Beschreibung einzelner Lerneinheiten (ECTS-Lehrveranstaltungsbeschreibungen) pro Semester

Studiengang: Master Betriebswirtschaft: Accounting, Controlling & Finance
Studiengangsart: FH-Masterstudiengang
Berufsbegleitend
Sommersemester 2020

Titel der Lehrveranstaltung / des Moduls Business Analytics im Controlling mit R
Kennzahl der Lehrveranstaltung / des Moduls 025122122430
Unterrichtssprache Englisch
Art der Lehrveranstaltung (Pflichtfach, Wahlfach) Pflichtfach
Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wird Sommersemester 2020
Semesterwochenstunden 3
Studienjahr 2020
Niveau der Lehrveranstaltung / des Moduls laut Lehrplan 2. Zyklus (Master)
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits 6
Name des/der Vortragenden Markus ILG


Voraussetzungen und Begleitbedingungen

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Lehrinhalte
  • Einführung in Business Analytics
  • Grundlagen der Programmierung in R
  • Explorative Datenanalyse
  • Regression und Klassifikation als Controllinginstrument

Lernergebnisse

Digitalisierung verändert das Berufsbild des Controllers. Zum einen rücken neue Fragenstellungen in den Fokus des Controllinginteresses, da aufgrund der Digitalisierung neue Möglichkeiten der Auswertung und Analyse entstehen. Zum anderen verändert sich das Kompetenzprofil des Controllers, das zusätzlich zu klassischen betriebswirtschaftlichen Themen vermehrt auch Themen aus dem Bereich der IT und der Datenanalyse umfasst.

Die Lehrveranstaltung setzt gezielt Schwerpunkte und behandelt gemeinsam mit den Studierenden praxisnahe Beispiele aus dem Controllingalltag in der Digitalen Transformation.

Zentrale Idee des Kurses ist, dass durch die eigenständige Umsetzung konkreter Datenanalyseprobleme am Computer eine tiefere Einsicht in die Herausforderungen und Lösungsmöglichkeiten für das Controlling der Zukunft entsteht.

Die Absolventinnen und Absolventen dieser Lehrveranstaltung

  • kennen die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Controlling,
  • sie sind in der Lage, eigene Datenanalysen in R zu implementieren,
  • kennen und verstehen wichtige Algorithmen und deren Bedeutung für das Controlling.


Geplante Lernaktivitäten und Lehrmethoden

 

  • Eigenständige E-Learning-Kurse zur Vorbereitung
  • Vorlesung
  • Umfangreiche Übungen am Computer
  • Gruppenarbeiten


Kommentar

Vorbereitung mit einem Onlinekurs "Einführung in R" ist im Selbststudium erforderlich und wird zu Beginn der Veranstaltung mit einem Test geprüft.


Empfohlene Fachliteratur und andere Lernressourcen

O’Neil, Cathy (2017): Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. London: Penguin.

Seiter, Mischa (2017): Business Analytics: Effektive Nutzung fortschrittlicher Algorithmen in der Unternehmenssteuerung. München: Vahlen.

Taddy, Matt (2019): Business Data Science: Combining Machine Learning and Economics to Optimize, Automate, and Accelerate Business Decisions. New York: McGraw-Hill Education.

Varian, Hal R. (2014): «Big Data: New Tricks for Econometrics.» In: Journal of Economic Perspectives, 28 (2014), 2, S. 3–28. Online im Internet: DOI: 10.1257/jep.28.2.3

Wickham, Hadley; Grolemund, Garrett (2017): R for Data Science. Sebastopol, CA: O’Reilly. https://r4ds.had.co.nz


Art der Vermittlung

Präsenzveranstaltung