Vorlesungsverzeichnis

Vorlesungsverzeichnis

Suchen Sie hier über ein Suchformular im Vorlesungsverzeichnis der Leuphana.

Start > Leuphana Bachelor (B.A./B.Eng./B.Sc./LL.B.) -> Major Wirtschaftsinformatik (ab WiSe 15/16) -> Wirtschaftsinformatik Projekt I

Lehrveranstaltungen

Betriebliche Informationssysteme im Marketing (Seminar)

Dozent/in: Jürgen Jacobs

Termin:
wöchentlich | Dienstag | 08:15 - 09:45 | 15.10.2018 - 01.02.2019 | C 4.308b Edulab
wöchentlich | Montag | 12:15 - 13:45 | 15.10.2018 - 01.02.2019 | C 4.308b Edulab

Inhalt: Das Modul befasst sich mit Einsatzmöglichkeiten, Aufgaben, Strukturen und Funktionsweisen von betrieblichen Informationssystemen im Marketing. Die Veranstaltung dieses Semesters befasst sich mit dem Data Mining zur Unterstützung des Vertriebs und des Customer Relationship Management. Im Mittelpunkt steht daher die Gewinnung von Informationen aus großen Datenmengen. Methoden zur automatisierten Extraktion von aussagekräftigen Mustern aus den Daten (Data Mining) werden erläutert und von den Studierenden in einem Projekt angewendet.

Betriebliche Informationssysteme im Rechnungswesen / IT-Anwendung im Rechnungswesen (Seminar)

Dozent/in: Jürgen Jacobs

Termin:
wöchentlich | Montag | 08:15 - 11:45 | 15.10.2018 - 01.02.2019 | C 4.308b Edulab

Inhalt: Das Modul befasst sich mit Einsatzmöglichkeiten, Aufgaben, Strukturen und Funktionsweisen von Data-Warehouse-Systemen zur datenbasierten Unternehmenssteuerung. Die dazu erforderlichen IT-Kenntnisse und betriebswirtschaftlichen Kenntnisse werden in Form von Vorlesungen und Übungen vermittelt. Im Rahmen eines Projekts werden die Vorlesungsinhalte vertieft und praktische Erfahrungen in der Entwicklung eines Data Warehouse-Teilsystems gesammelt. Der Fokus des Projekts kann nach eigenen Interessen definiert werden.

Integration von JEE-Technologien (Seminar)

Dozent/in: Thomas Slotos

Termin:
wöchentlich | Dienstag | 12:15 - 15:45 | 15.10.2018 - 01.02.2019 | C 12.009 Seminarraum

Inhalt: Wie große, verteilte Geschäftsanwendungen, die sich aus mehreren Subsystemen zusammensetzen, miteinander kommunizieren können, wird mit Hilfe von Technologien aus der Jakarta Enterprise Edition (JEE) sowie dem Spring-Framework an Hand eines konkreten Beispiels gezeigt.

Leuphana Bachelor - Major Wirtschaftsinformatik (ab WiSe 15/16) - Wirtschaftsinformatik Projekt I

Methoden der Datenanalyse und des maschinellen Lernens in betrieblichen Anwendungen (Seminar)

Dozent/in: Ralph Welge

Inhalt: Teil I Grundlagen - Einführung - Sprache R - Modellbildung am Beispiel typischer betrieblicher Funktionen von ERP-Systemen (Wareneinkauf, Warenverkauf, Lagerhaltung, Produktion, Marketing) Teil II Ausgesuchte Methoden und Algorithmen aus dem Bereich der Datenanalyse wie - Assoziationsanalyse (Apriori, FP-Growth) - Sequenzanalyse (Spade) - Clustering (Ward, K-Means, DBSCAN, Fuzzy C-Means) - Klassifikation (DT, SVM, Neural Network) - Regression (Neural Network) - Stochastische Prozesse (HMM: Hidden Markov Model) - o.a. Teil III Ausgesuchte Methoden aus dem Bereich des autonomen Lernens - Reinforcement Lerning (MDP: Markov Decision Process, Q-Learning, TD-Learning) - u.a.