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Advanced Data Analytics for Management Support - Detailseite

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Veranstaltungsnummer 707929
Semester SoSe 2021 SWS 2
Rhythmus jedes 2. Semester Moodle-Link https://moodle.hu-berlin.de/course/view.php?id=103703
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfrist Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!
Veranstaltungsformat Digital

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
Mi. 08:30 bis 10:00 wöch     findet statt    
Gruppe 1:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Lessmann, Stefan, Professor, Dr.
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Education (BS)  Betriebl. Rechnungswesen 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )     -  
Master of Science  Betriebswirtschaftslehre Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Betriebswirtschaftslehre Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Master of Science  Economics/ Management Sc. Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Master of Science  Volkswirtschaftslehre Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Volkswirtschaftslehre Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Master of Science  Wirtschaftsinformatik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Wirtschaftsinformatik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Master of Education (BS)  Wirtschaftspädagogik (WV) 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Wirtschaftspädagogik (WV) Programm ( POVersion: 1999 )     -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Wirtschaftsinformatik
Inhalt
Kommentar

The module Advanced Data Analytics for Management Support (ADAMS) introduces students to the latest developments in the scope of data-driven management support. It covers relevant theories and concepts in machine learning against the background of concrete real-world applications in management science. Special emphasize is given to the analysis of textual data and other forms of complex data such as sequences or images. Corresponding data is typically approached using the framework of deep artificial neural networks. The module recognizes the importance of deep learning and elaborates on corresponding methodologies. Frameworks and practices to use advanced (deep) machine learning technology and deploy corresponding solutions are of critical importance and will be elaborated in tutorial sessions.

The topics covered in the module include but are not limited to:

  • Fundamentals of artificial neural networks
  • Recurrent and convolutional neural networks for sequential data processing
  • Fundamentals of natural language processing(NLP)
  • Text embedding and language models
  • Sentiment Analysis
  • Approaches for NLP transfer learning

The module is designed as a follow-up to the module Business Analytics and Data Science (BADS). We expect students to have completed that module prior to taking ADAMS. More specifically, it is strongly recommended to join this module with a solid understanding of (supervised) machine learning practices and algorithms. Some experience in Python programming is also expected since we use the Python programming language in tutorials. The grading of the module will be based on a practical assignment, which also involves Python programming.

Literatur

A Zhang, ZC Lipton, M Li, AJ Smola (2020) Dive into Deep Learning, interactive deep learning book with code. https://d2l.ai/

Bemerkung

StO/PO MA 2016: 6 LP, Modul: "Advanced Data Analytics for Management Support"

StO/PO MEMS 2016: 6 LP, Modul: "Advanced Data Analytics for Management Support", Major: Quantitative Management Science

Prüfung

Term paper

Zielgruppe

Masterstudium

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 6 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2021 gefunden:

Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin