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Advanced Marketing - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3211 Kurztext Ad Mark
Semester SoSe 2023 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   Evaluation Ja - digitale Veranstaltung
Sprache englisch
Anmeldefristen Anmeldung (Einzelvergabe) 07.03.2023 - 05.04.2023 23:59:59

Anmeldepflicht
Anmeldung zweite Runde (m. Modulprio.) 06.04.2023 16:00:00 - 12.04.2023 23:59:59

Anmeldepflicht
Abmeldung bis Ende 1. Woche 06.04.2023 16:00:00 - 14.04.2023 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
iCalendar Export Mo. 16:00 bis 18:00 s.t. wöchentlich     fällt aus    
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Fr. 16:00 bis 18:00 wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.1.26 (PC-Pool Innovation Lab BWL und WI) Raumplan        
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
Fr. 14:00 bis 16:30 Einzeltermin am 21.07.2023 Gebäude I (Hauptcampus) - HC.I.1.Hörsaal 1 Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2023 01 21.07.2023 Klausur 11.07.2023 VERBINDLICH 18.07.2023 VERBINDLICH


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Ackermann, Christian , M.Sc. durchführend, nicht verantwortlich
Weitere Personen Zuständigkeit
Rieck, Julia, Professorin Dr. verantwortlich, nicht durchführend
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

Die erfolgreiche Teilnahme an Machine Learning I ist notwendige Voraussetzung zur Teilnahme an Advanced Marketing.

Lerninhalte

In diesem Kurs werden die aus dem Kurs Machinelles Lernen I bekannten Algorithmen, wie Hauptkomponentenanalyse, Clustering und Regression, in praktischen Anwendungsfällen im Marketing besprochen.

Darüberhinaus werden weitere Ansätze, wie multidimensionale Skalierung und Conjoint Analyse, im Marketingkontext diskutiert.

Zielgruppe

Vorrangig gerichtet an Studierende des Studiengangs Data Analytics.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2023 , Aktuelles Semester: WiSe 2023/24
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