Viele Persönlichkeiten. Zwei Standorte. Eine BO.

Dipl.-Ing. (FH), Dipl.-Wirtsch.-Ing. (FH) Frank Brockmann, B.Eng. (Hons.)

Lehre Grundstudium

Wirtschaftsinformatik (WiInf)

Zielgruppe:

Die Vorlesung richtet sich an Studierende des dritten und vierten Semesters im Bachelor-Studiengang Wirtschaft und Wirtschaftsingenieurwesen (Bau).

Die studienbegleitenden Prüfungen finden als einzelne Klausur nach dem 4. Semester (180 Minuten) (alte PO) bzw. nach dem 3. Semester (180 Minuten) (neue PO) statt.
ECTS 10 Punkte 

Ziele der Ausbildung:

Es werden grundlegende Prinzipien, Methoden, Modelle und Werkzeuge der Wirtschaftsinformatik vermittelt. Dadurch werden die Absolventen befähigt, Informations- und Kommunikationstechniken im betrieblichen Rahmen zielgerecht einzusetzen.

Im Vordergrund stehen die allgemeingültigen Konzepte, konkrete Produkte werden herangezogen, um Konzepte zu verdeutlichen oder umzusetzen.

Gliederungsübersicht

  • Datenbanken
  1. Entity-Relationship Modellierung von Daten
  2. Abbildung von Modellen auf konkrete Tabellenstrukturen
  3. SQL
  • Datenanalyse mit VBA
  1. Datenmanipulation
  2. Datenauswertung
  3. Datenvisualisierung
  4. Datenvalidierung

Klausurhinweise

Regelungen zur Verbesserung der Ordnung bei den Klausuren

Die in der Vergangenheit immer häufiger auftretenden Täuschungsversuche zwingen uns leider, bei den Klausuren resoluter vorzugehen, um die Fairness den ehrlichen Studierenden gegenüber zu wahren. Daher gilt folgendes Verhalten als Täuschungsversuch:

  • Mobiltelefone, MP3-Player und ähnliche Geräte am Platz (auch ausgeschaltet)
  • Sitzen an einem nicht zugewiesenen Platz
  • Verlassen des Sitzplatzes mit einem Stift in der Hand (insbesondere bei der Abgabe)

Klausuren die nach Ablauf der Klausurzeit nicht in den für die Abgabe vorgesehen Kartons gelegt wurden, gelten als "nicht abgegeben"! Das gleiche gilt für Klausuren auf denen Name und Matrikelnummer nicht verzeichnet sind.

Bitte beachten Sie die Klausurhinweise auf der Aufgabenstellung sowie der Lösungsabgabe.

Seien Sie rechtzeitig da, um den Ihnen zugewiesenen Sitzplatz einzunehmen und sich dort "einzurichten".

Zugelassene Hilfsmittel: Skripte, Mitschriften, Notizen, nichtprogrammierbarer Taschenrechner


Lehre Hauptstudium

Data Science 1+2 (Christian Bockermann)

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>


Informations- und Kommunikationssysteme 1+2 (IKSY) (Frank Brockmann & Christoph Schennonek)

Hinweis zu IKSY

IKSY 1 wird bis auf weiteres nur noch im Wintersemester, IKSY 2 nur im Sommersemester angeboten.

In der Veranstaltung erhalten Sie im ersten Teil eine Einführung in PHP sowie Javascript. Diese beiden Scriptsprachen sind der Standard für Webanwendungen. Durch die Verbindung mit einer Datenbank enstehen dadurch webbasierte Informationssysteme welche für Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil bedeuten können. Eine Übersicht über die derzeit aktuellen Mobile Web Technologien für die beiden meistverwendeten Betriebssysteme, IOS und Android, runden den ersten Teil der Veranstaltung ab. 

Im zweiten Teil erstellen Sie in Teamarbeit Ihre eigene Webanwendung unter Verwendung von PHP/Javascript sowie MySQL. 

