No exceptions possible.

Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Anmeldung von Mo 11.09.2023 09:00 bis Fr 22.09.2023 12:00
Anmeldung von Di 26.09.2023 09:00 bis Mi 27.09.2023 12:00
Abmeldung bis Fr 20.10.2023 23:59

Details

max. 50 Teilnehmer*innen

Sprache: Englisch

Lehrende

Danijel Kivaranovic

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

    
    Donnerstag
    05.10.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Donnerstag
    12.10.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    17.10.
    16:45 - 18:15
    Digital
    
    Donnerstag
    19.10.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    31.10.
    16:45 - 18:15
    Digital
    
    Donnerstag
    09.11.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    14.11.
    16:45 - 18:15
    Digital
    
    Donnerstag
    16.11.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Donnerstag
    23.11.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    28.11.
    16:45 - 18:15
    Digital
    
    Donnerstag
    30.11.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Donnerstag
    07.12.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    12.12.
    16:45 - 18:15
    Digital
    
    Donnerstag
    14.12.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    09.01.
    16:45 - 18:15
    Digital
    
    Donnerstag
    11.01.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Donnerstag
    18.01.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Dienstag
    23.01.
    16:45 - 18:15
    Digital
    
    Donnerstag
    25.01.
    15:00 - 18:15
    Hörsaal 17  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The main scope of this course is an introduction to the programming language Python. The course covers the basics of programming, as well as in depth skills necessary for data analysis and optimization algorithms. The course consists of a weekly on-site lecture (3 hours) and a biweekly online exercise session (2 hours).

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Exercises 30% - Submitted to Moodle before exercise session.
Theoretical exam 30% - On site exam at the end of the term.
Applied project 40% - Final discussions will take place in February and March.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

x = Total points in percent

5: x < 50%
4: 50% <= x < 62.5%
3: 62.5% <= x < 75%
2: 75% <= x < 87.5%
1: 87.5% <= x

Prüfungsstoff

Lecture notes, literature excerpts, home assignments

Literatur

An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python (2023) by G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani and J. Taylor

Available for free download: https://www.statlearning.com

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Di 26.09.2023 06:46