cba760 - Intelligentes Datenmanagement (Vollständige Modulbeschreibung)

cba760 - Intelligentes Datenmanagement (Vollständige Modulbeschreibung)

Originalfassung PDF Download
Modulbezeichnung Intelligentes Datenmanagement
Modulkürzel cba760
Kreditpunkte 10.0 KP
Workload 300 h
Einrichtungsverzeichnis Department für WiRe (BWL und Wirtschaftspädagogik)
Verwendbarkeit des Moduls
  • Fach-Bachelor Betriebswirtschaftslehre (berufsbegleitend) (Bachelor) > Digital Business Management
Zuständige Personen
  • Dr. Norkus, Oliver (embeteco GmbH & Co. KG ) (Prüfungsberechtigt)
  • Brucke, Matthias (embeteco GmbH & Co. KG) (Prüfungsberechtigt)
Teilnahmevoraussetzungen

Keine

Kompetenzziele

Nach Abschluss des Moduls können die Teilnehmenden

  • Begrifflichkeiten im Kontext Datenmanagement unterscheiden und definieren.
  • die Relevanz und Bedeutung von Datenmanagement erläutern.
  • Grundlagen aus der Statistik einordnen, die für die Analyse großer Datenbestände notwendig sind.
  • Daten sammeln, strukturieren, analysieren und visualisieren.
  • ausgewählte Methoden und Verfahren des Datenmanagements wiedergeben und anwenden.
  • rechtliche Aspekte für die Anwendung von Datenanalyse in Deutschland sowie international verstehen.
  • Chancen und Risiken im Kontext von Datenmanagement benennen.
Modulinhalte

Die Digitalisierung hat ein stetiges Wachstum von Datenmengen zur Folge. Dadurch wird auch in Unternehmen das Datenmanagement immer wichtiger, denn durch soziale Netzwerke, Maschinen oder digitale Interaktion findet eine Erweiterung der klassischen Unternehmensdaten statt, die wertvolle Erkenntnisse mit sich bringen. Aus diesem Grund ist die Analyse und Interpretation dieser Daten von entscheidender Bedeutung und wichtig für den Unternehmenserfolg.

Inhalte dieses Moduls sind dementsprechend die Vermittlung von Methoden, die für die Datenanalyse im Rahmen stetig wachsender Datenmengen relevant sind.

Weitere Themen sind:

  • Einführung in das Datenmanagement (Bedeutung der Thematik und Klärung wichtiger Begrifflichkeiten wie Big Data, Data Science; Artificial Intelligence; Machine Learning)
  • Qualität, Aussagekraft und statistische Auswertbarkeit von Daten
  • Ausgestaltungsmöglichkeiten für die Datensammlung, Gewinnung, Strukturierung und Visualisierung
  • Methodenüberblick
  • Datenstrategien
  • Rechtliche, kulturelle und ethische Aspekte von Datenmanagement
Literaturempfehlungen

Norkus, O./Brucke, M.: Intelligentes Datenmanagement, Lernmaterial. Universität Oldenburg, C3L – Center für lebenslanges Lernen, Oldenburg (fortlaufend aktualisiert).
Weitere Literatur wird über das eigens für das Modul entwickelte Lernmaterial und/oder im Modulverlauf bekannt gegeben.

Links

https://uol.de/c3l/studiengang

Unterrichtssprache Deutsch
Dauer in Semestern 26 Wochen in 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul Das Modul wird in einem Turnus von zwei bis drei Semestern angeboten.
Aufnahmekapazität Modul 25 Modulplätze; max. 25 Teilnehmende
Hinweise

Sofern das Modul im aktuellen Semester stattfindet, lassen sich die Termine dem (Online-)Anmeldeformular entnehmen.

Gebühren 890,00 Euro (zzgl. Gasthörgebühr oder Semesterbeitrag)
Modulart Wahlpflicht / Elective
Modullevel BC (Basiscurriculum / Base curriculum)
Lehr-/Lernform Internetgestütztes Studium (Einzeln und in Gruppen), (virtuelles) Präsenzstudium, transferorientierte Pro-jektarbeit
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul

Prüfungsleistungen sind innerhalb des Modulverlaufs zu den dafür festgelegten Fristen zu erbringen. Die Termine werden von den Lehrenden i.d.R. mit Beginn des jeweiligen Moduls bekannt gegeben.

  • Voraussetzung für die Vergabe von Kreditpunkten:
    Regelmäßige Teilnahme an Online-Diskussionen und Präsenz-/Online-Workshops
    Bestehen der studienbegleitenden Prüfungsleistungen: Lernaktivitäten und praxisorientierte Pro-jektarbeit
Lehrveranstaltungsform Seminar

Sofern das Modul im aktuellen Semester stattfindet, lassen sich die Termine dem (Online-)Anmeldeformular entnehmen.

SWS 0
Angebotsrhythmus SoSe oder WiSe
Workload Präsenzzeit 30 h

Die Angabe bezieht sich auf die ungefähre (virtuelle) Präsenzzeit im gesamten Modulverlauf.