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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung/Übung Veranstaltungsnummer 7010313
Semester SoSe 2024 SWS 4
Rhythmus Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache englisch
Belegungsfrist Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Gebäude Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Mo. 16:00 bis 20:00 wöch 22 (Seminarraum)
Stockwerk: EG


Institutsgebäude - Spandauer Straße 1 (SPA 1)

  findet statt    
Gruppe 1:
 


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

The evolution from analogue to digital technologies continues to dominate the attention of decision makers today. Many tools in industrial production processes have been automated or replaced by highly complex mechanisms with pre-programmed decision-making. The change to digital modes of operations increasingly determines the lives of individuals and does so in increasingly unexpected ways.

The students get insight into the area of modern internet based Computational Statistics Methods and Time Series Analysis in Python. Practically relevant knowledge on methods, data forms and Gestalt will be trained. The use of GITHUB and network techniques will be taught and transferred into www.quantlet.de and www.quantinar.com. Direct computer oriented knowledge and possibilites of empirical research will be shown.

Detailed information about project: During the course of the lecture, students work a project. The research question is either self-proposed by the students or given by the lecturer. The project must contain a data analysis in Python. Ongoing project updates should constantly be presented in the lecture. The code has to be transparently available and reproducible on Quantlet.

Bemerkung

StO/PO MA 2016: 6 LP, Modul: "Selected Topics in Quantitative Methods"

StO/PO MEMS 2016: 6 LP, Modul: "Selected Topics in Quantitative Methods", Major: Quantitative Methods

Prüfung

Portfolio exam: The course is completed with a project and an oral exam (20 min). The projects are presented in the last lecture and the oral exam is in the following week.

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 7 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2024 gefunden:

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