LFU:online

Der Kurs behandelt die folgenden Themen:

• Datenaufbereitung in R
• Datenanalyse in R
• Datenbasierte Entscheidungsfindung

Studierende entwickeln Einblicke in Analysemethoden und praktische Analysefähigkeiten in der systematischen Sammlung, Aufbereitung, Analyse und Interpretation von Daten zu Verbesserung von Geschäftsentscheidungen im strategischen Management.

Studierende lernen in diesem Kurs Werkzeuge zur Datenaufbereitung und -analyse kennen und anzuwenden. Der Kurs fokussiert dabei auf Datenanalyse im strategischen Management. Dabei werden Datensammlung und -aufbereitung, explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Modellierung und Kommunikation von Ergebnissen besprochen. Die Einheiten des Kurses sind anwendungsorientiert und vermitteln dabei Grundkenntnisse in R, einer Programmiersprache für statistische Berechnungen. Inhaltlich besteht das Seminar aus zwei Teilen:

1. Datenaufbereitung und deskriptive Statistik
2. Modellierung und Regressionsanalyse

Dieser Kurs wird als Seminar im Stil eines Workshops abgehalten. Lernvideos und Onlineressourcen sind die Basis des Kurses. Während der Kurseinheiten, arbeiten Studierende an Aufgabenstellungen, um ihr Wissen aus dem Selbststudium zu festigen. Außerdem arbeiten Studierende an einem Gruppenprojekt, um das Gelernte selbständig anzuwenden.

• Mitarbeit und Aufgaben: 30%
• Zwischenklausur: 30%
• Gruppenarbeit: 30%
• Peer-rating: 10%

• Çetinkaya-Rundel, M. & Hardin, J. (2021). Introduction to Modern Statistics. Open Intro. Available at: https://openintro-ims.netlify.app/index.html.
• Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer. Available at: https://web.stanford.edu/~hastie/ISLR2/ISLRv2_website.pdf.
• Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. O'Reilly Media, Inc. Available at: https://r4ds.had.co.nz/.

keine

Die Anmeldung zu den Lehrveranstaltungen im Masterstudium erfolgt ausnahmslos über LFU:online. Es gibt eine große Auswahl an unterschiedlichen SE, UE oder PS in den einzelnen Modulen - bitte hier eure Präferenzen angeben. WICHTIG: eine Anmeldung zur VO, VU oder EX eines Moduls ist NICHT erforderlich. Diese Anmeldung erfolgt automatisch, nachdem die Teilnahme an der zum Modul gehörenden LV (SE, UE oder PS) bestätigt worden ist: https://lfuonline.uibk.ac.at/public/lfuonline_lv.home