Viele Persönlichkeiten. Zwei Standorte. Eine BO.

Prof. Dr.-Ing. Christian Bockermann

Fachgebiet Wirtschaftsinformatik und Data Science

Lehre

Wirtschaftsinformatik 1

Zielgruppe:

 

Ziele der Ausbildung:

 

Gliederungsübersicht


Wirtschaftsinformatik 2

Zielgruppe:

 

Ziele der Ausbildung:

 

Gliederungsübersicht


Data Science 1+2

Die Daten, die Unternehmen über Kunden, Produktionsprozesse usw. erheben werden immer mehr zur zentralen Quelle für die Entscheidungsfindung. Beispiele aus dem e-Commerce Handel und der Digitalisierung in der Industrie sind Fragen der Art:

  • Welchem Kunden sollen wir Werbung schicken?  (Targeted Marketing)
  • Wieviel Geld können wir für die Akquise eines bestimmten Neukunden ausgeben?
  • Zu welchem Preis können wir ein Produkt anbieten?   (Dynamic Pricing)
  • Was ist das wirtschaftlichste Wartungsintervall für eine Maschine/Auto/Triebwerk?   (Predictive Maintenance)

Data Science ist die Kunst, wichtige Informationen aus einer Vielzahl von Daten zu gewinnen. Diese Informationen können dann genutzt werden, um die Fragestellungen aus Unternehmen und Fachabteilungen bestmöglich zu beantworten. Das ermöglicht im Schluss die Grundlage für datengetrieben Entscheidungsfindung in Unternehmen.

Das Maschinelle Lernen bietet eine Vielzahl von Methoden, um Informationen aus Daten zu bekommen. Diese Methoden und ihre Anwendung kennenzulernen ist Gegenstand des Kurses Data Science.

Zielgruppe:

Die Zielgruppe des Kurses sind Studierende der Studiengänge BWL/VWL, Wirtschaftsinformatik und International Business Management. Der Kurs baut auf Grundkenntnissen der Wirtschaftsmathematik und Wirtschaftsstatistik, sowie der Wirtschaftsinformatik auf und wird für Studierende ab dem 5. Semester angeboten. 

Der Kurs gliedert sich in zwei Semester: Im ersten Teil (Data Science 1) werden theoretische und praktische Kenntnisse zur Datenanalyse vermittelt. Abschluss von Data Science 1 ist eine Klausr.
Der zweite Teil ist ein projektorientiert und widmet sich der Umsetzung von Datenanalysen in mehreren kleinen Projekten in denen die Analyse von der Datenaufbereitung bis hin zum Training von maschinellen Lernmodellen vertieft und diskutiert wird. Am Ende von Data Science 2 steht eine Hausarbeit mit Präsentation an.

Ziele der Ausbildung:

Die Studierenden des Kurses Data Science bekommen einen Überblick über die Prozesse der Datenanalyse in modernen Unternehmen. Darüber hinaus lernen sie verschiedene Methoden der Datenanalyse kennen - insbesondere Methoden des maschinellen Lernens - und können diese nach Abschluss des Moduls auch selbstständig anwenden.

Gliederungsübersicht

<folgt noch>


Christian Bockermann
Dr.-Ing. Christian Bockermann
Fachbereich Wirtschaft
Hochschule Bochum
Am Hochschulcampus 1
44801 Bochum
Raum: AW 01-32
Tel.: +49 234 32 10655

Sprechstunde:
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