LFU:online

Fähigkeit zur selbständigen Erarbeitung von statistischen Problemstellungen anhand anwendungsbezogener Fragestellungen, Umsetzung in statistischer Software und Kommunikation der Ergebnisse.

Statistische Modellierung mit überwachten und unüberwachten Lernmethoden.

Vortrag der Lehrveranstaltungsfolien durch Lehrveranstaltungsleiter/in.
Erarbeitung, Präsentation und Diskussion von Übungsaufgaben und empirischen Fallstudien durch Studierende.

Onlinetests (30%), kurze Präsentationen der empirischen Fallstudien (30%), schriftliche Klausur (40%).

siehe OLAT

DiSC: keine

Diese Lehrveranstaltung wird im Rahmen von 403.039 VU Data Analytics angeboten.

Das Modul verwendet für die empirischen Fallstudien je nach Gruppe entweder die Statistik-Software R (https://www.R-project.org/) oder Python (https://www.python.org/). Vorkenntnisse in R/Python bzw. Statistik sind nicht zwingend erforderlich, erleichtern aber den Einstieg. Studierenden im Bachelorstudium "Wirtschaftswissenschaften" wird empfohlen, das Modul "Statistische Datenanalyse" vorher abzuschließen. Studierenden im Ergänzungsstudium "Digital Science" wird empfohlen, das Modul "Einführung in die Programmierung mit R" bzw. "Einführung in die Programmierung mit Python" vorher abzuschließen.

Die Akzeptanz basiert auf einer priorisierten Randomisierung. Aktive Studierende der Ergänzung Digital Science haben Vorrang.