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Advanced Data Analytics for Management Support - Detailseite

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Übung Veranstaltungsnummer 707929
Semester SoSe 2020 SWS 2
Rhythmus jedes 2. Semester Moodle-Link https://moodle.hu-berlin.de/enrol/index.php?id=94480
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. 16:00 bis 18:00 wöch Institutsgebäude - 25 Spandauer Straße 1 (SPA 1) - (Medienunterstützter Unterrichtsraum) N.N. findet statt    
Gruppe 1:
 
Gruppe 2
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
Do. 08:30 bis 10:00 wöch Institutsgebäude - 125 Spandauer Straße 1 (SPA 1) - (Unterrichtsraum) Lessmann findet statt    
Gruppe 2:
 


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 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.

Topics covered in the module include but are not limited to:

 

  • Fundamentals of artificial neural networks
  • Recurrent networks for sequential data processing with applications in finance
  • Convolutional neural networks
  • Generative models and adversarial learning
  • Fundamentals of textual data analysis
  • Neural network-based text embeddings: word2vec and cousins
  • Approaches for topic modeling and sentiment analysis
  • A primer in reinforcement learning

 The module draws on the concepts and practices covered in Business Analytics & Data Science (BADS). Successful completion of BADS is a prerequisite to take this module.

 The module makes use of the Python programming language. Fundamentals of machine learning in Python will be covered in the first weeks of the tutorial sessions. However, students must be prepared to invest a sizeable about of time into self-study to internalize relevant programming skills and gain the experience needed for subsequent tutorials. The grading of the module will be based on a practical assignment, which also involves Python programming.

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

Practical assignment: develop learning model to solve real-world problem and document solution in a term paper

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 6 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2020 gefunden:

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