Universität Wien
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040190 KU Advanced Topics in Business Informatics (MA) (2024S)

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 25 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. 25 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

The following dates from the overview concern the tutorial accompanying the course:
(Attendance is strongly recommended, no compulsory attendance)
ATTENTION: SLIGHT CHANGES STILL POSSIBLE!
MON weekly 11.03.-10.06.2024 16:45-18:15 PC-SR 2 OMP;
MON 18.03.2024 18:30-20:00 PC-SR 2 OMP;
MON 29.04.2024 18:30-20:00 PC-SR 2 OMP;

  • Monday 04.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 07.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 11.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 14.03. 11:30 - 14:45 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 14.03. 15:00 - 16:30 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 14.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 14.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
    PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Monday 18.03. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Monday 18.03. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 21.03. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 08.04. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 11.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 15.04. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 18.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 22.04. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 25.04. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 29.04. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Monday 29.04. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 02.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 06.05. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Monday 13.05. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 16.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Thursday 23.05. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 27.05. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Monday 03.06. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Monday 03.06. 18:30 - 20:00 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 06.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 6 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Monday 10.06. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Thursday 13.06. 16:45 - 18:15 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Thursday 13.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 8 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Thursday 20.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Thursday 27.06. 18:30 - 20:00 Hörsaal 7 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

Selected sub-areas from Business Intelligence, Data Warehouse, Data Mining, OLAP as well as topics around Big Data and Predictive Analytics

Assessment and permitted materials

Collaboration, solution of tasks, written exams (without documents), case studies

Minimum requirements and assessment criteria

• Theory

o Written exam (50%) (without documents)

• Practical/Project (incl. programming part) (min. 40% from both parts)

o Development of a case study (35%)

o Implementation of practical tasks (15%)

All partial performances of the project part have to be submitted via Moodle in due time!

• Compulsory attendance

In total, more than 50% of the requirements must be fulfilled in order to pass this course.

Assessment:
– Grading (rating scale):

Grad

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

Content covered in the course units + additional materials on the eLearning platform Moodle

Reading list

The literature list will be published on Moodle.

Association in the course directory

Last modified: We 31.07.2024 11:25