07

März 2018
Erster Workshop

Ziel dieses Workshops war es, eine gemeinsame Basis zwischen den unterschiedlichen Branchen zu schaffen und erste Visionen zu formulieren.

Zu den Ergebnissen

11

April 2018
Zweiter Workshop

Ziel des zweiten Workshops war es, eine ganzheitliche Betrachtung von Gamification im Life Science Kontext zu ermöglichen. Dafür wurde – aufbauend auf dem ersten Workshop – die User Experience (UX), d.h. die Nutzererfahrung, in den Mittelpunkt gerückt.

Zu den Ergebnissen

27

Juni 2018
Dritter Workshop

In einem eintägigen Simulations-Workshop werden wir gemeinsam ihre Gamification Konzepte in regulierten Arbeitswelten entwickeln. Vision trifft auf Wirklichkeit: Realitätsnah mit Argumentationshilfen gegenüber den Entscheidern.

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Unsere Idee:

Komplexität in hochregulierten Arbeitswelten
spielend beherrschbar machen.

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Veranstaltungsbeschreibung

224223b Grundlagen Data Analytics & Science

Zuletzt geändert:13.11.2023 / Weißmüller
EDV-Nr:224223b
Studiengänge: Werbung und Marktkommunikation (Bachelor, 7 Semester), Prüfungsleistung im Modul Technische Grundlagen der Werbung und Marktkommunikation in Semester 2
Häufigkeit: immer
Dozent: Prof. Dr. Felix Weißmüller
Sprache: Deutsch
Art: -
Umfang: 2 SWS
ECTS-Punkte: 2
Workload: Vorlesung:
15 Termine zu je 2 SWS = 22,5 Zeitstunden
Vor- und Nachbereitung:
7,5 Tage zu je 5 Zeitstunden = 37,5 Zeitstunden
Gesamter Zeitaufwand (Workload) = 60 Zeitstunden
Inhaltliche Verbindung zu anderen Lehrveranstaltungen im Modul: Diese Lehrveranstaltung knüpft an andere Module des Curriculums an, indem sie essenzielle Grundlagen und Kompetenzen für die Entwicklung und Umsetzung datengetriebener Analysen vermittelt. Sie bildet einen integralen Bestandteil der Wissensvermittlung, welches für die Konzeption und Implementierung von Data Science und Analytics-Anwendungen unerlässlich ist. Dabei liegt der Fokus auf der praktischen Anwendung im Bereich von Datenwissenschaft und Analytik, um einen Beitrag zum umfassenden Verständnis dieses Praxisfeldes zu leisten.
Prüfungsform:
Beschreibung: Die Vorlesung "Data Science und Analytics" vermittelt wesentliche Kenntnisse in den Bereichen Datenverständnis und Datenanalyse, insbesondere unter Anwendung von Python für Marketing Mix Modelle. Studierende erwerben grundlegendes Wissen über Datenmanagement, explorative Datenanalyse und die Anwendung von Python-Programmierung zur Modellierung und Auswertung von Marketingdaten.

Der Fokus liegt auf der praxisorientierten Anwendung von Data Science-Methoden, um Marketing Mix Modelle zu erstellen und relevante Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Die Vorlesung fördert somit das Verständnis für fortgeschrittene Analysetechniken und deren Anwendung im Bereich Marketing.

Literatur: Backhaus, K., Erichson, B., Gensler, S., Weiber, R., & Weiber, T. (2021). Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (16. Auflage). Springer Gabler Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32425-4

Weitere Literatur finden Sie in der HdM-Bibliothek.
Internet: Der Link zum Lehrbuch. Kostenlos über die Unibibliothek abrufbar: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-658-32425-4

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