Benutzerspezifische Werkzeuge

Information zum Seitenaufbau und Sprungmarken fuer Screenreader-Benutzer: Ganz oben links auf jeder Seite befindet sich das Logo der JLU, verlinkt mit der Startseite. Neben dem Logo kann sich rechts daneben das Bannerbild anschließen. Rechts daneben kann sich ein weiteres Bild/Schriftzug befinden. Es folgt die Suche. Unterhalb dieser oberen Leiste schliesst sich die Hauptnavigation an. Unterhalb der Hauptnavigation befindet sich der Inhaltsbereich. Die Feinnavigation findet sich - sofern vorhanden - in der linken Spalte. In der rechten Spalte finden Sie ueblicherweise Kontaktdaten. Als Abschluss der Seite findet sich die Brotkrumennavigation und im Fussbereich Links zu Barrierefreiheit, Impressum, Hilfe und das Login fuer Redakteure. Barrierefreiheit JLU - Logo, Link zur Startseite der JLU-Gießen Direkt zur Navigation vertikale linke Navigationsleiste vor Sie sind hier Direkt zum Inhalt vor rechter Kolumne mit zusaetzlichen Informationen vor Suche vor Fußbereich mit Impressum

Artikelaktionen

Course: Data Science for Management

Vorlesung: Data Science for Management (B. Sc.)



Vor Beginn des Informationszeitalters waren Unternehmen in der Regel gezwungen, Daten von nicht automatisierten Quellen manuell zu erfassen. Infolgedessen beruhten Unternehmensentscheidungen häufig auf Bauchgefühl und Intuition. Durch das Aufkommen allgegenwärtiger Datenverarbeitungstechnologien stützen sich Unternehmensentscheidungen heutzutage stark auf Data Science Methoden und Machine Learning.

Der Kurs "Data Science for Management" bietet Managementstudierenden einen Überblick über das multidisziplinäre Feld von Data Science. Zu den Themen gehören unter anderem die Datensammlung, -integration, -modellierung, -analyse, -visualisierung, und -vorhersage, das Datenmanagement, und die datengetriebene Entscheidungsfindung. Der Kurs umfasst praktische Einheiten, die sich auf die Datenanalyse und Programmierung in R konzentrieren.


Die Hauptziele dieses Kurses sind:

  1. Grundlegenden Konzepte und die wirtschaftliche Relevanz von Data Science und datengetriebenen Entscheidungsfindungen zu verstehen
  2. Einen Überblick über verschiedene Methoden, Algorithmen und Software-Tools für Data Science Anwendungen zu erlangen
  3. Fallstricke und Mythen im Bereich Data Science zu verstehen

Organisation:

  • Modulcodes: 02-Meth:BSc-B11-Extra1 & 02-Meth:BSc-Extra6CP
  • Dozent: Prof. Dr. Nicolas Pröllochs (BWL XI)
  • Kursformat: Vorlesung (6 CP)
  • Semester: Sommersemester 2021
  • Sprache: German
  • Benotung: Abschlussklausur
  • Zeitplan: Siehe Kurs-Flyer Bitte beachten Sie auch die Informationen über das Coronavirus auf der Website des Fachbereichs.

Kursevaluation durch Studierende (2019): 1.8