Course Schedule
Veranstaltungen von Prof. Dr. rer. nat. Burkhardt Funk
Lehrveranstaltungen
Qualitätszirkel Major Wirtschaftsinformatik (Studienbegleitende Veranstaltung)
Dozent/in: Stefanos Dimitriadis, Burkhardt Funk
Termin:
Einzeltermin | Mi, 17.01.2024, 15:00 - Mi, 17.01.2024, 16:00 | C 6.317 Seminarraum
Inhalt: Qualitätszirkel sind ein zentrales Instrument zur Weiterentwicklung von Studium und Lehre an der Leuphana Universität Lüneburg. Studierende und Lehrende kommen hierbei zusammen und diskutieren mit der oder dem Studienprogrammbeauftragten (und ggf. weiteren Lehrenden) Stärken und Schwächen des Programms.
Business Analytics (Vorlesung)
Dozent/in: Burkhardt Funk
Termin:
wöchentlich | Montag | 12:15 - 13:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | 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)
DATAx: Datenanalyse mit Python (5) (Übung)
Dozent/in: Burkhardt Funk
Termin:
wöchentlich | Montag | 10:00 - 10:55 | 16.10.2023 - 23.10.2023 | C 7.320 Seminarraum
wöchentlich | Montag | 10:00 - 10:55 | 30.10.2023 - 02.02.2024 | C 16.222 Seminarraum
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.
- Lehren und Lernen - Leuphana Semester - Wissenschaft transformiert: verantwortliches Handeln
- Wirtschaftspädagogik - Leuphana Semester - Wissenschaft transformiert: verantwortliches Handeln
- Leuphana Bachelor - Leuphana Semester - Wissenschaft transformiert: verantwortliches Handeln
- Sozialpädagogik - Leuphana Semester - Wissenschaft transformiert: verantwortliches Handeln
DATAx: Datenanalyse mit Python (6) (Übung)
Dozent/in: Burkhardt Funk
Termin:
wöchentlich | Montag | 11:00 - 11:55 | 16.10.2023 - 23.10.2023 | C 7.320 Seminarraum
wöchentlich | Montag | 11:00 - 11:55 | 30.10.2023 - 02.02.2024 | C 16.222 Seminarraum
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.
- Lehren und Lernen - Leuphana Semester - Wissenschaft transformiert: verantwortliches Handeln
- Wirtschaftspädagogik - Leuphana Semester - Wissenschaft transformiert: verantwortliches Handeln
- Leuphana Bachelor - Leuphana Semester - Wissenschaft transformiert: verantwortliches Handeln
- Sozialpädagogik - Leuphana Semester - Wissenschaft transformiert: verantwortliches Handeln
Einführung in die Wirtschaftsinformatik (Vorlesung)
Dozent/in: Burkhardt Funk, Markus Zimmer
Termin:
wöchentlich | Mittwoch | 10:15 - 13:45 | 16.10.2023 - 01.11.2023 | C HS 4
Einzeltermin | Mi, 08.11.2023, 10:15 - Mi, 08.11.2023, 13:45 | C 40.606 Seminarraum
wöchentlich | Mittwoch | 10:15 - 13:45 | 15.11.2023 - 31.01.2024 | C HS 4
Inhalt: Die Veranstaltung vermittelt wissenschaftliche, methodische und technische Grundlagen der Wirtschaftsinformatik im Sinne einer Einführung. Nach Diskussion des Wissenschaftsverständnisses der Disziplinen und einem historischen Abriss werden ausgewählte Konzepte der Wirtschaftsinformatik und Informatik dargestellt und erörtert. Dies umfasst die Grundlagen der Informationsverarbeitung, die Konstruktion und den Einsatz betrieblicher Informationssysteme sowie deren ökonomische Bedeutung. Neben der technisch methodischen Sicht vermittelt die Veranstaltung auch die transdisziplinäre Perspektive der Wirtschaftsinformatik.
Forschungsmethoden I (Vorlesung/Übung)
Dozent/in: Burkhardt Funk
Termin:
wöchentlich | Dienstag | 12:15 - 13:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 7.319 Seminarraum
14-täglich | Dienstag | 14:15 - 15:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 7.319 Seminarraum | .
Einzeltermin | Mo, 05.02.2024, 09:00 - Mo, 05.02.2024, 14:00 | C HS 5 | Posterpräsentation der Ergebnisse aus der Veranstaltung / I+II+III
Einzeltermin | Mo, 05.02.2024, 09:00 - Mo, 05.02.2024, 14:00 | C 40.606 Seminarraum | Posterpräsentation der Ergebnisse aus der Veranstaltung
Einzeltermin | Mo, 05.02.2024, 09:00 - Mo, 05.02.2024, 14:00 | C 40.601 Seminarraum | (40.601) Posterpräsentation der Ergebnisse aus der Veranstaltung
Forschungskolloquium Wirtschaftsinformatik & Data Science (Kolloquium)
Dozent/in: Ulf Brefeld, Paul Drews, Burkhardt Funk, Peter Niemeyer, Kathrin Padberg-Gehle
Termin:
14-täglich | Donnerstag | 16:15 - 18:15 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 40.254 Seminarraum
Einzeltermin | Do, 07.12.2023, 14:30 - Do, 07.12.2023, 18:00 | C 10.225 Senatssaal
Einzeltermin | Do, 25.01.2024, 15:00 - Do, 25.01.2024, 17:00 | C 7.320 Seminarraum
Inhalt: Im Kolloquium stellen Promovierende, Mitglieder des Instituts und externe Gäste Ihre Forschungsvorhaben vor.
