Onlineveranstaltung, importiert von der TU Braunschweig
Business Intelligence
- B.WIWI-WIN.0017 -
Lehrveranstaltung für Bachelor-Studiengänge
Kurzübersicht
Was?
Wie?
Angebotshäufigkeit
jedes Sommersemester
Art der Veranstaltung
Vorlesung
Prüfungsleistung
Klausur (90 Minuten)
Credits
6 ECTS
Teilnahmevoraussetzung
keine
Inhalt
In der Veranstaltung werden zunächst die datengetriebenen Ansätze der Business Intelligence den gängigen Paradigmen zur Lösung betrieblicher Entscheidungsprobleme gegenübergestellt.
Eine repräsentative Auswahl von Methoden, die den gängigen Paradigmen folgen, wird vorgestellt.
Der Schwerpunkt der Veranstaltung liegt dann auf den Methoden der Business Intelligence.
Im Bereich Data Warehousing stehen OLAP-Ansätze, die Data Warehouse Modellierung, ETL-Prozesse und Metadaten im Vordergrund.
Darauf aufbauend wird eine Einführung in das Data Mining gegeben und einige DM-Methoden vorgestellt.
Anmeldeverfahren
Bitte beachten Sie, dass die Anzahl der möglichen Teilnehmer in diesem Kurs auf 25 beschränkt ist. Für die Teilnahme an der Veranstaltung ist eine Voranmeldung bis zum 14.04.2024 über das folgende Formular notwendig:
Anmeldeformular
Bitte beachten Sie, dass Sie mit dem Abschicken des Formulars noch nicht im Kurs eingetragen sind. Sie bekommen am 15.04.2024 eine separate E-Mail, in der Sie darüber informiert werden, ob Sie zugelassen sind. Studierende aus dem Studiengang Wirtschaftsinformatik werden bei der Anmeldung bevorzugt. Restplätze werden unter den Studierenden anderer Studiengänge anschließend verlost.
Bemerkung
Die Aufzeichnung der Einführungsveranstaltung finden Sie hier: Video (noch nicht verfügbar)
Terminübersicht SoSe 2024
Was?
Wann und Wo?
Einführungsveranstaltung
09.04.2024, 08:30 Uhr (Videokonferenz mit Upload als MediaCast)
Link zur Konferenz (noch nicht verfügbar)
Klausur
voraussichtlich 18.06.2024, 10:00 Uhr
Kontakt:
Wirtschaftsinformatik
Professur für Anwendungssysteme und E-Business
Tamino Marahrens
Platz der Göttinger Sieben 5
37073 Göttingen
Tel. 0551 39-28419
tamino.marahrens@uni-goettingen.de