Modulkataloge

Prof. Dr. Christian Pigorsch

Modulgesamtnote (100 %) (90-minütige Klausur 50 %, praktisches Projekt 50 %)

Präsentationsfolien der Veranstaltung, weitere Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben

Deutsch

021 M.Sc. Betriebswirtschaftslehre, 179 M.Sc. Betriebswirtschaftslehre für Ingenieure und Naturwissenschaftler: Wahlpflichtmodul

VL, Ü, Kleingruppenkolloqium

Datengetriebene Analysen sind heutzutage ein wesentliches Hilfsmittel für betriebswirtschaftliche Entscheidungen. Dabei kann es sowohl um die Identifikation zurückliegender Ereignisse gehen (beispielsweise Fehlbuchungen), als auch um die Prognose bzw. Abschätzung der Wirkung heutiger Entscheidungen. Dieses Modul gibt eine Einführung in grundlegende Konzepte dieser Methoden (Machine Learning, Künstliche Neuronale Netze, Deep Learning) und erläutert anhand von realen Daten die Umsetzung dieser Verfahren.

Die Studierenden werden in die Lage versetzt, betriebswirtschaftliche Daten mithilfe moderner datengetriebener Methoden zu analysieren. Es wird die Fähigkeit vermittelt, die für die vorliegenden Daten und betrachtete Fragestellung sinnvolle Methoden auszuwählen, diese Methoden mithilfe von Software umzusetzen und die Ergebnisse zu interpretieren. Die Bereitschaft zur Arbeit mit einer Programmiersprache wird erwartet.