- Promotionsstudium Fakultät Bildung / doctoral courses School of Education - Promotionskolleg Professionalisierungsforschung - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Bildung / doctoral courses School of Education - Promotionskolleg Psychologie und Selbstregulation - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Bildung / doctoral courses School of Education - Promotionskolleg Sozialpädagogik in diversen Gesellschaften - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Bildung / doctoral courses School of Education - Promotionskolleg Unterrichtsforschung - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Bildung / doctoral courses School of Education - Promotionskolleg Wissenschaften der Künste - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Kulturwissenschaften / doctoral courses School of Culture and Society - Promotionskolleg Darstellung Visualität Wissen - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Kulturwissenschaften / doctoral courses School of Culture and Society - Promotionskolleg Philosophie, Literatur und Geschichte - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Kulturwissenschaften / doctoral courses School of Culture and Society - Promotionskolleg Soziologie und Kulturorganisation - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Kulturwissenschaften / doctoral courses School of Culture and Society - Promotionskolleg Stadt- und Kulturraumforschung - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Kulturwissenschaften / doctoral courses School of Culture and Society - Promotionskolleg Wissenskulturen / Digitale Medien - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Management und Technologie / doctoral courses School of Management and Technology - Promotionskolleg Entrepreneurship, Management & Innovation - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Management und Technologie / doctoral courses School of Management and Technology - Promotionskolleg Management, Accounting & Finance - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Management und Technologie / doctoral courses School of Management and Technology - Promotionskolleg Engineering - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Management und Technologie / doctoral courses School of Management and Technology - Promotionskolleg Information Systems & Data Science - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Nachhaltigkeit / doctoral courses School of Sustainability - Promotionskolleg Nachhaltigkeitswissenschaft - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Staatswissenschaften / doctoral courses School of Public Affairs - Promotionskolleg Politikwissenschaft - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Staatswissenschaften / doctoral courses School of Public Affairs - Promotionskolleg Recht - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Staatswissenschaften / doctoral courses School of Public Affairs - Promotionskolleg Verhaltensökonomik und gesellschaftliche Transformation - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Staatswissenschaften / doctoral courses School of Public Affairs - Promotionskolleg VWL - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Staatswissenschaften / doctoral courses School of Public Affairs - Joachim Herz Promotionskolleg für Rechtswissenschaft - Research Forum I
- Promotionsstudium Fakultät Bildung / doctoral courses School of Education - Promotionskolleg Professionalisierungsforschung - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Bildung / doctoral courses School of Education - Promotionskolleg Psychologie und Selbstregulation - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Bildung / doctoral courses School of Education - Promotionskolleg Sozialpädagogik in diversen Gesellschaften - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Bildung / doctoral courses School of Education - Promotionskolleg Unterrichtsforschung - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Bildung / doctoral courses School of Education - Promotionskolleg Wissenschaften der Künste - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Kulturwissenschaften / doctoral courses School of Culture and Society - Promotionskolleg Philosophie, Literatur und Geschichte - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Kulturwissenschaften / doctoral courses School of Culture and Society - Promotionskolleg Darstellung Visualität Wissen - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Kulturwissenschaften / doctoral courses School of Culture and Society - Promotionskolleg Soziologie und Kulturorganisation - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Kulturwissenschaften / doctoral courses School of Culture and Society - Promotionskolleg Stadt- und Kulturraumforschung - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Kulturwissenschaften / doctoral courses School of Culture and Society - Promotionskolleg Wissenskulturen / Digitale Medien - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Management und Technologie / doctoral courses School of Management and Technology - Promotionskolleg Entrepreneurship, Management & Innovation - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Management und Technologie / doctoral courses School of Management and Technology - Promotionskolleg Management, Accounting & Finance - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Management und Technologie / doctoral courses School of Management and Technology - Promotionskolleg Engineering - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Management und Technologie / doctoral courses School of Management and Technology - Promotionskolleg Information Systems & Data Science - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Nachhaltigkeit / doctoral courses School of Sustainability - Promotionskolleg Nachhaltigkeitswissenschaft - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Staatswissenschaften / doctoral courses School of Public Affairs - Promotionskolleg Politikwissenschaft - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Staatswissenschaften / doctoral courses School of Public Affairs - Promotionskolleg Recht - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Staatswissenschaften / doctoral courses School of Public Affairs - Promotionskolleg Verhaltensökonomik und gesellschaftliche Transformation - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Staatswissenschaften / doctoral courses School of Public Affairs - Promotionskolleg VWL - Research Forum II
- Promotionsstudium Fakultät Staatswissenschaften / doctoral courses School of Public Affairs - Joachim Herz Promotionskolleg für Rechtswissenschaft - Research Forum II
Learning from Data (Vorlesung)
Dozent/in: Burkhardt Funk, Jonas Scharfenberger
Termin:
wöchentlich | Dienstag | 10:15 - 11:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 7.320 Seminarraum
wöchentlich | Donnerstag | 12:15 - 13:45 | 16.10.2023 - 02.02.2024 | C 12.009 Seminarraum
Einzeltermin | Mi, 06.12.2023, 18:30 - Mi, 06.12.2023, 22:00 | C 12.001 Seminarraum | Repetitorium
Inhalt: The course will cover • Theoretical foundation of statistical learning • Learning settings and frameworks • Linear models • Regularization and feature selection • Model evaluation • Neuronal nets, SVMs and their application