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Advanced Marketing - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3209 Kurztext Ad Mark
Semester SoSe 2022 SWS 3
Erwartete Teilnehmer/-innen 50 Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 3. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4 Anmeldung Anmeldepflicht , Vergabe: Manuell (?)
Hyperlink https://www.uni-hildesheim.de/learnweb2022/course/view.php?id=2528 Evaluation Ja - E-Learningbogen
Sprache englisch
Anmeldefristen Anmeldung (Einzelvergabe) 07.03.2022 - 13.04.2022 23:59:59

Anmeldepflicht
Anmeldung zweite Runde (m. Modulprio.) 14.04.2022 16:00:00 - 19.04.2022 23:59:59

Anmeldepflicht
Abmeldung bis Ende 1. Woche 15.04.2022 - 22.04.2022 23:59:59

Anmeldepflicht
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine ausblenden
iCalendar Export
Mo. 16:00 bis 18:00 s.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 037 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine:
  • 25.04.2022
  • 02.05.2022
  • 09.05.2022
  • 16.05.2022
  • 23.05.2022
  • 30.05.2022
  • 13.06.2022
  • 20.06.2022
  • 27.06.2022
  • 04.07.2022
  • 11.07.2022
  • 18.07.2022
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: Klausur iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Mo. 14:00 bis 16:30 Einzeltermin am 08.08.2022 Gebäude H (Hauptcampus) - Hörsaal H2 Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2022 01 08.08.2022 Klausur 01.08.2022 VERBINDLICH 05.08.2022 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Chamurally, Shabanaz , M.Sc. durchführend, nicht verantwortlich
Weitere Personen Zuständigkeit
Rieck, Julia, Professorin Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Meißner, Katherina , M.Sc. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Ackermann, Christian , M.Sc. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Müller, Lars , M.Sc. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Sekretariat BWL,  nicht durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MWI-AdMa Advanced Marketing
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Betriebswirtschaft und Operations Research
Inhalt
Voraussetzungen

Successful completion of Machine Learning I is a useful prerequisite for participation in Advanced Marketing.

Lerninhalte

 

In this course, algorithms familiar from the Machine Learning I course, such as principal component analysis, clustering in practical use cases in marketing. 

In addition, other approaches, such as multidimensional scaling and conjoint analysis, are discussed in the marketing context.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2022 , Aktuelles Semester: WiSe 2022/23
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