040190 KU Advanced Topics in Business Informatics (MA) (2021W)
Business Intelligence
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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GEMISCHT
Zur endgültigen Lehrveranstaltung-Aufnahme ist ein pünktliches Erscheinen zur Vorbesprechung/1.LV-Einheit notwendig. Unentschuldigtes Fernbleiben führt zum Verlust des Lehrveranstaltung-Platzes.
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 13.09.2021 09:00 bis Do 23.09.2021 12:00
- Anmeldung von Mo 27.09.2021 09:00 bis Mi 29.09.2021 12:00
- Abmeldung bis Fr 15.10.2021 23:59
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Zur endgültigen Lehrveranstaltung-Aufnahme ist ein pünktliches Erscheinen zur (digital angekündigten) Vorbesprechung/1.LV-Einheit notwendig. Unentschuldigtes Fernbleiben führt zum Verlust des Lehrveranstaltung-Platzes.
HINWEIS: Unter Vorwegnahme des angegebenen LV-Ausführungsmodus besteht die Möglichkeit, dass die Exposé- und Seminararbeits-Präsentationen (DO 16.12.+FR 17.12.+SA 18.12. jeweils ganztägig) in Präsenz am OMP durchgeführt werden.
Freitag
01.10.
09:45 - 13:00
Digital
Freitag
05.11.
08:00 - 09:30
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Freitag
05.11.
09:45 - 13:00
Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Donnerstag
16.12.
08:00 - 09:30
Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
16.12.
09:45 - 11:15
Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
16.12.
11:30 - 13:00
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
16.12.
13:15 - 14:45
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
16.12.
15:00 - 16:30
Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
16.12.
16:45 - 18:15
Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
16.12.
18:30 - 20:00
Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Behandelt werden verschiedene Themen aus dem Bereich Business Intelligence - aus betriebswirtschaftlicher und technischer Sicht. Die Studierenden bereiten Seminararbeiten und Präsentationen zu diesen Themen vor. Die Themen umfassen typische BI-Architekturen, Data Warehouse, Data Mining, OLAP und weitere Themen. Der Kurs wird nur in deutscher Sprache abgehalten, wenn nur deutschsprachige Studierende teilnehmen. Ansonsten findet der Kurs in der Regel in englischer Sprache statt.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Die Exposés und Seminararbeiten können auf Deutsch oder Englisch abgegeben werden - je nach Wunsch der Studierenden. Der Vortrag kann nur in deutscher Sprache gehalten werden, wenn alle teilnehmenden Studierenden deutschsprachig sind. Ansonsten müssen ALLE Präsentationen in englischer Sprache gehalten werden (normalerweise der Fall).Beurteilungsrelevant sind die Abgaben des Exposés und dessen Präsentationsfolien, der Seminararbeit und dessen Präsentationsfolien sowie der einzelnen Präsentationen.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Mindestvoraussetzungen für das Bestehen des Kurses sind:
- obligatorische Teilnahme an allen Kurs-Einheiten (siehe oben)
- fristgerechte Abgabe des Exposees (Arbeit und Präsentation) UND der Seminararbeit (Arbeit und Präsentation) über die e-Learning Plattform Moodle. Keine verspäteten Einreichungen, Termine werden in der ersten Kurs-Einheit mitgeteilt.
- Präsentationen können nur gehalten werden, wenn die schriftlichen Arbeiten (Exposee / Seminararbeit) UND die Präsentationsfolien (Exposee / Seminararbeit) rechtzeitig über Moodle eingereicht wurden.Die Benotung erfolgt anhand des Exposees (30%), der Exposee-Präsentation (10%), der Seminararbeit (40%), der Thesis-Präsentation (10%) und des Wissens der Studierenden über seine Themen (10%).Es müssen mindestens >65% aller bewertungsrelevanten Teileistungen erbrachtwerden, um den Kurs zu bestehen. Jedes Plagiat führt automatisch zu einer gesondert sanktioniertenn Benotung. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem wissenschaftlichen Schreiben der Arbeiten.Der/die Studierende kann max. 100 Punkte erreichen (gemäß der obigen prozentualen Verteilung). Somit beträgt die Benotung >92 Punkte (Note 1), > 83 (2), > 73 (3), > 65 (4), <= 65 (5).Die Abschlussarbeit wird mittels Turn-It auf Plagiat überprüft.
- obligatorische Teilnahme an allen Kurs-Einheiten (siehe oben)
- fristgerechte Abgabe des Exposees (Arbeit und Präsentation) UND der Seminararbeit (Arbeit und Präsentation) über die e-Learning Plattform Moodle. Keine verspäteten Einreichungen, Termine werden in der ersten Kurs-Einheit mitgeteilt.
- Präsentationen können nur gehalten werden, wenn die schriftlichen Arbeiten (Exposee / Seminararbeit) UND die Präsentationsfolien (Exposee / Seminararbeit) rechtzeitig über Moodle eingereicht wurden.Die Benotung erfolgt anhand des Exposees (30%), der Exposee-Präsentation (10%), der Seminararbeit (40%), der Thesis-Präsentation (10%) und des Wissens der Studierenden über seine Themen (10%).Es müssen mindestens >65% aller bewertungsrelevanten Teileistungen erbrachtwerden, um den Kurs zu bestehen. Jedes Plagiat führt automatisch zu einer gesondert sanktioniertenn Benotung. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem wissenschaftlichen Schreiben der Arbeiten.Der/die Studierende kann max. 100 Punkte erreichen (gemäß der obigen prozentualen Verteilung). Somit beträgt die Benotung >92 Punkte (Note 1), > 83 (2), > 73 (3), > 65 (4), <= 65 (5).Die Abschlussarbeit wird mittels Turn-It auf Plagiat überprüft.
Prüfungsstoff
verfasste Seminararbeit;
Fachliteratur aus der jeweiligen eigenen, umfassenden Literaturrecherche zur Semiararbeit in Abhängigkeit vom Seminararbeitsthema.
Fachliteratur aus der jeweiligen eigenen, umfassenden Literaturrecherche zur Semiararbeit in Abhängigkeit vom Seminararbeitsthema.
Literatur
Relevante Literatur im Zusammenhang/Abhängigkeit mit den jeweiligen Seminararbeitsthemen.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:12