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Wirtschaftsinformatik
Aufbau und Struktur des Diplomstudiengangs Wirtschaftsinformatik sowie der Beitrag der Technischen Fakultät sind der neuesten Auflage des Studienführers des
Betriebswirtschaftlichen Instituts zu entnehmen.
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Praxisseminar [PS] -
- Lecturer:
- Pavlina Kröckel
- Details:
- Seminar, 4 cred.h, ECTS: 5, nur Fachstudium, virtueller Kick-Off
- Dates:
- to be determined
- Prerequisites / Organisational information:
- Die Veranstaltung findet wie geplant im Wintersemester 2021/2022 statt.
Hinweise und Informationen dazu entnehmen Sie bitte der Lehrstuhl-Website.
- Contents:
- Im Praxisseminar zeigen die Studierenden, dass sie in der Lage sind, ihre zuvor erworbenen theoretischen und methodischen Kompetenzen eigenständig auf eine praxisrelevante Aufgabenstellung anzuwenden. Hierbei müssen die Studierenden eigenständig die Strukturierung, Analyse, Bewertung und Entwicklung einer wissenschaftlich und methodisch fundierten Lösung zur Aufgabenstellung erarbeiten. Dabei müssen sich die Studierenden neben aktuellen Marketingkenntnissen auch Fachkenntnisse aus der Wirtschaftsinformatik wie dem Digitalen Marketing, Consumer Experience, oder neuartigen Ansätzen der Datenanalyse eigenständig erschließen. Dieses Seminar ist wählbar im Studiengang Master in Marketing (Wahlmodul im Vertiefungsbereich Marketing Research und Wahlmodul im Vertiefungsbereich Marketing Management).
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Social and Web Intelligence [SAWI] -
- Lecturer:
- Pavlina Kröckel
- Details:
- Seminar, 2 cred.h, ECTS: 5, Online – lectures are pre-recorded and will be available via StudOn. Registration is mandatory. Registration are open until October 20, 2021 via StudOn.
- Dates:
- to be determined
- Prerequisites / Organisational information:
- The Business Intelligence course offered in the summer term by the Chair of Information Systems (Services, Processes, Intelligence) or a similar lecture on data mining or machine learning.
- Contents:
- Social media became an inseparable part of today’s companies. The vast amount of user generated data online gives huge advantages to companies primarily by providing them with easy access to customer data free of charge. With every action online, users leave a trace behind which companies can use for a wide variety of decisions – product development and improvement, more targeted advertising, customer support. The user data come in various forms: text, images, videos.
In this seminar we put special focus on text and network data. We first teach the theory behind text and network mining and then apply this knowledge on to given datasets.
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