Lehrmuster mit dem SchlagwortData Science | RUB Lehrmuster - Seite 2
Weitere Lehrmuster:
Data Science in Finance
05. Januar 2022
Das Modul „Data Science in Finance“ adressiert die steigende Nachfrage der Industrie, Forschung sowie der Studierenden an der praxisorientierten Anwendung relevanter Programmiersprachen. Im Rahmen von mehreren Blockveranstaltungen vermittelt das Modul in Kooperation mit einem Praxispartner die wichtigsten Inhalte der Programmiersprache Python und deren Anwendung im Kontext finanzierungsbezogener Fragestellungen. WeiterlesenFächergruppen: Geisteswissenschaften, Gesellschaftswissenschaften, Ingenieurwissenschaften, Interdisziplinär, Medizin, Naturwissenschaften
Schlagwörter: Data Literacy, Data Science, Finance, Forschendes Lernen
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Data Analytics in Accounting
04. August 2021
Das Rechnungswesen (Accounting) ist der „Datenschatz“ eines Unternehmens. Jede Bestellung oder jeder Kauf eines Gegenstands spiegelt eine Datentransaktion wider. Die Menge der heutzutage vorhandenen internen sowie externen, öffentlich verfügbaren Daten des Rechnungswesens kann nur noch unter Hinzunahme von Datenanalysetools effizient analysiert werden. Oftmals sind jedoch Daten hinsichtlich ihrer Struktur komplex (...) WeiterlesenFächergruppen: Gesellschaftswissenschaften, Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften
Schlagwörter: Big Data, Data Literacy, Data Mining, Data Science, Forschendes Lernen
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Versorgungsstrukturen in der gesundheitsökonomischen Kartierung. Forschungsseminar mit Geodaten
21. September 2018
In diesem 2012/2013 umgesetzten Lehrmuster wurde Studierenden der Sozialwissenschaft und bei Interesse aus weiteren Fakultäten erstmals die Möglichkeit gegeben, in eigenen empirischen Forschungsprojekten mit Geodaten sozialräumliche Analysen durchzuführen. Nach einer Einführung in Theorien des untersuchten Gegenstands und Methoden der Geodatenanalyse verfolgten die Studierenden in Kleingruppen eigene Fragestellungen zu den gesundheitlichen (...) WeiterlesenFächergruppen: Gesellschaftswissenschaften, Interdisziplinär, Medizin
Schlagwörter: Data Science, Forschendes Lernen, Geodatenanalyse
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