224223b Grundlagen Data Analytics & Science
| Zuletzt geändert: | 28.05.2025 / Özkan |
| 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 |