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W375 – Entscheidungsorientierte Datenanalyse
Data Analysis
Version: 1
Prof. Dr. rer. pol. Christoph Mayer
christoph.mayer(at)htw-dresden.de
Dr. rer. pol. Andreas Heinen
andreas.heinen(at)htw-dresden.de
Deutsch
5.00 Credits
150 Stunden
4.00 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 2.00 SWS Übung)
90.00 Stunden
Computerprojekt
Alternative Prüfungsleistung - Leistungskontrolle am Computer
Prüfungsdauer: 90 min | Wichtung: 100 %
Vorlesung, Übung im PC-Labor
- Datenbeschaffung
- Datenaufbereitung
- Datenanalyse
- Datenmodellierung
- Ansätze des Machine Learning
- Datenvisualisierung
- Adressatengerechte Kommunikation
Die Studierenden können definieren, welches die notwendigen unternehmensinternen und -externen Daten zur Lösung von jeweiligen ökonomischen Fragestellungen sind und wissen, wie diese beschafft werden können. Die Studierenden können die Daten mittels Software, insbesondere MS Excel, analysieren sowie einfache Modellierungen für die Zukunft vornehmen. Die Studierenden haben einen Überblick der Methoden von Machine Learning / Künstlicher Intelligenz für die Datenanalyse, sie kennen die Möglichkeiten, Grenzen und Risiken. Die Studierenden können die beschafften und aufbereiteten Daten sowie entstandene Analysen adressatengerecht für das Unternehmensmanagement visualisieren und kommunizieren.
(folgt)
Unterlagen in OPAL