Nach erfolreichem Besuch des Schwerpunktseminars sind die StudentInnen mit aktuellen Entwicklungen vertraut und in der Lage, in interdisziplinären Teams zur Weiterentwicklung von Geschäftsprozessen mitzuarbeiten, die Kosten und den Nutzen solcher Projekte zu bewerten sowie ggf. eigene kleinere Webanwendungen zu entwickeln.

Eine vorhergehende Anmeldung ist nicht notwendig, es reicht in der ersten Veranstaltung anwesend zu sein.

Entwicklung von webbasierten Anwendungen

Unterrichtsform:

1. Teil:

Seminaristischer Unterricht mit praktischen Übungen am Rechner

  • HTML5-Grundlagen
    • CSS
    • Formulare
    • Document Object Modell
       
  • PHP/Javascript-Grundlagen
    • Syntax
    • Kontrollstrukturen
    • Funktionen
    • Objektmodell
    • Integration in HTML
       
  • PHP/Javascript/MySQL
    • Dynamische Webseiten
    • Anbindung von Datenbanken
       
  • Mobile Web
    • Einführung in die App-Entwicklung für IOS und Android
    • Einführung in responsive Design

2. Teil

Praxisprojekt 

Das vermittelte Wissen aus dem ersten Teil der Veranstaltung wenden Sie in einem Praxisprojekt im zweiten Teil an. Es werden Teams gebildet welche dann selbständig ein Praxisprojekt unter Zuhilfenahme der  verschiedenen Webechnologien umsetzen.  

Lernziele

  • Grundsätzliches Verständnis des Aufbaus im Internet
  • Verständnis clientbasierter Web-Technologien
  • Vertiefung oder Erwerb von Programmierkenntnissen
  • Überblick über ausgewählte, aktuelle Entwicklungen
  • Entwicklung von mobilen Anwendungen (Apps)

Prüfungsform

  • 1. Teil
    • Klausur am Semesterende
       
  • 2. Teil
    • Bewertung des Praxisprojekts 
    • Mündliche Prüfung

Prozess- und Systemanalyse (ProSy) (Bernd Blümel & Volker Klingspor)

Zielgruppe:

Dieses Seminar richtet sich an Studierende des zweiten Studienjahres Wirtschaftsinfomatik und des dritten Studienjahres Wirtschaft.

Inhalt:

Das Seminar beschäftigt sich mit der Analyse von Prozessen und Anwendungen in Unternehmen. Zur Analyse und zur Darstellung der Ergebnisse wird die "Unified Modeling Language" (UML) verwendet. Insbesondere wird die Modellierung mit Hilfe von

  • Anwendungsfällen
  • Aktivitätsdiagrammen
  • Sequenzdiagrammen

praktiziert.


Das Seminar wird in Projektform durchgeführt. Die Teilnehmer erarbeiten in Gruppen zu einem vorgegebenen Problem (z.B. den Anwendungsfällen der Bibliothek) ein Modell. Dieses wird am Ende des Semesters den anderen Gruppen präsentiert.

Die Benotung  basiert auf den Projektergebnissen und der Präsentation. Bei inhomogenen Gruppen wird eine mündliche Prüfung durchgeführt.

Eine vorhergehende Anmeldung ist nicht notwendig, es reicht in der ersten Veranstaltung anwesend zu sein und sich in unserem Moodlekurs (https://moodle.hs-bochum.de/course/view.php?id=2506) anzumelden. Ein Einschreibeschlüssel ist nicht erforderlich.

Literaturhinweise:

Craig Larman: "Applying UML and Patterns", Prentice Hall, 2010
Fachbibliothek Wirtschaft, Signatur: FM 158

Alistair Cockburn: "Writing Effective Use Cases", Addisson-Wesley, 2010
Fachbibliothek Wirtschaft, Signatur: FS 2


Kontakt

Dipl.-Ing. (FH), Dipl.-Wirtsch.-Ing. (FH) Frank Brockmann, B.Eng. (Hons.)
Tel.: +49 234 32 10630