| Name des Moduls | [313490] Prescriptive Analytics | Bezeichnung des Moduls | MW31.3 |
| Studiengang | [184] - Wirtschaftswissenschaften | ECTS Punkte | 6 |
| Arbeitsaufwand für Selbststudium | 120 | Häufigkeit des Angebotes (Modulturnus) | jedes 2. Semester (ab Sommersemester) |
| Arbeitsaufwand in Präsenzstunden | 60 | Dauer des Moduls | 1 |
| Arbeitsaufwand Summe (Workload) | 180 | ||
| Modul-Verantwortliche/r | Prof. Dr. Simon Emde |
| Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungsform) | Klausur (100%) im Prüfungszeitraum |
| Empfohlene Literatur | Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben. |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Empfohlene bzw. erwartete Vorkenntnisse | Kenntnisse der Wirtschaftsinformatik, des OR und der Statistik auf Bachelor-Niveau |
| Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul) | 277 M.Sc. Wirtschaftsinformatik: Pflichtmodul, 021 M.Sc. Betriebswirtschaftslehre, 179 M.Sc. Betriebswirtschaftslehre für Ingenieure und Naturwissenschaftler, 276 M.Sc. Wirtschaftsmathematik, 181 M.Sc. Wirtschaftspädagogik: Wahlpflichtmodul |
| Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (V, Ü, S, Praktikum, …) | Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS) |
| Inhalte | Mathematische Modellierung von Entscheidungs- und Optimierungsproblemen; heuristische Lösungsverfahren; verschiedene Modellierungstechniken für betriebswirtschaftliche Optimierungsprobleme; Problemmodellierung und -lösung mit Python |
| Lern- und Qualifikationsziele | Nach Absolvierung des Moduls verfügen die Studierenden über folgende Kenntnisse und Fähigkeiten:
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| Voraussetzung für die Zulassung zur Modulprüfung | Um zur Prüfung zugelassen zu werden, müssen mindestens 50% der Punkte aus den Übungsserien erbracht sein. |