Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Management
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Management
Prof. Dr.
2024
Dein ergebnis
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Im Seminar werden fundierte Methoden und Konzepte der Datenanalyse vermittelt. Hierzu zählen sowohl theoretische Grundlagen als auch Anwendungen in Geschäftsszenarien.
Studierende lernen verschiedene Vorhersagemodelle und Machine Learning Algorithmen kennen und anwenden. Dies umfasst sowohl klassische als auch moderne Verfahren.
Die Visualisierung von Daten ist ein zentrales Thema des Seminars. Es wird auf die Entwicklung und Interpretation visuell ansprechender und aussagekräftiger Darstellungen eingegangen.
Ein Schwerpunkt des Seminars liegt auf der praktischen Anwendung der gelernten Methoden auf echte Geschäftsdaten. Studierende arbeiten in Gruppen an Projekten und lernen, ihre Ergebnisse zu präsentieren.
Das Seminar behandelt zukunftsweisende Technologien und deren Einfluss auf Business Analytics im Rahmen der digitalen Transformation.
Im Bereich Management wirst Du während des Advanced Business Analytics Seminars der Universität Erlangen-Nürnberg umfassend in die fortgeschrittenen Themen der Geschäftsanalyse eingeführt. Unter der Leitung von erfahrenen Dozenten lernst Du in diesem Seminar wichtige Methoden und Konzepte der Datenanalyse kennen. Der Kurs setzt auf eine Mischung aus theoretischen und praktischen Inhalten, die Dir ermöglichen, Business-Analytics-Methoden effektiv in realen Geschäftsszenarien anzuwenden. Zu Beginn des Semesters vermitteln Vorlesungen und praktische Übungen die notwendigen Grundlagen. Anschließend arbeitest Du in Gruppen an praxisorientierten Projekten, deren Ergebnisse am Ende des Semesters präsentiert und diskutiert werden. Der Kurs kann jedes Semester belegt werden.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Das Seminar konzentriert sich auf fortgeschrittene Themen der Geschäftsanalyse und umfasst praktische Übungen und Methoden zur Datenanalyse. Es besteht aus Seminareinheiten und praxisorientierten Projekten, wobei besonders auf die Anwendung von Business-Analytics-Methoden in realen Geschäftsszenarien eingegangen wird. Zu Beginn des Semesters werden alle Grundlagen in Vorlesungen und praktischen Übungen vermittelt. Anschließend werden die Studierenden ermutigt, in Gruppen an realen Projekten zu arbeiten. Die Ergebnisse werden am Ende des Semesters präsentiert und diskutiert. Anwesenheit ist obligatorisch, da Peer-Feedback und kollaboratives Lernen integrale Bestandteile des Seminars sind.
Studienleistungen: Präsentation (20%), schriftliche Seminararbeit oder Projektbericht (80%)
Angebotstermine: Das Seminar wird jedes Semester angeboten.
Curriculum-Highlights: Datenanalyse Methoden und Konzepte, Vorhersagemodelle, Erstellung und Interpretation von Datenvisualisierungen, Anwendung von maschinellem Lernen auf Geschäftsdaten, Entwicklung und Präsentation von Business Cases, Machine Learning Algorithmen, Data Science Prozesse, CRISP-DM Modell, Technologien und Werkzeuge für Business Analytics, Praktische Anwendung von Analytics auf realen Datensätzen, Evaluation von Machine Learning Modellen, Zukunftstechnologien im Kontext der digitalen Transformation, Empirische Forschung und Methoden der Datenanalyse
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Ning W.
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Ulrich J.