040190 KU Advanced Topics in Business Informatics (MA) (2024S)

Business Intelligence und Advanced Analytics

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

VOR-ORT

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

Do 23.05. 18:30-20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

An/Abmeldung

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

Anmeldung von Mo 12.02.2024 09:00 bis Mi 21.02.2024 12:00
Anmeldung von Mo 26.02.2024 09:00 bis Di 27.02.2024 12:00
Abmeldung bis Do 14.03.2024 23:59

Details

max. 25 Teilnehmer*innen

Sprache: Deutsch

Lehrende

Faribors Ronaghi

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!
MO wtl. 11.03.-10.06.2024 16:45-18:15 PC-SR 2 OMP;
MO 18.03.2024 18:30-20:00 PC-SR 2 OMP;
MO 29.04.2024 18:30-20:00 PC-SR 2 OMP;

    
    Montag
    04.03.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    07.03.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Montag
    11.03.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    14.03.
    11:30 - 14:45
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    14.03.
    15:00 - 16:30
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    14.03.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    14.03.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Montag
    18.03.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Montag
    18.03.
    18:30 - 20:00
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    21.03.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Montag
    08.04.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    11.04.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Montag
    15.04.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    18.04.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Montag
    22.04.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    25.04.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Montag
    29.04.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Montag
    29.04.
    18:30 - 20:00
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    02.05.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Montag
    06.05.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Montag
    13.05.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    16.05.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    N
    Donnerstag
    23.05.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Montag
    27.05.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Montag
    03.06.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    06.06.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 6  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Montag
    10.06.
    16:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Donnerstag
    13.06.
    16:45 - 18:15
    Hörsaal 14  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Donnerstag
    13.06.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Donnerstag
    20.06.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Stock
    
    Donnerstag
    27.06.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 7  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.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: Mo 11.03.2024 13:45