Modulhandbuch (Module manual)

M.184.3324 Studienarbeit Predictive Analytics
(Studienarbeit Predictive Analytics)

Koordinator (coordinator):	Prof. Dr. Oliver Müller
Ansprechpartner (contact):	Prof. Dr. Oliver Müller (oliver.mueller[at]uni-paderborn.de)
Credits:	5 ECTS
Workload:	150 Std (h)
Semesterturnus (semester cycle):	SoSe/WS
Studiensemester (study semester):	3-6
Dauer in Semestern (duration in semesters):	1

Lehrveranstaltungen (courses):
	Nummer / Name (number / title)	Art (type)	Kontaktzeit (contact time)	Selbststudium (self-study)	Status (P/WP) (status)	Gruppengröße (group size)
a)	K.184.33241 / Studienarbeit Predictive Analytics	Block	12 Std (h)	138 Std (h)	P
Wahlmöglichkeiten innerhalb des Moduls (Options within the module):
Keine

Empfohlene Voraussetzungen (prerequisites):
Zur Zeit sind keine Voraussetzungen bekannt. (No conditions are known.)

Inhalte (short description):
Unter dem Begriff Predictive Analytics werden verschiedene statistische Methoden und Machine Learning Algorithmen zusammengefasst, die Trends und Muster in historischen Daten erkennen, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Betriebswirtschaftliche Anwendungen von Predictive Analytics lassen sich beispielsweise im Marketing oder Finanzwesen finden. Zu ausgewählten Themen im Bereich Predictive Analytics werden am Lehrstuhl Studienarbeiten mit Projektcharakter angeboten und betreut. Die Projekte können alleine oder in Gruppen von 2-3 Studierenden bearbeitet werden. Das Modul ist als Blockveranstaltung mit 2-3 Terminen konzipiert. Im ersten Block werden grundlegende Predictive Analytics Methoden anwendungsorientiert eingeführt. In den nachfolgenden Blöcken präsentieren die Studierenden den Fortschritt und das Endergebnis ihres jeweiligen Projektes. Die Studierenden werden durch die Studienarbeit auf die spätere Bachelorarbeit vorbereitet. Wesentliches methodisches Lernziel ist das Verfassen einer wissenschaftlichen Arbeit auf Bachelorarbeits-Niveau. Die Veranstaltungen finden in der Vorlesungazeit statt, das Modul schließt mit der Abgabe der Hausarbeit und nachfolgender Präsentation nach der Vorlesungszeit.

Inhalte (short description):

Unter dem Begriff Predictive Analytics werden verschiedene statistische Methoden und Machine Learning Algorithmen zusammengefasst, die Trends und Muster in historischen Daten erkennen, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Betriebswirtschaftliche Anwendungen von Predictive Analytics lassen sich beispielsweise im Marketing oder Finanzwesen finden. Zu ausgewählten Themen im Bereich Predictive Analytics werden am Lehrstuhl Studienarbeiten mit Projektcharakter angeboten und betreut. Die Projekte können alleine oder in Gruppen von 2-3 Studierenden bearbeitet werden. Das Modul ist als Blockveranstaltung mit 2-3 Terminen konzipiert. Im ersten Block werden grundlegende Predictive Analytics Methoden anwendungsorientiert eingeführt. In den nachfolgenden Blöcken präsentieren die Studierenden den Fortschritt und das Endergebnis ihres jeweiligen Projektes. Die Studierenden werden durch die Studienarbeit auf die spätere Bachelorarbeit vorbereitet. Wesentliches methodisches Lernziel ist das Verfassen einer wissenschaftlichen Arbeit auf Bachelorarbeits-Niveau.

Die Veranstaltungen finden in der Vorlesungazeit statt, das Modul schließt mit der Abgabe der Hausarbeit und nachfolgender Präsentation nach der Vorlesungszeit.

