Universität Wien

040190 KU Advanced Topics in Business Informatics (MA) (2022S)

Business Intelligence und Advanced Analytics

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Continuous assessment of course work
MIXED

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).

Details

max. 30 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Friday 04.03. 16:45 - 18:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 04.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 18.03. 11:30 - 13:00 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 18.03. 13:15 - 14:45 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 18.03. 15:00 - 16:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 18.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 18.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 25.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 01.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 01.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 08.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 29.04. 16:45 - 18:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 29.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 06.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 13.05. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 13.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 20.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Friday 27.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 03.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 03.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 10.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 17.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 24.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

Selected sub-areas from Business Intelligence, Data Warehouse, Data Mining, OLAP as well as topics around Big Data and Predictive Analytics

Assessment and permitted materials

Collaboration, solution of tasks, written exams (without documents), case studies

Minimum requirements and assessment criteria

• Theory

o Written exam (50%) (without documents)

• Practical/Project (incl. programming part) (min. 40% from both parts)

o Development of a case study (35%)

o Implementation of practical tasks (15%)

All partial performances of the project part have to be submitted via Moodle in due time!

• Compulsory attendance

In total, more than 50% of the requirements must be fulfilled in order to pass this course.

Assessment:
– Grading (rating scale):

Grad

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

Content covered in the course units + additional materials on the eLearning platform Moodle

Reading list

The literature list will be published on Moodle.

Association in the course directory

Last modified: Mo 14.02.2022 21:08