Universität Wien
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040190 KU Advanced Topics in Business Informatics (MA) (2019S)

Business Intelligence und Advanced Analytics

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Continuous assessment of course work

Da die praktische Übungen im PC-Seminarraum stattfindet, werden nur 30 Anmeldungen zu der Kurskombination zugelassen, da sonst keine Übungsplätze für alle vorhanden sind.

Zur endgültigen Lehrveranstaltung-Aufnahme ist ein pünktliches Erscheinen zur Vorbesprechung notwendig. Unentschuldigtes Fernbleiben führt zum Verlust des Lehrveranstaltung-Platzes.
Moodle

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).

Details

max. 30 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Friday 01.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 08.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 15.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 22.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 29.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 05.04. 08:00 - 09:30 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 05.04. 09:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 05.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 12.04. 08:00 - 09:30 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 12.04. 09:45 - 18:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 12.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
    PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Friday 03.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 10.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 17.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 24.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 31.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 07.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 14.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 21.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Friday 28.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

Ausgewählte Teilgebiete aus Business Intelligence, Data Warehouse, Data Mining, OLAP sowie Thema rund um Big Data und Predictive Analytics

Assessment and permitted materials

Mitarbeit, Lösung von Aufgaben, Leistungskontrollen, Fallstudien

Minimum requirements and assessment criteria

• Theorie

o Klausur (50%)

• Praktisch/Projekt (min. 40% aus beiden Teilen)

o Erarbeiten einer Fallstudie (20%)

o Umsetzung von praktischen Aufgaben (30%)

Alle Teilleistungen des Projektteils sind fristgerecht über Moodle einzureichen!

• Anwesenheitspflicht

In Summe müssen mehr als 50% der Anforderungen erfüllt sein, um diese LV positiv zu absolvieren.

Notenschlüssel (Bewertungsskala):

Höchste Niedrigste Note

100,00 % 88,00 % 1

87,99 % 75,00 % 2

74,99 % 63,00 % 3

62,99 % 50,00 % 4

49,99 % 0,00 % 5

Examination topics

in den LV-Einheiten durchgenommene Inhalte + zusätzliche Materialien auf der eLearning-Plattform Moodle

Reading list

Die Literaturliste wird auf Moodle publiziert.

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:28