Lernergebnisse (learning outcomes):

Fachkompetenz Wissen (professional expertise):
Studierende... - kennen verschiedene Predictive Analytics Methoden und können deren Funktionsweise erläutern - kennen die Vor- und Nachteile verschiedener Predictive Analytics Methoden - kennen typische betriebswirtschaftliche Anwendungsfälle von Predictive Analytics
Fachkompetenz Fertigkeit (practical professional and academic skills):
Studierende... - extrahieren Daten aus externen Quellen und bereiten diese für Predictive Analytics vor - wenden Predictive Analytics Methoden auf realistischen Datensätzen an - evaluieren die Präzision von statistischen Vorhersagen
Personale Kompetenz / Sozial (individual competences / social skills):
Studierende... - präsentieren den Fortschritt und die Ergebnisse ihres eigenen Projektes - evaluieren den Fortschritt und die Ergebnisse anderer Projekte und geben konstruktives Feedback
Personale Kompetenz / Selbstständigkeit (individual competences / ability to perform autonomously):
Studierende... - wählen selbstständig ein Thema für ihr Projekt aus - definieren den Umfang ihres Projektes und überwachen und kontrollieren den Projektfortschritt über den Verlauf des Semesters

Prüfungsleistungen (examinations)
Art der Modulprüfung (type of modul examination): Modulprüfung
	Art der Prüfung (type of examination)	Umfang (extent)	Gewichtung (weighting)
a)	Hausarbeit	ca. 15 Seiten [Abgabe i.d.R. 1. Sonntag im März]	60.00 %
b)	Präsentation	20-30 Minuten [Präsentation i.d.R. 10-14 Tage nach Abgabe]	40.00 %

Studienleistung / qualifizierte Teilnahme (module participation requirements)
Nein

Voraussetzungen für die Teilnahme an Prüfungen (formal requirements for participating in examinations)
Keine

Voraussetzungen für die Vergabe von Credits (formal requirements for granting credit points)
Die Vergabe der Credits erfolgt, wenn die Modulnote mindestens „ausreichend“ ist

Gewichtung für Gesamtnote (calculation of overall grade)
Das Modul wird mit der doppelten Anzahl seiner Credits gewichtet (Faktor: 2)

Verwendung des Moduls in den Studiengängen (The module can be selected in the following degree programmes)
B.Sc. International Business Studies, B.Sc. Wirtschaftsinformatik, B.Sc. Wirtschaftswissenschaften

Umfang QT (participation requirements):

Lernmaterialien, Literaturangaben (learning material, literature):

Teilnehmerbegrenzung (participant limit):
12 Personen

Sonstige Hinweise (additional information):
BITTE BEACHTEN! Dieses Modul ist kapazitativ auf 12 Teilnehmer/innen begrenzt. Bitte beachten Sie die Hinweise zu kapazitativ-begrenzten Modulen im Bereich „Studium" auf den Seiten der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften. Studierende melden sich für das Modul in PAUL an, die Auswahl der Teilnehmer erfolgt durch das Studienbüro gemäß der Modulauswahl-ordnung der Fakultät WW. Zu Beginn der Vorlesungszeit findet eine Einführungsveranstaltung statt, in der Themen sowie wichtige Informationen zum Modul bekannt gegeben werden. Die Teilnahme wird dringend empfohlen, auch wenn Studierende zu dem Zeitpunkt noch keine Zulassung zu dem Modul haben. Die Vorträge erfolgen im Rahmen von Blockterminen.

Sonstige Hinweise (additional information):

BITTE BEACHTEN!

Dieses Modul ist kapazitativ auf 12 Teilnehmer/innen begrenzt. Bitte beachten Sie die Hinweise zu kapazitativ-begrenzten Modulen im Bereich „Studium" auf den Seiten der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften.

Studierende melden sich für das Modul in PAUL an, die Auswahl der Teilnehmer erfolgt durch das Studienbüro gemäß der Modulauswahl-ordnung der Fakultät WW.

Zu Beginn der Vorlesungszeit findet eine Einführungsveranstaltung statt, in der Themen sowie wichtige Informationen zum Modul bekannt gegeben werden. Die Teilnahme wird dringend empfohlen, auch wenn Studierende zu dem Zeitpunkt noch keine Zulassung zu dem Modul haben. Die Vorträge erfolgen im Rahmen von Blockterminen.

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