Veranstaltungsbeschreibung

Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts – aber wie genau können Daten in Unternehmen ausgewertet und genutzt werden? Welche Tools gibt es? Wie kann man Erkenntnisse aus Daten bestmöglich darstellen? Wie würde ein Data Science Projekt aussehen? Was sind Herausforderungen und Risiken? Welche Rolle haben Manager:innen in einem solchen Projekt?

Diese Projektarbeit hat das Ziel „Data Science" zu entmystifizieren, Klarheit über Buzzwörter wie AI, Machine Learning oder Analytics zu geben und ein Grundverständnis über Data Science zu vermitteln.

Im Rahmen der Projektarbeit durchdenken Sie die Schritte eines Data Science Projektes aus einer Management Perspektive und führen ein eigenes kleines Data Science Projekt mit einem vorgegebenem Use Case und einem Fokus auf Machine Learning durch. Am Ende des Seminars stellen Sie die Erkenntnisse aus Ihrem Data Science Projekt vor.

Sie erhalten je Schritt eines Data Science Projektes eine Einführung und setzen die Erkenntnisse mit Hilfe eines eigenen Datensatzes um (wir nutzen einen Datensatz von https://www.kaggle.com/datasets). Sie werden dabei nach einer Einführung das „no code“ Analytics Tool KNIME nutzen (https://www.knime.com/). In Ihrer schriftlichen Projektarbeit werden Sie die einzelnen Schritte Ihres Data Science Projektes erfassen und die Ergebnisse am Ende präsentieren.

Die Teilnahme an der Projektarbeit ist nur für diejenigen Studierenden möglich, die im Vergabeverfahren einen Platz erhalten haben. 

Dozierende:

Dr. Verena Rieger

Termine

• Bewerbung bis 22.02.2023, 23:59 Uhr, Kommunikation der Zusagen in der Folgewoche   
• Kickoff-Termine: 03.04.2023 (ganztägig, Raum 2541.U1.21) und 14.04.2023 (ganztägig, Raum 2541.U1.21) – Teilnahme verpflichtend
• Abgabe der Projektarbeit: 12.06.2023
• Kolloquium: 16.06.2023 (ganztägig, Raum 2541.U1.21) – Teilnahme verpflichtend
• Sprechstunden während der Bearbeitungszeit nach Vereinbarung

Voraussetzungen für den Kurs

• Erster Statistik Grundlagen
• Begeisterung für die Arbeit mit Daten
• Keine Programmiererfahrung notwendig, aber die Bereitschaft, sich mit dem low-code Analytics Tool KNIME zu beschäftigen https://www.knime.com/
• Sehr gute Englischkenntnisse
• Gruppenarbeit mit ca. 3-4 Personen pro Gruppe

Anwesenheit

Anwesenheit zu den Kick-Off Terminen und zur Präsentation der Ergebnisse ist verpflichtend. Unentschuldigtes Fehlen führt dazu, dass die Projektarbeit als „nicht bestanden“ gewertet wird. Im Krankheitsfall ist ein Attest einzureichen.

Prüfungsleistung

Die Prüfungsleistung setzt sich zusammen aus der schriftlichen Ausarbeitung des Themas (Hausarbeit) sowie der Präsentation.

Anrechnung

Die Projektarbeit ist für Bachelor-Studierende nach der alten Prüfungsordnung als Modul BQ06, BQ07, BQV03 oder BQV04 anrechenbar. Nach der neuen Prüfungsordnung 2022 ist die Projektarbeit in Modul BQ09 anrechenbar. Eine Teilnahme am Modul BW17 (Internationales und Strategisches Management) ist nicht verpflichtend.

Bewerbung

Bitte bewerben Sie sich mit dem Bewerbungsformular per E-Mail an .

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