Die Studierenden

• kennen die Grundlagen von Business Intelligence und Analytics
• Sie können auf Basis von SQL Datenbanken erstellen, Abfragen definieren und Transaktionen durchführen sowie einfache SQL Scripts erstellen
• Sie sind in der Lage auf Basis von MS Excel/MS Power BI dynamische Power Queries zu erstellen bzw. Pivot Analysen durchzuführen
• können einfache Dashboards und Reports im MS Power BI erstellen

keine

• Grundlagen von Business Intelligence und Business Analytics
• Datenmanagement mit MS Excel und Power Query/Pivot;
• MS Power BI Dashboards und Reports
• MS Power BI Enterprise Architektur

Papp, S./Weidinger, W./Meir-Huber, M. (2019): Handbuch Data Science. Mit Datenanalyse und Machine Learning Wert aus Daten generieren. München: Carl Hanser Verlag.
Pochiraju, B./Sridhar, S. (2019): Essentials of Business Analytics. An Introduction to the Methodology and its Applications. Heidelberg: Springer-Verlag GmbH.
Runkler, T. A. (2012): Data Analytics. Models and Algorithms for Intelligent Data Analysis. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag.
Schuster, H./Arendt-Theilen, F./ Morgenthaler, R. (2018): Power BI Desktop - Einstieg und Lösungen. Daten gekonnt analysieren und visualisieren. München: Carl Hanser Verlag.

Moderierte Gruppenarbeit, Vortrag, Diskussion, Fallbearbeitung, Projekt

Kumulative Modulprüfung
Die Modulnote berechnet sich gewichtet nach den ECTS-Credits der LV:
LV "Einführung in Business Intelligence & Analytics" - 2 ECTS

• Prüfungscharakter: immanent
• Prüfungsform: Mitarbeit, Fallbearbeitungen, schriftliche Abschlussklausur