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  Business Intelligence (Lecture) (BI)

Dozentinnen/Dozenten
Prof. Dr. Freimut Bodendorf, Dr. Pavlina Kröckel

Angaben
Vorlesung mit Übung
Online
4 SWS, benoteter Schein, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5
nur Fachstudium, Sprache Englisch
Zeit: Do 13:15 - 14:45; Bemerkung zu Zeit und Ort: We will have both synchronous and asynchronous teaching dates. More information on this is available via StudOn and during our first lecture on April 15, 2021.

Studienfächer / Studienrichtungen
PF IIS-MA 2 (ECTS-Credits: 5)
WPF WING-MA ab 2 (ECTS-Credits: 5)
WF INF-NF-BWL ab 2 (ECTS-Credits: 5)

Voraussetzungen / Organisatorisches
More details will be given during the first lecture on April 15th. For more information please visit: https://wi2.fau.de/teaching/master/master-courses/bi/

Inhalt
In this lecture, we introduce a variety of topics which will give you a kick start in the field of data science and will help you to continue the learning path in other, more advanced courses. We teach the whole data science process (based on the industry-wide accepted CRISP model) from the business and data understanding to the deployment and management steps. Students get familiar with terms like data science, machine learning and artificial intelligence, as well as available tools and technologies. You will learn what is behind the technology that powers everything from your shopping suggestions on Amazon to automatic systems like chatbots and self-driving cars. We teach you the most used machine learning algorithms right now: decision trees, neural networks, support vector machines, association rules (Apriori and FP Growth), clustering algorithms (k-Means, DBSCAN).
ECTS: 5

ECTS-Informationen:
Credits: 5

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 140
www: https://www.studon.fau.de/crs2858578_join.html

Zugeordnete Lehrveranstaltungen
TUT: Studentisches Tutorium: Business Intelligence
Dozent/in: Prof. Dr. Freimut Bodendorf
Zeit und Ort: n.V.; Bemerkung zu Zeit und Ort: Exercise Online via MS Teams Takes place every Wednesday during the lecture period (except on holidays) 15:30 to 17:00 hrs

Institution: Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbesondere im Dienstleistungsbereich
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