040190 KU Advanced Topics in Business Informatics (MA) (2019S)

Business Intelligence und Advanced Analytics

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

Continuous assessment of course work

Da die praktische Übungen im PC-Seminarraum stattfindet, werden nur 30 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

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).

Registration is open from Mo 11.02.2019 09:00 to We 20.02.2019 12:00
Registration is open from Tu 26.02.2019 09:00 to We 27.02.2019 12:00
Deregistration possible until Th 14.03.2019 23:59

Details

max. 30 participants

Language: German

Lecturers

Faribors Ronaghi

Classes (iCal) - next class is marked with N

    
    Friday
    01.03.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    08.03.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    15.03.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    22.03.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    29.03.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    05.04.
    08:00 - 09:30
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Friday
    05.04.
    09:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Friday
    05.04.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
PC-Seminarraum 2  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Friday
    12.04.
    08:00 - 09:30
    PC-Seminarraum 3  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Friday
    12.04.
    09:45 - 18:15
    PC-Seminarraum 3  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Friday
    12.04.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
PC-Seminarraum 3  Oskar-Morgenstern-Platz 1  1.Untergeschoß
    
    Friday
    03.05.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    10.05.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    17.05.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    24.05.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    31.05.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    07.06.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    14.06.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    21.06.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock
    
    Friday
    28.06.
    18:30 - 20:00
    Hörsaal 12  Oskar-Morgenstern-Platz 1  2.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

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

Assessment and permitted materials

Mitarbeit, Lösung von Aufgaben, Leistungskontrollen, Fallstudien

Minimum requirements and assessment criteria

• Theorie

o Klausur (50%)

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

o Erarbeiten einer Fallstudie (20%)

o Umsetzung von praktischen Aufgaben (30%)

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

Examination topics

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

Reading list

Die Literaturliste wird auf Moodle publiziert.

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:28