course-schedule

Business Analytics (Vorlesung)

Dozent/in: Olga Abramova, Burkhardt Funk

Termin:
wöchentlich | Montag | 12:15 - 13:45 | 14.10.2024 - 31.01.2025 | C HS 4 | .

Inhalt: Die Veranstaltung bietet eine Einführung in die Themenbereiche Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA). Neben den grundlegenden Konzepten werden technische Ansätze zur Realisierung von BI/BA-Systemen und ihre Anwendung behandelt. Inhalte umfassen: * Business Analytics - Ziele, Bedeutung und Abgrenzung; BA als Grundlage der Unternehmenssteuerung * Anwendungsszenarien und -beispiele; BI-Systeme * Datenbereitstellung und -modellierung (aufbauend auf der Veranstaltung Datenbanken) * Datenvisualisierung und Informationsverteilung * Business Analytics Methoden (Data Mining)

Leuphana Bachelor - Major Wirtschaftsinformatik (ab Studienbeginn WiSe 20/21) - Business Analytics

Business Analytics - Gruppe B (Übung)

Dozent/in: Olga Abramova

Inhalt: Die Veranstaltung bietet eine Einführung in die Themenbereiche Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA). Neben den grundlegenden Konzepten werden technische Ansätze zur Realisierung von BI/BA-Systemen und ihre Anwendung behandelt. Inhalte umfassen: * Business Analytics - Ziele, Bedeutung und Abgrenzung; BA als Grundlage der Unternehmenssteuerung * Anwendungsszenarien und -beispiele; BI-Systeme * Datenbereitstellung und -modellierung (aufbauend auf der Veranstaltung Datenbanken) * Datenvisualisierung und Informationsverteilung * Business Analytics Methoden (Data Mining)

Leuphana Bachelor - Major Wirtschaftsinformatik (ab Studienbeginn WiSe 20/21) - Business Analytics

DATAx: Datenanalyse mit Python (29) (Übung)

Dozent/in: Olga Abramova

Termin:
wöchentlich | Montag | 10:00 - 10:55 | 14.10.2024 - 31.01.2025 | C HS 3

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

DATAx: Datenanalyse mit Python (30) (Übung)

Dozent/in: Olga Abramova

Termin:
wöchentlich | Montag | 11:00 - 11:55 | 14.10.2024 - 31.01.2025 | C HS 3

Inhalt: Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Programmierung und Datenanalyse mit Python. Er ist explizit auf Studierende ohne Vorkenntnisse und Erfahrungen in der Programmierung zugeschnitten. Im Kurs erlernen die Studierenden (i) die wesentlichen Schritte zur Durchführung von Datenanalysen mit Python, (ii) grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen sowie (iii) Strategien zur Lösung einfacher Probleme unter Anwendung des algorithmischen Denkens. Der Kurs ist als Übung organisiert und verfolgt einen Blended-Learning-Ansatz. Er kombiniert das Erlernen von Fähigkeiten der Datenanalyse und Programmierung in Online-Übungen mit dem Selbststudium anhand von Jupyter-Notebooks. Zusätzlich werden die Studierenden durch erfahrene Studierende höherer Semester (Teaching Assistants) unterstützt. Regelmäßige Aufgaben ermutigen die Studierenden, sich anzustrengen und praktische Erfahrungen in der Programmierung und Datenanalyse zu sammeln sowie das erworbene Wissen auf ihr Studiengebiet zu übertragen. Am Ende des Semesters werden die Studierenden in ihrer Lerngruppe an einem datengetriebenen Projekt arbeiten, bei dem sie verschiedene Rollen einnehmen und gemeinsam lernen, Erkenntnisse aus realen Daten zu gewinnen und zu präsentieren.

Forschungskolloquium Wirtschaftsinformatik & Data Science (Kolloquium)

Dozent/in: Olga Abramova, Ulf Brefeld, Paul Drews, Burkhardt Funk, Peter Niemeyer, Kathrin Padberg-Gehle, Ricardo Usbeck

Inhalt: Im Kolloquium stellen Promovierende, Mitglieder des Instituts und externe Gäste Ihre Forschungsvorhaben vor. ────────── Ricardo Usbeck lädt Sie zu einem geplanten Zoom-Meeting ein. Beitreten Zoom Meeting https://leuphana.zoom.us/j/98646690652?pwd=dV3lbqGgNgrOr9tvo2XbI5ChYqMwU2.1 Meeting-ID: 986 4669 0652 Kenncode: 647783 ---

Course Schedule

Veranstaltungen von Prof. Dr. Olga Abramova

Lehrveranstaltungen

Business Analytics (Vorlesung)

Business Analytics - Gruppe B (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (29) (Übung)

DATAx: Datenanalyse mit Python (30) (Übung)

Forschungskolloquium Wirtschaftsinformatik & Data Science (Kolloquium)