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Seminar Applied Predictive Analytics - Detailseite

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  • Online Belegung noch nicht möglich oder bereits abgeschlossen
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Veranstaltungsnummer 707926
Semester SoSe 2020 SWS 2
Rhythmus jedes 2. Semester Moodle-Link https://moodle.hu-berlin.de/enrol/index.php?id=94556
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfrist - Eine Belegung ist online erforderlich
Veranstaltungsformat Digital

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
Di. 16:00 bis 18:00 wöch Institutsgebäude - 337/338 Spandauer Straße 1 (SPA 1) - (Besprechungsräume allgemein)   findet statt     24
Gruppe 1:
Zur Zeit keine Belegung möglich


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Lessmann, Stefan, Professor, Dr.
Zharova, Alona , 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  Statistik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )     -  
Programmstud.-o.Abschl.MA  Statistik Programm ( POVersion: 1999 )     -  
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 gives students an opportunity to work on a real-life predictive modeling project. The specific modeling task will typically relate to a business planning problems, for example in marketing or finance. In this scope, students have the opportunity to develop a variety of skills, including:

 

  • Students further develop their team work and project management abilities.
  • Students get acquainted with contemporary software packages for data science.
  • Students are able to develop advanced forecasting models using a variety of algorithms from statistics, machine learning, and other domains.
  • Students advance their knowledge in data integration, preparation, and transformation, which allows them to create predictive variables from noisy real-world data sets.

In the first part of the seminar, students will develop an entry for a selected forecasting competition. In this scope, they will experience several typical challenges that arise in real-world modeling projects, and develop the necessary skills to overcome these obstacles.
During the competition (i.e., in the first part of the course), which typically runs from the start of the semester to mid-May, seminar participants must be prepared to work under a tight deadline. It is expected that every participants invest substantial effort and time to contribute to the team's submission.
In the second part of the seminar, students will further advance the solution developed for the competition. To that end, they will receive specific analytic tasks and/or research questions related to the problem studied in the competition. Corresponding solutions will be submitted in the form of a research paper. Assessment of student performance will be based on this paper.


Max. number of participants: 24
Application: 1.02. - 14.04.2020 on AGNES
If there are more than 24 applicants, seminar places will be assigned by draw.

Literatur

Hastie, T.; Tibshirani, R.; Friedman, J. (2009) The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd Eds., Springer.

Bemerkung

StO/PO MA 2016: 6 LP, Modul: "Applied Predictive Analytics"

StO/PO MEMS 2016: 6 LP, Modul: "Applied Predictive Analytics", Major: Quantitative Management Science

Prüfung

Term paper

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2020. Aktuelles Semester: WiSe 2020/21.
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