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040055 KU Data Scienca as strategic success factor (MA) (2019S)
Continuous assessment of course work
Labels
Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 11.02.2019 09:00 to We 20.02.2019 12:00
- Registration is open from Tu 26.02.2019 09:00 to We 27.02.2019 12:00
- Deregistration possible until Th 14.03.2019 23:59
Details
max. 50 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Thursday 14.03. 11:30 - 14:45 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 10.04. 09:45 - 11:15 Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Wednesday 10.04. 11:30 - 14:45 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 09.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Thursday 09.05. 13:15 - 14:45 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Thursday 23.05. 09:45 - 14:45 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Thursday 13.06. 09:45 - 14:45 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Thursday 27.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Der Leistungsnachweis kann über folgende Teilleistungen erbracht werden:
1.) Schriftliche Ausarbeitung von Einzelfragen 30 %
2.) Aktive Teilnahme an den Diskussionen 20 %
3.) Prüfung am Semesterende 50 %
Es besteht Anwesenheitspflicht. Bis zu 2 Einheiten können versäumt werden.
Möglichkeiten zur Wiederholung versäumter oder mangelhaft absolvierter Teilleistungen werden nicht angeboten. Da nicht alle Inhalte im Rahmen des Vortrags abgedeckt werden können, ist das begleitende Studium der Literatur unumgänglich. Regelmäßige Anwesenheit wird erwartet. Eine "online"-Anmeldung ist unbedingt erforderlich; Abmeldungen von der Lehrveranstaltung sind bis zum 14.03.2019 möglich.
Auf die korrekte Vorgangsweise beim wissenschaftlichen Arbeiten bzw. Zitieren wird besonders hingewiesen; vergleiche beispielsweise:
http://marketing.univie.ac.at/studierende/verhaltenskodex/
https://wirtschaftswissenschaften.univie.ac.at/service/studienservicecenter/schriftliche-arbeiten/master-magisterarbeit/
1.) Schriftliche Ausarbeitung von Einzelfragen 30 %
2.) Aktive Teilnahme an den Diskussionen 20 %
3.) Prüfung am Semesterende 50 %
Es besteht Anwesenheitspflicht. Bis zu 2 Einheiten können versäumt werden.
Möglichkeiten zur Wiederholung versäumter oder mangelhaft absolvierter Teilleistungen werden nicht angeboten. Da nicht alle Inhalte im Rahmen des Vortrags abgedeckt werden können, ist das begleitende Studium der Literatur unumgänglich. Regelmäßige Anwesenheit wird erwartet. Eine "online"-Anmeldung ist unbedingt erforderlich; Abmeldungen von der Lehrveranstaltung sind bis zum 14.03.2019 möglich.
Auf die korrekte Vorgangsweise beim wissenschaftlichen Arbeiten bzw. Zitieren wird besonders hingewiesen; vergleiche beispielsweise:
http://marketing.univie.ac.at/studierende/verhaltenskodex/
https://wirtschaftswissenschaften.univie.ac.at/service/studienservicecenter/schriftliche-arbeiten/master-magisterarbeit/
Minimum requirements and assessment criteria
Positive ab 50%
4: 50-62%
3: 63-75%
2: 76-87%
1: 88-100%
4: 50-62%
3: 63-75%
2: 76-87%
1: 88-100%
Examination topics
Vortragsunterlagen, Case-Unterlagen, Lieteratur
Reading list
Murugan Anandarajan (Hrsg.); Aligning Business Strategies and Analytics: Bridging Between Theory and Practice (Advances in Analytics and Data Science, Band 1), Harvard Business Press, 2014
Ergänzend: Bart Baesens; Driving Digital: Analytics in a Big Data World: The Essential Guide to Data Science and its Applications, Wiley, 2017
Ergänzend: Bart Baesens; Driving Digital: Analytics in a Big Data World: The Essential Guide to Data Science and its Applications, Wiley, 2017
Association in the course directory
Last modified: Mo 07.09.2020 15:28
Der Kurs zielt darauf ab, sowohl strategische als auch operative Fragestellungen zu klären, die sich aus der Gewinnung und Verarbeitung von Daten für Unternehmen ergeben. Zuerst erfolgt eine Einführung in die theoretischen Konzepte von "Business Analytics". Statistische Grundkenntnisse werden vorausgesetzt. Dabei wird vor allem darauf eingegangen, welche Defizite es derzeit bei der Überleitung von Erkenntnissen aus statistischen Analysen von Unternehmensdaten in den praktischen Einsatz gibt. Der zweite Teil fokussiert auf die theoretischen Grundlagen, wie analytische Verfahren dabei helfen können, unternehmerische Entscheidungen zu verbessern. Der dritte Teil bringt internationale Fallbeispiele, wie der Aufbau von Data Science-Kompetenz zu strategischen Wettbewerbsvorteilen führen kann. Dabei wird auch herausgearbeitet, welche Unterschiede zwischen Amerika, Europa und Asien in der Umsetzung von solchen Strategien gibt.Die Lehrveranstaltung ist Case-basiert. Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen und in unterschiedlichen Ausgangssituationen werden zur praktischen Illustration der vorgestellten Konzepte herangezogen.Ein Hinweis der Studienprogrammleitung:
Diese Lehrveranstaltung wird für keinen Kurs im Minor B.2.7.b. Strategic Management I - Variante Prof. Reitzig anerkannt. Er qualifiziert auch nicht für eine Masterarbeit im Fachbereich Prof. Reitzig.