WIW06530 – Einführung in die Datenanalyse

Modul
Einführung in die Datenanalyse
Introduction to Data Analytics
Modulnummer
WIW06530
Version: 1
Fakultät
Wirtschaftswissenschaften
Niveau
Bachelor/Diplom
Dauer
1 Semester
Turnus
Sommersemester
Modulverantwortliche/-r

Prof. Dr. Christoph Laroque
Christoph.Laroque(at)fh-zwickau.de

Dozent/-in(nen)

Prof. Dr. Christoph Laroque
Christoph.Laroque(at)fh-zwickau.de

Lehrsprache(n)

Deutsch
in "Einführung in die Datenanalyse"

ECTS-Credits

6.00 Credits

Workload

180 Stunden

Lehrveranstaltungen

4.00 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 2.00 SWS Übung)

Selbststudienzeit

90.00 Stunden
30.00 Stunden Belegarbeit(en) - Einführung in die Datenanalyse

Prüfungsvorleistung(en)
Keine
Prüfungsleistung(en)

alternative Prüfungsleistung - Belegarbeit und Präsentation
Modulprüfung | Wichtung: 100%
in "Einführung in die Datenanalyse"

Medienform
Keine Angabe
Lehrinhalte/Gliederung

Konzepte und Methoden der computergestützten Datenanalyse und deren Anwendungen im Kontext der Betriebswirtschaft, insbesondere aber:

  • Daten, Formatierung und Vorverarbeitung
  • Experiment- und Versuchsplanung
  • Visualisierungsformen von Informationsmengen
  • Spezielle Methoden der Datenanalyse, u.a. Statistische Datenanalyse, Six Sigma-Methoden, Clustering & Data Mining
  • Fallstudien zur Datenanalyse in der praktischen Anwendung
  • Diskussion aktueller Entwicklung im Themenbereich, u.a. BigData
Qualifikationsziele

Die Fähigkeit zum Verständnis und zur Nutzung verschiedener Methoden und Konzepte der computergestützten Datenanalyse und deren korrekter, praktischer Anwendung anhand konkreter Beispiele. Die Studierenden sind in der Lage, Beobachtungen und strukturierte Informationsmengen so darzustellen, dass deren wesentlichen Strukturen erkennbar sind. Die Studierenden können angemessene Kennzahlen und Verfahren zur Charakterisierung von empirischen Daten auswählen und berechnen. Sie beherrschen wesentliche Konzepte grafischer Darstellungen von Daten und können weiterführende Analysen mit Hilfe statistischer Verfahren durchführen und über eine Softwarelösung anwenden. Die Studierenden sind in der Lage, vorhandenes Wissen und bestehende Kompetenzen mit neuen Methoden und Werkzeugen zu verbinden.

Sozial- und Selbstkompetenzen
Keine Angabe
Besondere Zulassungsvoraussetzung

keine

Empfohlene Voraussetzungen
Keine Angabe
Fortsetzungsmöglichkeiten
Keine Angabe
Literatur
  • Milton, Michael: Head First Data Analysis, O'Reilly Media, 2009
  • Runkler, Thomas: Data Analytics: Models and Algorithms for Intelligent Data Analysis, Springer Verlag, 2012
  • Stahel, Werner A.: Statistische Datenanalyse: Eine Einführung für Naturwissenschaftler (German Edition), Vieweg+Teubner Verlag, 5. Auflage, 2008
Hinweise

aP (Fallstudien und/oder Belege und/oder Präsentationen)