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040055 KU Data Scienca as strategic success factor (MA) (2020S)
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 10.02.2020 09:00 to We 19.02.2020 12:00
- Registration is open from Tu 25.02.2020 09:00 to We 26.02.2020 12:00
- Deregistration possible until Th 30.04.2020 23:59
Details
max. 50 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Der Kurs findet via E-Learning statt!
Kontakt Administration: marion.faltinger@univie.ac.atKontakt Lehre: csikora@kpmg.at, atomek@kpmg.atUPDATE :: Als Ersatz für die Präsenz der ersten drei Veranstaltungen bis einschließlich 25.5. wird Literatur sowie Fragen zur Erarbeitung dieses Prüfungsstoffs auf moodle zur Verfügung gestellt. Wir bitten sie, diese entsprechend auszuarbeiten. Die Ausarbeitungen ersetzen die Mitarbeit in den ersten drei Veranstaltungen. Weitere Details zu den Ausarbeitungen folgen per Email.Für die 4. Einheit am 15.6. wird eine Online Data Science Aufgabe in der Woche davor über Moodle zur Verfügung gestellt. Diese ist als interaktives Unternehmensplanspiel konzipiert und muss vor dieser Einheit durchgespielt werden. Die Ergebnisse werden in der Einheit vom 15.6. besprochen. Diese Einheit wird als Big Blue Button Veranstaltung via Moodle abgehalten. In dieser Einheit wird außerdem der Stoff der ersten zwei Einheiten wiederholt.Die Einheit vom 23.6. findet ebenfalls als BigBlueButton Lerneinheit statt. Die Themen werden in der Woche davor zur selbstständigen Erarbeitung zur Verfügung gestellt und in der ersten Hälfte der Einheit durchbesprochen. Der Rest der Einheit dient der Wiederholung des bisher erlernten und der Durchsprache von offenen Fragen.Am 24.6. findet die Klausur als Multiple Choice Online Klausur statt.
- Monday 23.03. 09:45 - 11:15 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Monday 23.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal 17 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Monday 23.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Monday 27.04. 09:45 - 14:45 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Monday 25.05. 09:45 - 14:45 Seminarraum 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Monday 15.06. 09:45 - 14:45 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Tuesday 23.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 24.06. 09:45 - 11:15 Hörsaal 16 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 20 %
2.) Abschlussarbeit 30 %
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. Eine "online"-Anmeldung ist unbedingt erforderlich; Abmeldungen von der Lehrveranstaltung sind bis zum 15.04.2020 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 20 %
2.) Abschlussarbeit 30 %
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. Eine "online"-Anmeldung ist unbedingt erforderlich; Abmeldungen von der Lehrveranstaltung sind bis zum 15.04.2020 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
Positiv 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, Literatur
Reading list
Es werden Papers im Rahmen des Kurses zur Verfügung gestellt.
Weiterführende Literatur:
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
Weiterführende Literatur:
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
Association in the course directory
Last modified: Mo 07.09.2020 15:19
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.