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Detailinformationen zum Modul 
Modulbezeichnung:
Digital Seminar in Data Science & Quantitative Applications
Modulbezeichnung (englisch):
Digital Seminar in Data Science & Quantitative Applications
Modulnummer:
82-021-D3B09-H-0124
Niveau:
Bachelor (UNI)
Geberstudiengang:
Typ:
Modul
Federführende Fakultät/Sprachenzentrum:
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Modulverantwortliche/r:
Kuhn, Heinrich
Prüfende:
Leistungspunkte (ECTS-Punkte):
10
Kompetenzen:
• Die Studierenden belegen das Proseminar Supply Chain Management (SCM) (82-021-PS07-H-0507). Zusätzlich zu den im Proseminar geforderten Leistungen implementieren die Studierenden die jeweiligen Daten-, Simulations- oder Optimierungsmodelle in einem Softwaresystem und führen hiermit numerische Analysen durch. Das Modul vermittelt hierdurch die folgenden Kompetenzen:
– Die Studierenden lernen eine spezifische Themenstellung selbständig und wissenschaftlich zu bearbeiten.
– Die Studierenden erlernen die Methoden des wissenschaftlichen Arbeitens, bspw. Literaturrecherche,
Zitierweisen etc.
– Die Studierenden lernen Daten-, Simulations- oder Optimierungsmodelle zu implementieren und im Hinblick auf ökonomische (betriebswirtschaftliche) Fragestellungen zu analysieren.
– Die Studierenden werden mit den Grundlagen des Projektmanagements und der Teamarbeit vertraut.
– Die Studierenden lernen ein Thema strukturiert und verständlich vor einer Fachgruppe zu präsentieren.
– Nach Abschluss des Moduls verfügen die Studierenden über ein grundlegendes Fachwissen im Supply Chain Managements und können Transferleistungen in diesem Bereich erbringen.
• Zur Erarbeitung dieser Kompetenzen wird von den Studierenden sowohl ein überdurchschnittliches
Eigenengagement als auch eine enge Abstimmung mit dem/der betreuenden Dozenten/Dozentin erwartet.
Inhalte/Themen:
• Im Rahmen des Digital Seminar in Data Science & Quantitative Applications bearbeiten die Studierenden
unterschiedliche Themen aus dem Supply Chain Management
• Es werden grundlegende Methoden zur quantitativen Analyse und/oder Optimierung im betriebswirtschaftlichen Kontext vermittelt.
• Es werden Methoden des wissenschaftlichen Arbeitens vermittelt.
• Es werden Grundlagen des Projektmanagements, Softwareentwicklung und der Teamarbeit vermittelt.
Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:
Keine
Empfohlene Voraussetzungen:
• Fortgeschrittenes Studium, ab 4. Semester
• Grundlegende Kenntnisse der Softwareentwicklung, spezifischer Softwaretools und/oder datenanalytischer
Programmiersprachen.
Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:
• Proseminar
• Literaturstudium und Rechenexperimente
• Verfassen einer schriftlichen Ausarbeitung
• Präsentation
Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:
• Mit mindestens “ausreichend“ bewerteter Leistungsnachweis: Portfolio.
• Aufgrund der zu erlangenden Kompetenzen ist eine Kombination verschiedener Prüfungsmodalitäten
notwendig.
• Die schriftliche Ausarbeitung ist gemäß den formalen Vorgaben der Fakultät anzufertigen, der Umfang soll 20 Seiten nicht überschreiten.
• Für die Präsentationen ist eine Vortragszeit von 20 Minuten + 10 Minuten Diskussion vorgesehen. Die Präsentationen werden jeweils in Blöcken zu drei Themen durchgeführt, wobei die Studierenden als Abschluss eine übergreifende Diskussion zum jeweiligen Block vorbereiten sollen.
• Das Vorgehen bei der Anfertigung der Arbeit und die Absprache in den Teams sowie innerhalb eines Themenblocks geht in die Bewertung mit ein.
Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:
26 h = Präsenzzeit Seminar
2 h = Einführung in die Literatursuche
14 h = Vor- und Nachbereitung Seminar
78 h = Schriftliche Ausarbeitung
30 h = Erstellung der Präsentation
150 h = Modellentwicklung, Modellimplementierung, Modellanalyse
300 h = Arbeitsaufwand gesamt
Modulnote:
• Softwareimplementierung (50 %)
• Hausarbeit (30 %)
• Präsentation (20 %)
Lehr- und Lernmethode:
Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur Zugänglichkeit:
• Betriebswirtschaftslehre International B.Sc.
• Betriebswirtschaftslehre B.Sc.
• Data Science B.Sc.
Turnus des Angebots:
SS
Beteiligte Fachgebiete:
Bemerkung:
Lehr- und Prüfungssprache: • Deutsch oder Englisch. Die Unterrichtssprache wird zuvor bekanntgegeben. Literatur: • Becker, Jörg; Kugeler, Martin; Rosemann, Michael (Hrsg.) (2012): Prozessmanagement. Ein Leitfaden zur prozessorientierten Organisationsgestaltung. 7. Aufl. Berlin: Springer Berlin. • Feyerabend, P. (1986): Wider den Methodenzwang, 11. Aufl. Suhrkamp (Frankfurt am Main). • Flynn, Barbara B.; Sakakibara, Sadao; Schroeder, Roger G.; Bates, Kimberly A.; Flynn, E. James (1990): Empirical research methods in operations management. In: Journal of Operations Management, Vol. 9, Iss. 2, 250–284. • Kuhn, Heinrich: Simulation, in: Köhler, R.; Küpper, H.-U. und A. Pfingsten (Hrsg.) (2007): Handwörterbuch der Betriebswirtschaft, 6. Auflage, Stuttgart (Poeschel), Sp. 1624-1632. • Law, A.; Kelton, D. W. (2000): Simulation Modeling and Analysis. 3. Aufl. New York: McGraw-Hill • Render, B.; R.M. Stair and M.E. Hanna (2017): Quantitative Analysis for Management, 13. Aufl., Upper Saddle River: Prentice Hall. • Popper, Karl R. (2005): Logik der Forschung. 11. Aufl., durchges. und erg. /. Tübingen: Mohr Siebeck. • Taha, H. (2022): Operations Research: An Introduction, 11. Auflage, Upper Saddle River: Prentice-Hall.