Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

040123 KU Programming for Business Analytics (MA) (2024W)

8.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
GEMISCHT

Only students who signed up for the class in univis/u:space are allowed to take the class (that means, that you have to at least be on the waiting list if you want to take this class). No exceptions possible.
Moodle
Di 21.01. 16:45-18:15 Digital

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 01.10. 16:45 - 18:15 Digital
  • Donnerstag 03.10. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 10.10. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 15.10. 16:45 - 18:15 Digital
  • Donnerstag 17.10. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 24.10. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 29.10. 16:45 - 18:15 Digital
  • Donnerstag 31.10. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 07.11. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 12.11. 16:45 - 18:15 Digital
  • Donnerstag 14.11. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 21.11. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 26.11. 16:45 - 18:15 Digital
  • Donnerstag 28.11. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 05.12. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 10.12. 16:45 - 18:15 Digital
  • Donnerstag 12.12. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 07.01. 16:45 - 18:15 Digital
  • Donnerstag 09.01. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 16.01. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 23.01. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 30.01. 15:00 - 18:15 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The main scope of this course is an introduction to the programming language Python. The course covers the basics of programming, as well as in depth skills necessary for data analysis and optimization algorithms. The course consists of a weekly on-site lecture (3 hours) and a biweekly online exercise session (2 hours).

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Exercises 30% - Submitted to Moodle before exercise session.
Theoretical exam 30% - On site exam at the end of the term.
Applied project 40% - Final discussions will take place in February and March.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

x = Total points in percent

5: x < 50%
4: 50% <= x < 62.5%
3: 62.5% <= x < 75%
2: 75% <= x < 87.5%
1: 87.5% <= x

Prüfungsstoff

Lecture notes, literature excerpts, home assignments

Literatur

An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python (2023) by G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani and J. Taylor

Available for free download: https://www.statlearning.com

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 25.09.2024 10:25