Introduction to Programming for Business Analytics

 

Lehrbetrieb im Wintersemester

Die Lehrveranstaltung Introduction to Programming for Business Analytics (Vorlesung + Übung) wird als Online-Kurs nach dem Inverted-Classroom-Paradigma durchgeführt. Aufzeichnungen von Vorlesungen, die sich auf bestimmte Themen konzentrieren, werden in Moodle zur Verfügung gestellt und von Übungsaufgaben begleitet, die die Studierenden versuchen sollen, selbst zu lösen. Musterlösungen werden in Live-Übungen präsentiert und später zum Download bereitgestellt. Fragen zu den Musterlösungen können auch im Forum gestellt werden. Fragen an den Dozenten und weiterführende Diskussionen finden auch während der regelmäßigen Live-Sitzungen statt.

Bitte beachten Sie: Aufzeichnungen und andere Materialien werden nach und nach zur Verfügung gestellt und bleiben dann bis zum Ende des Semesters verfügbar. Kick-off und Live-Sitzungen werden nicht aufgezeichnet. In den Live-Sitzungen werden nur spezifische Fragen zu den in den Aufzeichnungen behandelten Themen beantwortet und es bleibt Zeit für Diskussionen. Die Themen, die in den aufgezeichneten Sitzungen behandelt werden, werden nicht wiederholt. Ein wiederkehrender Zoom-Link für die Auftaktveranstaltung und alle Live-Sitzungen wird über Moodle zur Verfügung gestellt.

Inhalt

Diese Lehrveranstaltung hat das Ziel, die Studierenden mit der Programmierung in den Sprachen Julia und Python bekannt zu machen. Anhand von praktischen Problemen und Übungen lernen die Studierenden das Strukturierte Programmieren, die Verwendung grundlegender Datenstrukturen, und das Algorithmische Denken. Zusätzlich werden den Studierenden mehrere Julia- und Python-Softwarebibliotheken für die Datenanalyse und -visualisierung vorgestellt, und die Studierenden lernen, Ihr erworbenes Wissen zur Lösung betriebswirtschaftlicher Aufgaben einzusetzen.

Steckbrief

Sprache: Englisch

Vorkenntnisse:

Keine

Benotung:

100 % Klausur
 

Lernziele

  1. zu lernen, Programme in Julia und Python zu verstehen und unter Verwendung geeigneter Datenstrukturen selbst zu schreiben
  2. Programme zur betriebswirtschaftlichen Datenanalyse in Julia und Python zu verstehen, zu entwickeln, zu Dokumentieren und bestehende Fehler in ihnen zu beheben
  3. mit in der betriebswirtschaftlichen Datenanalyse gängigen Softwarebibliotheken zu arbeiten
 

Externe Links