607.916 (21S) Methodology 3: Data Analytics

Sommersemester 2021

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
01.03.2021 13:00 - 14:30 Online Off Campus
... keine weiteren Termine bekannt

Überblick

Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.

Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Lehrende/r
LV-Titel englisch
Methodology 3: Data Analytics
LV-Art
Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell
Onlinelehrveranstaltung
Semesterstunde/n
2.0
ECTS-Anrechnungspunkte
4.0
Anmeldungen
26 (30 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache
Englisch
LV-Beginn
01.03.2021
eLearning
zum Moodle-Kurs

Zeit und Ort

Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Introduction to data analytics.

Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools

There are two parts - lectures and practice sessions. Practice sessions require mandatory attendance. See the description in Moodle for details.

 Due to Covid-19 all units will be held via BBB Classroom. See the corresponding links in Moodle.

In the practice sessions we will use statistical software R. It would be helpful to install it in advance: https://www.r-project.org/.

Inhalt/e

  1. Motivation, Data Collection and Preparation
  2. Data Visualization
  3. Association Rule Learning
  4. Cluster Analysis
  5. Regression Models
  6. Heuristic Methods
  7. Artificial Neural Networks

Erwartete Vorkenntnisse

Sufficient prior knowledge in statistics as covered by Methodology II: Statistics.

Literatur

A significant part of the lecture is covered by “Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking” by Foster Provost and Tom Fawcett.

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

Lectures: multiple choice online exam - 60 minutes time for 10 questions with 4 true/false statements each.

Practice sessions: exercises; active participation in the discussion.

Please note that both the successful completion of the practice sessions and the positive result from the multiple-choice exam related to the lectures are necessary in order to complete the Data Analytics VC successfully. If only one of the two parts is not completed successfully Data Analytics VC needs to be repeated altogether.

See description in Moodle for details, especially regarding the practice sessions.

Prüfungsinhalt/e

The exam is based on the actual contents discussed in the lecture.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

Lectures: Of the possible maximal 40 points you must reach at least 70% = 28 points to get a positive grade.

Practice sessions: Based on the checklists and presentations of exercises you must reach at least 60% = 15 points of the possible maximal 25 points to get a positive grade.

Lectures contribute 75% and practice sessions 25% to the total grade.

Please note that both the successful completion of the practice sessions and the positive result from the multiple-choice exam related to the lectures are necessary in order to complete the Data Analytics VC successfully.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Bachelorstudium Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Fach: Methoden der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften (Pflichtfach)
      • 5.3 Weitere empirische Methoden ( 0.0h VO, VC, VI / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Fach: Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • 20.1 SVWL Volkswirtschaftslehre I ( 0.0h VO, KS, VC, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Fach: Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • 20.2 SVWL Volkswirtschaftslehre II ( 0.0h VO, KS, VC, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Fach: Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • 20.3 SVWL Volkswirtschaftslehre III ( 0.0h VO, KS, VC, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Fach: Fach aus dem gebundenen Wahlfachbündel I (Wahlfach)
      • 26.1 Lehrveranstaltung I ( 0.0h VO, VC, KS, VI / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Fach: Fach aus dem gebundenen Wahlfachbündel I (Wahlfach)
      • 26.2 Lehrveranstaltung II ( 0.0h VO, VC, KS, VI / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Fach: Fach aus dem gebundenen Wahlfachbündel I (Wahlfach)
      • 26.3 Lehrveranstaltung III ( 0.0h VO, VC, KS, VI / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 18W.1)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 9.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3., 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Angewandte Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 14W.3)
    • Fach: Vertiefung aus Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • §10(1) Vertiefung aus Volkswirtschaftslehre ( 2.0h VO / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Angewandte Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 14W.3)
    • Fach: Vertiefung aus Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • §10(1) Vertiefung aus Volkswirtschaftslehre ( 2.0h KS / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Angewandte Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 14W.3)
    • Fach: Vertiefung aus Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • §10(1) Vertiefung aus Volkswirtschaftslehre ( 2.0h VO / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Angewandte Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 14W.3)
    • Fach: Vertiefung aus Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • §10(1) Vertiefung aus Volkswirtschaftslehre ( 2.0h KS / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Angewandte Betriebswirtschaft (SKZ: 518, Version: 14W.3)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • §11 Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 10.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Angewandte Betriebswirtschaft (SKZ: 918, Version: 12W.4)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium Wirtschaftsinformatik (SKZ: 522, Version: 20W.1)
    • Fach: Grundlagen des Informationsmanagement und Forschungsmethodik (Pflichtfach)
      • 3.2 Methoden der empirischen Sozialforschung ( 0.0h VO, VI, VC / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 3. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Fach: Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • 7.7.1. SVWL Volkswirtschaftslehre 1 ( 0.0h VO, VC, KS, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Fach: Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • 7.7.2. SVWL Volkswirtschaftslehre 2 ( 0.0h VO, VC, KS, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Fach: Volkswirtschaftslehre (Wahlfach)
      • 7.7.3. SVWL Volkswirtschaftslehre 3 ( 0.0h VO, VC, KS, SE / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 519, Version: 18W.1)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 9.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3., 4., 5., 6. Semester empfohlen
  • Bachelorstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 519, Version: 12W.3)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Masterstudium Wirtschaft und Recht (SKZ: 909, Version: 12W.4)
    • Fach: Freie Wahlfächer (Freifach)
      • Freie Wahlfächer ( 0.0h XX / 6.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
  • Bachelorstudium International Business and Economics (SKZ: 516, Version: 19W.1)
    • Fach: Methodology in Business and Economics Research (Pflichtfach)
      • 7.3 Methodology 3 ( 0.0h VO, VI, VC, KS / 4.0 ECTS)
        • 607.916 Methodology 3: Data Analytics (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 2., 3. Semester empfohlen

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Diese Lehrveranstaltung ist keiner Kette zugeordnet