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

Business Intelligence und Advanced Analytics

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften

Continuous assessment of course work

ON-SITE

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

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

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 12.02.2024 09:00 to We 21.02.2024 12:00
Registration is open from Mo 26.02.2024 09:00 to Tu 27.02.2024 12:00
Deregistration possible until Th 14.03.2024 23:59

Details

max. 25 participants

Language: German

Lecturers

Faribors Ronaghi

Classes (iCal) - next class is marked with N

The following dates from the overview concern the tutorial accompanying the course:
(Attendance is strongly recommended, no compulsory attendance)
ATTENTION: SLIGHT CHANGES STILL POSSIBLE!
MON weekly 11.03.-10.06.2024 16:45-18:15 PC-SR 2 OMP;
MON 18.03.2024 18:30-20:00 PC-SR 2 OMP;
MON 29.04.2024 18:30-20:00 PC-SR 2 OMP;

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