Big (Social) Data Analytics – Methoden und Anwendungen

Veranstalter

School of Advanced Professional Studies Universität Ulm

Veranstaltungsort

Universität Ulm
Online

Zielgruppe

Der Zertifikatskurs richtet sich an Berufseinsteigende, an junge Führungskräfte sowie Projektleiter*innen und Berater*innen, die ihre Kompetenzen im Umgang mit den Herausforderungen „Industrie 4.0“ und „Big Data“ optimal ausbauen und vertiefen wollen.

Teilnahmevoraussetzungen

Voraussetzung ist ein erster Hochschulabschluss, z. B. Bachelor, Diplom, Staatsexamen etc., in den Studiengängen Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftswissenschaften, Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Mathematik, Physik, Wirtschaftsmathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs oder ein als gleichwertig anerkannter Abschluss.

Inhalte

• Einführung: Social Media Analytics als hoch relevantes Thema
• Überblick und Grundlagen zu Social Media Analytics: Strategische Aspekte, Gestaltungsbereiche und wesentliche Bestandteile
• Social Media Analytics – Methoden und Anwendungen:
  – Textanalyse (z. B. Klassifikation von Texten mittels Support Vector Machines, Sentiment-Analyse)
  – Soziale Netzwerkanalyse (z. B. Identifizierung einflussreicher Nutzer*innen mithilfe von Vernetzungsmaßen, Community Detection)
  – Prognose (z. B. Markov-Modelle zur Prognose von Nutzer*innenverhalten in sozialen Netzwerken, Simulation, Regression)
• Zusammenfassung und kritische Würdigung

Ablauf

Das Online-Studium findet im Selbststudium statt. Für das Selbststudium stehen zum einen Video-Vorlesungen bereit, die den Teilnehmenden die Zertifikatskursinhalte anschaulich darlegen. Als schriftliches Material wird das Grundlagenbuch von Kemper und Eickler mit dem Titel „Datenbanksysteme. Eine Einführung“ empfohlen.

In den Videos und in Begleitung durch ein E-Learning-System werden die Teilnehmenden auf entsprechende Abschnitte des Buchs verwiesen. Der Stoff wurde in Lernabschnitte unterteilt, die durch Multiple- und Single-Choice-Fragen, Quizzes und Übungsaufgaben begleitet werden.

Der Mentor/die Mentorin des Zertifikatskurses bietet in regelmäßigen Abständen Online-Sprechstunden in Form von Seminaren an, die die Teilnehmenden bei der Bearbeitung des Lernstoffs unterstützen. Außerdem steht ein Forum für den Austausch der Teilnehmenden untereinander bereit.

Das erworbene Wissen wird an insgesamt vier Präsenztagen vertieft. An den Präsenzterminen werden Übungsaufgaben teilweise auch in Gruppenarbeit gelöst.

Lernziele

Die Teilnehmenden sind nach erfolgreicher Absolvierung des Zertifikatskurses in der Lage:

• die Grundlagen der zielgerichteten und fundierten Analyse von Big Social Data zu erläutern
• die wesentlichen Schritte und Gestaltungsbereiche von Social Media Analytics (z. B. Auslesen, Modellieren, Analysieren und Erfassen von Daten aus sozialen Medien) zu beschreiben
• Methoden zur Analyse von umfangreichen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu beurteilen und anzuwenden
• diese Methoden zur Lösung praktischer Problemstellungen einzusetzen (z. B. Analyse realer Datensätze mithilfe von Software-Werkzeugen), die Ergebnisse zu interpretieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten

Lehr- / Lernformat

Blended-Learning

Abschluss

Bei erfolgreichem Abschluss des Zertifikatskurses erhalten Sie ein Zertifikat sowie ein Supplement, das die Inhalte des Zertifikatskurses als Übersicht auflistet.

Zeitaufwand

Der Zertifikatskurs erfordert einen Bearbeitungsaufwand von insgesamt 180 Stunden.

Creditpoints (ECTS)

6

Sprache

Deutsch

Kurstermine

Die genauen Termine für die Präsenzveranstaltungen sowie die Prüfungstermine werden noch bekannt gegeben.

Anmeldefrist

Anmeldefrist für das Sommersemester: 01. Oktober bis 15. März
Anmeldefrist für das Wintersemester: 01. April bis 15. September

Prof. Dr. Mathias Klier
Professor im Institut für Business Analytics, Universität Ulm

Roland Graef
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Institut für Business Analytics, Universität Ulm

Katharina Kaufmann
Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Institut für Business Analytics, Universität Ulm