Basiswissen Data Science

Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

Version 4.0 vom 29.10.2020

22B1504

Basic Knowledge in Data Science

Betriebliches Informationsmanagement (B.Sc.)

1

Für das betriebliche Informationsmanagement ist das sichere und schlüssige Argumentieren zu ?konomischen und sozialwissenschaftlichen Fragestellungen auf Basis statistischer Verfahren unerl?sslich. In der Praxis werden diese Verfahren mit Hilfe von Softwarepaketen durchgeführt, deren Beherrschung eine origin?re formale Herangehensweise an Daten, Methodenauswahl und softwaretechnischer Umsetzung erfordern. Das Modul ?Basiswissen Data Science“ stellt sich den Herausforderungen, die sich aus dem Zusammenspiel dieser drei Bestandteile ergeben und vertieft somit das Gelernte aus dem Modul ?Statistik“. Das Modul widmet sich genau einer vom Dozenten zu bestimmenden technischen Plattform.

1. Einführung / Kurzwiederholung zu Basisthemen der Statistik
2. Vorstellung der Basisfunktionen eines statistischen Softwarepaketes anhand der Themen:
   2.1 Explorative Verfahren
   2.2 Informationsvisualisierung
   2.3 Deskriptive Statistik
3. Datenaufbereitung und Voranalysen für die Verarbeitung durch das statistische Softwarepaket
   3.1 Datenstrukturen
   3.2 Unvollst?ndige Daten
   3.3 Ausrei?er
   3.4 Normalit?tsannahmen
4. Softwaregestützte Korrelationsanalyse
5. Softwaregestützte Regressionsanalyse
6. Ausgew?hlte vertiefte Themen aus dem Bereichen Zeitreihenanalysen, allgemeines lineares Modell, logistische Regression, robuste statistische Verfahren, Monte-Carlo-Methoden, Mehrebenenmodelle

Wissensverbreiterung
Die Studierenden k?nnen die M?glichkeiten und Grenzen von statistischer Verfahren bewerten und absch?tzen.
Wissensvertiefung
Die Studierenden erkl?ren und beschreiben, welche Ergebnisse und Nutzenpotentiale Unternehmen aus statistischen Verfahren gewinnen k?nnen.
K?nnen - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden k?nnen wesentliche Verfahren zur Datenauswertung und Datenpr?sentation beherrschen sowie entsprechende Ergebnisinterpretationen durchführen.
K?nnen - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden k?nnen die Ergebnisse statistischer Datenanalysen verbal unter Nutzung aktueller IT-Werkzeuge pr?sentieren und kommunizieren. Die Studierenden k?nnen visuelle Darstellungsformen kosntruieren, die exakt und problemgerecht sind.
K?nnen - systemische Kompetenz
Die Studierenden wenden erfolgreich eine Reihe von quantitativen Verfahren, Fertigkeiten, Techniken und Materialien an, die im vertrauten und nicht vertrauten Berufskontexten wirksam sind.

Seminaristischer Unterricht mit unterschiedlichen Praxisübungen im Computerraum

Statistik (Modul aus dem 2. Semester BIM)

Faatz, Andreas

• Faatz, Andreas
• Uliczka, Jan
• Hübner, Ursula Hertha

5

Field, Andy: Discovering Statistics Using R, Sage PublishersField, Andy: Discovering Statistics Using SPSS, Sage PublishersGreen, Christopher: The Stat 390 R Primer, University of Washington, www.stat.washington.edu/cggreen/rprimer/

• Klausur 2-stündig
• Portfolio Prüfung

Die Portfolioprüfung (100 Punkte) ist entweder für alle Studierenden eine einstündige Klausur (50 Punkte) und ein Projektbericht (50 Punkte) oder für alle Studierenden eine einstündige Klausur (50 Punkte) und eine Hausarbeit (50 Punkte).

1 Semester

Nur Wintersemester

Deutsch