Universität Wien

040190 KU Advanced Topics in Business Informatics (MA) (2023S)

Business Intelligence und Advanced Analytics

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT

Da die praktische Übungen im PC-Seminarraum stattfindet, werden nur 25 Anmeldungen zu der Kurskombination zugelassen, da sonst keine Übungsplätze für alle vorhanden sind.

Zur endgültigen Lehrveranstaltung-Aufnahme ist ein pünktliches Erscheinen zur Vorbesprechung notwendig. Unentschuldigtes Fernbleiben führt zum Verlust des Lehrveranstaltung-Platzes.
Moodle

An/Abmeldung

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

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Folgende Termine aus der Übersicht betreffend das die LV begleitende Tutorium:
(Besuch wird dringend empfohlen, keine Anwesenheitspflicht)
ACHTUNG: GERINGFÜGIGE ÄNDERUNGEN NOCH MÖGLICH!
DI wtl. 14.03.-23.05.2023 16:45-18:15 PC-SR 2 OMP;
DI 28.03.2023 18:30-20:00 PC-SR 2 OMP;
DI 02.05.2023 18:30-20:00 PC-SR 2 OMP;

  • Donnerstag 02.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Donnerstag 09.03. 11:30 - 16:30 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
    PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 09.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
    PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 09.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
    PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
    PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 14.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 16.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 21.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 23.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 28.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 28.03. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 30.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 18.04. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 20.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 25.04. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 27.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 02.05. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 02.05. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 04.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 09.05. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 11.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 16.05. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Dienstag 23.05. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 25.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Donnerstag 01.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 01.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ausgewählte Teilgebiete aus Business Intelligence, Data Warehouse, Data Mining, OLAP sowie Thema rund um Big Data und Predictive Analytics

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Mitarbeit, Lösung von Aufgaben, Leistungskontrollen (ohne Unterlagen), Fallstudien

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

• Theorie

o Klausur (50%) (ohne Unterlagen)

• Praktisch/Projekt (inkl. Programmierteil) (min. 40% aus beiden Teilen)

o Erarbeiten einer Fallstudie (35%)

o Umsetzung von praktischen Aufgaben (15%)

Alle Teilleistungen des Projektteils sind fristgerecht über Moodle einzureichen!

• Anwesenheitspflicht

In Summe müssen mehr als 50% der Anforderungen erfüllt sein, um diese LV positiv zu absolvieren.

Notenschlüssel (Bewertungsskala):

Höchste Niedrigste Note

100,00 % 88,00 % 1

87,99 % 75,00 % 2

74,99 % 63,00 % 3

62,99 % 50,00 % 4

49,99 % 0,00 % 5

Prüfungsstoff

in den LV-Einheiten durchgenommene Inhalte + zusätzliche Materialien auf der eLearning-Plattform Moodle

Literatur

Die Literaturliste wird auf Moodle publiziert.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Do 09.03.2023 12:28