Modul EESYS-BIA-M: Business Intelligence & Analytics

Modulverantwortlicher: Dr. Konstantin Hopf

Inhalte:
Dieses Modul behandelt Themen aus den Bereichen Business Intelligence, Data Science und Business
Analytics und gibt einen Einblick in die datengetriebene Entscheidungsunterstützung. Schwerpunktm??ig
behandelt werden
? die Rolle von Business Intelligence in Unternehmen,
? der Datenanalyse-Prozess anhand des Vorgehensmodells CRISP-DM,
? Datenquellen in Unternehmen und frei verfügbare Datenquellen,
? eine Einführung in Data Science und die Grundlagen von Datenanalysen einschlie?lich einer
Wiederholung der Grundlagen beschreibender Statistik und der Visualisierung von Daten,
? die Grundlagen der zeitlich-r?umlichen Datenanalyse,
? fortgeschrittene Datenanalysemethoden einschlie?lich unüberwachte und überwachte maschinelle
Lernverfahren, Optimierung und Simulation und
? rechtliche und ethische Aspekte von Datenanalysen (insb. Schutz der Privatsph?re, Datensicherheit
und Urheberrecht).
Die Studierenden erlernen die Inhalte anhand von konkreten Datenanalyse-Beispielen in der
Programmierumgebung GNU R. Ebenfalls behandelt wird die Durchführung der wichtigsten Schritte des
Datenanalyseprozesses (Gesch?ftsverst?ndnis, Datenverst?ndnis, Datenvorbereitung, Modellierung,
Evaluation und Modellnutzung)

Lernziele/Kompetenzen:
Studierende sind in der Lage,
? die Rolle von Business Intelligence und Datenanalysen in Unternehmen zu beschreiben,
? verfügbare unternehmensinterne und ?ffentlich verfügbaren Datenquellen zu identifizieren, nutzbar
zu machen und die Daten zu beschreiben,
? die vorgestellten Analysemethoden (insbesondere: k nearest neighbor, Entscheidungsb?ume,
Support Vector Machines, Random Forest) in der Software R selbstst?ndig auch auf neue Probleme
anzuwenden und Auswertungen für gesch?ftsrelevante Fragestellungen zu erstellen,
? Ergebnisse der Analysen sinnvoll zu visualisieren und
? ausgew?hlte ethische und rechtliche Aspekte von Datenanalysen zu beschreiben.

Organisatorisches:

6 ECTS / 180 h
Zulassungsvoraussetzung für die Belegung des Moduls: keine
Empfohlene Vorkenntnisse: Grundlegende Statistik-Kenntnisse (z.B. aus dem Bachelor-Studium).
Eine Wiederholung der Statistik-Grundlagen ist Teil der ersten ?bungen und sollte, wenn erforderlich, durch ein Selbststudium
erg?nzt werden.
Grundlegende Kenntnisse einer Programmiersprache.
Angebotsh?ufigkeit: WS, j?hrlich
Lehrformen: Vorlesung und ?bung - 4,00 SWS
Sprache: Englisch/Deutsch
Schriftliche Prüfung (Klausur) / Prüfungsdauer: 90 Minuten