040253 KU Business Intelligence und Advanced Analytics (MA) (2024S)
Continuous assessment of course work
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Die weiteren 2 ETCS werden in Form eines Seminars (SE) mit dem Thema "Innovative Business Modelle für eServices" von o. Univ.-Prof. Dr.techn. Dimitris Karagiannis in englischer Sprache abgehalten!
Und dies ist nur für Studierende aus dem Minor "Analytics for eServices and Operations"!Standort: Währinger Strasse 29Gemeinsame Vorbesprechung mit der LV 040190 am DO 07.03.2024 ab 18:30 HS7 OMP.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.
Und dies ist nur für Studierende aus dem Minor "Analytics for eServices and Operations"!Standort: Währinger Strasse 29Gemeinsame Vorbesprechung mit der LV 040190 am DO 07.03.2024 ab 18:30 HS7 OMP.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.
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
Classes (iCal) - next class is marked with N
-
Thursday
07.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock - Thursday 07.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- 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
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Thursday
14.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock - Thursday 14.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
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Thursday
21.03.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock - Thursday 21.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
-
Thursday
11.04.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock - Thursday 11.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
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Thursday
18.04.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock - Thursday 18.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
-
Thursday
25.04.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock - Thursday 25.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
-
Thursday
02.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock - Thursday 02.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
-
Thursday
16.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock - Thursday 16.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
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Thursday
23.05.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock - Thursday 23.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
-
Thursday
06.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock - Thursday 06.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
-
Thursday
13.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock - Thursday 13.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
-
Thursday
20.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock - Thursday 20.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
-
Thursday
27.06.
16:45 - 18:15
Hörsaal 3, Währinger Straße 29 3.OG
Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.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
• Theoryo 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 attendanceIn total, more than 50% of the requirements must be fulfilled in order to pass this course.Assessment:
– Grading (rating scale):Grad100,00 % 88,00 % 187,99 % 75,00 % 274,99 % 63,00 % 362,99 % 50,00 % 449,99 % 0,00 % 5
– Grading (rating scale):Grad100,00 % 88,00 % 187,99 % 75,00 % 274,99 % 63,00 % 362,99 % 50,00 % 449,99 % 0,00 % 5
Examination topics
Content covered in the course units + additional materials on the eLearning platform Moodle
Reading list
The literature list is published on Moodle.
Association in the course directory
Last modified: We 31.07.2024 11:25