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040190 KU Advanced Topics in Business Informatics (MA) (2020S)
Business Intelligence und Advanced Analytics
Continuous assessment of course work
Labels
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.
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. 30 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Folgende Termine aus der Übersicht betreffend das die LV begleitende Tutorium:
(Besuch wird dringend empfohlen, keine Anwesenheitspflicht)
ACHTUNG: GERINGFÜGIGE ÄNDERUNGEN NOCH MÖGLICH!
FR 03.04.2020 09.45-18.15 Ort: PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß;
FR 24.04.2020 09.45-13.30 Ort: PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß;
MI 29.04.2020 16.45-18.15 Ort: PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß;
DO 07.05.2020 15.00-16.30 Ort: PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß;
MI 13.05.2020 16.45-18.15 Ort: Online;
- Friday 06.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 13.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 20.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 27.03. 09:45 - 18:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Friday 27.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 03.04. 09:45 - 18:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Friday 03.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 24.04. 09:45 - 18:15 PC-Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Friday 24.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 29.04. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Thursday 07.05. 15:00 - 16:30 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Friday 08.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Wednesday 13.05. 16:45 - 18:15 Digital
- Friday 15.05. 16:45 - 18:15 Digital
-
Friday
15.05.
18:30 - 20:00
Digital
Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock - Friday 22.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
- Friday 29.05. 18:30 - 20:00 Digital
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 (ohne Unterlagen), FallstudienUpdate aufgrund Covid-19 vom 23.04.2020:
Die Klausur wird eine digitale schriftliche Prüfung mit einem Prüfungsbogen zum Download von Moodle.
Der Klausur-Termin bleibt ident, wie in der VB angekündigt, mit Freitag 29.05.2020, ab 18:30.
Dauer der Prüfung: 60 Minuten.
zusätzl. Anmerkung(en): der über Moodle abgegebene Klausurbogen wird einer Turnitin-Plagiats-/Textähnlichkeits-Prüfung in Moodle unterzogen.
Die Klausur wird eine digitale schriftliche Prüfung mit einem Prüfungsbogen zum Download von Moodle.
Der Klausur-Termin bleibt ident, wie in der VB angekündigt, mit Freitag 29.05.2020, ab 18:30.
Dauer der Prüfung: 60 Minuten.
zusätzl. Anmerkung(en): der über Moodle abgegebene Klausurbogen wird einer Turnitin-Plagiats-/Textähnlichkeits-Prüfung in Moodle unterzogen.
Minimum requirements and assessment criteria
• Theorieo Klausur (50%) (ohne Unterlagen)• Praktisch/Projekt (min. 40% aus beiden Teilen)o Erarbeiten einer Fallstudie (35%)o Umsetzung von praktischen Aufgaben (15%)Alle Teilleistungen des Projektteils sind fristgerecht über Moodle einzureichen!• AnwesenheitspflichtIn Summe müssen mehr als 50% der Anforderungen erfüllt sein, um diese LV positiv zu absolvieren.Notenschlüssel (Bewertungsskala):Höchste Niedrigste Note100,00 % 88,00 % 187,99 % 75,00 % 274,99 % 63,00 % 362,99 % 50,00 % 449,99 % 0,00 % 5
Examination topics
in den LV-Einheiten durchgenommene Inhalte + zusätzliche Materialien auf der eLearning-Plattform MoodleUpdate aufgrund Covid-19 vom 23.04.2020:
Stoff sind auch die auf Moodle verfügbaren Inhalte von digital abgehaltenen LV-Einheiten, sowie die aufgenommenen Webinare und Präsentationen.
Stoff sind auch die auf Moodle verfügbaren Inhalte von digital abgehaltenen LV-Einheiten, sowie die aufgenommenen Webinare und Präsentationen.
Reading list
Die Literaturliste wird auf Moodle publiziert.
Association in the course directory
Last modified: Fr 12.05.2023 00:12