Search
Generic filters
Exact matches only
Filter by content type
Users
Attachments

Lehre

Überblick

Das Hauptziel unserer Lehrveranstaltungen ist es, die Datenkompetenz der Studierenden zu erhöhen. Wir verfolgen einen problem-orientierten Fallstudienansatz, der es Studierenden ermöglicht, herausfordernde betriebswirtschaftliche Probleme in datenbezogene Fragestellungen zu übersetzen und diese mit Ansätzen aus den Bereichen Business Analytics, Data Science und Machine Learning zu lösen sowie die erzielten Ergebnisse kritisch zu hinterfragen.

Kurse FS23 & HS22

Bachelor
Master
PhD
add

Business Analytics und Data Science Applications

Ivo Blohm

Daten sind das neue Öl! Daten sind eine neue Asset-Klasse! Solche und ähnliche Aussagen sind heute allgegenwärtig und sollen das grosse wirtschaftliche Potenzial von Data Science und künstlicher Intelligenz veranschaulichen. "Smarte" Produkte und Dienstleistungen sind bereits heute allgegenwärtig und werden in Zukunft eine immer grössere Rolle in unserem Privat- und Arbeitsleben spielen. So galten beispielsweise selbstfahrende Autos vor 10 Jahren noch als technische Utopie; heute wartet man auf die flächendeckende Markteinführung. Übergeordnetes Ziel des Kurses ist es, Studierende in die Lage zu versetzen, mittels Big Data, Data Science, Machine Learning & Co betriebswirtschaftliche Probleme lösen zu können. Dafür verfolgt der Kurs ein Fallstudien-orientiertes Kursdesign. In jeder Fallstudie wird auf Basis einer konkreten betriebswirtschaftlichen Problemstellung eine prototypische Anwendung entwickelt, um z.B. die finanzielle Performance, operative Effizienz oder die Effektivität von betriebswirtschaftlichen Massnahmen zu verbessern. Im Rahmen der Fallstudien werden eine Vielzahl von unterschiedlichen Algorithmen und Analyse-Ansätzen besprochen und eingeübt. Die Fallstudien stammen dabei in der Regel aus dem Kontext von führenden Internet- und Technologie-Unternehmen, wie z.B. Facebook, Linkedin, Netflix, Orange oder Zalando. Diese Fallbeispiele umfassen dabei u.a. die Vorhersage von Weinqualität, Vorhersage von zukünftigen Kundenverhalten, das Erstellen von Kaufempfehlungen oder die automatisierte Identifikation von Fake News. Studierende lernen dabei den Umgang mit grossen unstrukturierten Datenmengen.

Abschlussarbeiten

Sind Sie am Ende Ihres Bachelor- oder Masterstudiums? Im Rahmen unserer Forschungsschwerpunkte suchen wir fortlaufend Studierende, die bei uns eine Abschlussarbeit schreiben wollen.

Derzeit sind keine Arbeiten ausgeschrieben

Haben Sie einen eigenen Themenvorschlag?

Haben Sie ein eigenes Thema, das für uns interessant sein könnte? Wir freuen uns über Ihren Themenvorschlag!

    Ihre Bewerbung für eine Abschlussarbeit

    Danke für Ihr Interesse, Ihre Abschlussarbeit bei Prof. Dr. Blohm zu schreiben. Wir betreuen gerne Studierende, die sich für unsere Forschungsthemen begeistern und die bisher gute akademische Leistungen erbracht haben. Weil wir eine grosse Anzahl an Bewerbungen bekommen, können wir nur jene berücksichtigen, die gut zu unseren Forschungsgebieten passen. Mehr zu unseren Forschungsgebieten erfahren Sie auf dieser Webseite. Um sich zu bewerben, können Sie eines der Themen in Betracht ziehen, an denen wir arbeiten oder Sie können ein eigenes Thema vorschlagen.



    Bewerbung für:*

    Research Proposal:*

    CV:*

    Motivationsschreiben:*

    Notenauszug:

    Vorgesehener Beginn der Arbeit:*

    Vorgesehene Abgabe der Arbeit:*
    Wir rechnen mit mindestens 4 Monaten Bearbeitungszeit von Beginn bis zur Abgabe der Arbeit