Betriebliche Anwendungen

Die Lehrveranstaltungen der Spezialisierung Betriebliche Anwendungen vermitteln aktuelle Kompetenzen in den Bereichen der Kennzahlenorientierten Unternehmensführung 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 Python, Jupyter, R, RStudio 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 (Microsoft Power BI) und Datenbanken (MySql) erlernt. Darüber hinaus werden Grundlagen der Nutzung von Machine Learning im Businesskontext vermittelt.

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 Python und R. Besonders die Anwendung von Open Source Bibliotheken zum Machine Learning wie Scikit-Learn, TensorFlow, Keras und Tidymodels werden erlernt.