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Business Analytics - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3107 Kurztext
Semester WiSe 2018/19 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink https://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/ba-18w/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
Sprache englisch
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 anzeigen
iCalendar Export
Do. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 025 (Seminarraum) 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
Di. 10:00 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am 26.02.2019 Forum - Hörsaal H4 (N 008) Raumplan        
Gruppe Klausur:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
WiSe 2018/19 01 26.02.2019 Klausur 11.01.2019 VERBINDLICH 11.02.2019 VERBINDLICH
WiSe 2018/19 02 12.04.2019 Klausur 27.02.2019 25.03.2019 VERBINDLICH 01.04.2019 VERBINDLICH
WiSe 2018/19 02 Klausur 27.02.2019 25.03.2019 VERBINDLICH 01.04.2019 VERBINDLICH


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Grabocka, Josif, Dr. verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T
Bachelor B.Sc. IMIT Studienvar. AI
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2011)
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2014)
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011)
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2014)
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIT-V6KIML Gebiet KIML (IMIT), Vorl 6 AP (MA ab PO 2014)
0ERA-6LP Veranstaltungen mit 6 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MDA-BusA Business Analytics
MWI-BA Business Analytics
MIT-V6KIMa Gebiet KIML (WINF/IMIT), Vorl 6AP (MA vor PO 2014)
MWI-BI6LP Prüfung im Modul Business Intelligence mit 6 LP
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Lerninhalte

Business Analytics aims at introducing students to the fundamental data science know-how, which provides a start-level proficiency for tackling data-driven business problems.

Initially the course explains prediction models for Regression and Classification tasks, as well as typical Clustering approaches. Frequent Pattern Mining that discovers association rules from transactional data will be covered as well. Dimensionality Reduction techniques are taught with regards to both visualisation and feature extraction aspects. In addition, personalized strategies in the realm of Recommender Systems will be exploited. On the other hand, the course covers Time-Series Forecasting methods, as well as Process Mining from industrial data logs. Last, but not least, the course aims at providing an introduction on current strategies needed to scale data analytics methods to handle big data.

 

Zielgruppe

Studierende des Studiengangs Wirtschaftsinformatik/IMIT - MSc 1-3


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 1 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2018/19 gefunden:
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