Betriebliche Anwendungen

Die Lehrveranstaltungen der Spezialisierung Betriebliche Anwendungen vermitteln aktuelle Kompetenzen in den Bereichen der Kennzahlenorientierten Unternehmensführung, des Data-Warehousing und der Anwendung von Algorithmen des Maschinenlernens im betrieblichen Kontext.

Führende und weit verbreitete Analysewerkzeuge von Microsoft werden hier ebenso genutzt wie die kostenlosen Open-Source Lösungen R, Python, Jupyter und Tensorflow.

Der Arbeitsmarkt sucht in Deutschland ebenso wie weltweit händeringend nach Data Scientists mit diesem Kompetenzprofil.

Studienaufbau

Die Lehrveranstaltungen der Spezialisierung Betriebliche Anwendungen bestehen aus folgenden Modulen:

Business Analytics (4 SWS, 5 ECTS, SPM1)

Schwerpunkt dieser Veranstaltung ist das Corporate Performance Management und die kennzahlenorientierte Unternehmensführung auf Basis einer umfassenden (intelligenten) Informationsarchitektur (Data Warehouse) und entsprechender Informationsverfügbarkeit (Dashboards). Fundiertes Know-How im Bereich Data-Warehousing und Systemintegration wird hier auf Basis führender Softwarelösungen erlernt (Microsoft Power BI).

Machine Learning for Business (4 SWS, 5 ECTS, SPM1)

Schwerpunkt dieser Veranstaltung sind die Anwendung neuester Algorithmen des überwachten, teilüberwachten und unüberwachten Maschinenlernens (Lineare Modellierung, Neuronale Netze, Klassifikation, Entscheidungsbäume etc.) mit der Programmiersprache R. Neben intern in Unternehmen verfügbaren Daten werden auch Daten aus dem Internet und sozialen Netzwerken analysiert.

Anwendungsentwicklung for Business (4 SWS, 5 ECTS, SPM2)

Schwerpunkt dieser Veranstaltung ist das Machine Learning mit Fokus auf dem Text Mining (u.a. Natural Language Processing, Sentimentanalyse) mit der Programmiersprache Python. Besonders die Anwendung von Open Source Bibliotheken zum Machine Learning wie TensorFlow werden erlernt.