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Lehrveranstaltungen Master

 

Design und Analyse von Experimenten in den Wirtschaftswissenschaften


 

Struktur: Vorlesung + Übung

Turnus: Wintersemester

Credits: 6 CP

Modulcode: 02-BWL:MSc-B12-Extra1

Sprache: Deutsch (Regelfall) 

Prüfungsform: 100% Klausur 

Anerkennung: Die Veranstaltung können Sie sowohl im Major Business Administration als auch im Major Management einbringen.

 

Anmeldung: Die Teilnehmerzahl ist auf 25 begrenzt, da das Modul vor allem in Präsenz stattfinden wird (digitale Teilnahme ist weiterhin möglich). Bitte bewerben Sie sich per Mail bis zum 6.10.2021 mit aktuellem Master-Notenauszug und optional einem kurzen Motivationsschreiben. Eine Bewerbung können Sie an (Betreff: Design und Analyse von Experimenten in den Wirtschaftswissenschaften) senden. Die Bekanntgabe der Zu- und Absage erfolgt bis zum 13.10.2021. Die Vergabe der Plätze erfolgt nicht nach einem "First Come, First Serve"-Prinzip.

 

Modulinhalte:

  • Abläufe und Design von Experimenten und Studien im Allgemeinen
  • Labor-,Feld-,Online-Experimente sowie Experimente in der virtuellen Realität
  • Analyse der Daten mit Hilfe von Software (R, Stata, SPSS)
  • Interpretation von Ergebnissen der Experimentalstudien
  • Neurophysiologische Messverfahreninsbesondere Eye-Tracking

 

Data Science for Consumer Behavior



Struktur: Vorlesung + Übung

Turnus: Sommersemester

Credits: 6 CP

Modulcode: 

Sprache: Englisch (Regelfall) 

Prüfungsform: 80% Klausur und 20% Übungsaufgaben

Anerkennung: Die Veranstaltung können Sie sowohl im Major Business Administration als auch im Major Management einbringen.

Anmeldung: Die Teilnehmerzahl ist auf 30 begrenzt. Bitte bewerben Sie sich per Mail bis zum 01.04.2021 mit aktuellem Master-Notenauszug, Notenauszug aus dem Bachelor und ein Motivationsschreiben (3-4 Sätze). Eine Bewerbung können Sie an (Betreff: Bewerbung - Data Science for Consumer Behavior) senden. Die Bekanntgabe der Zu- und Absage erfolgt bis zum 09.04.2021. Die Vergabe der Plätze erfolgt nicht nach einem "First Come, First Served"-Prinzip.

 

Hinweis: Sie sollten Interesse haben R zu lernen und anzuwenden. In der Übung wird ausnahmslos R programmiert. Eine Einführung in R wird zu Anfang der Übung gegeben, so dass keine Vorkenntnisse, aber ein Wille, sich einzuarbeiten, notwendig sind.

 

Modulinhalte:

  • Data Science-Methoden anhand etablierter Vorgehensmodelle wie CRISP-DM und deren Umsetzung in R
  • Modellierung von Konsumentenverhalten
  • Grundlegende Programmierkonzepte mit R
  • Analyse von Daten aus dem E-/M-/VR-Commerce mit R
  • Eye-Tracking-Daten-Analyse mit R
  • Datenvisualisierung und Evaluation mit R
Hinweis: Alle Angaben sind ohne Gewähr! Geltende Angaben sind hier zu finden: Bachelor und Master.