Vertrauen in digitale Dienste

Lehrveranstaltungen

Hier finden Sie eine aktuelle Übersicht über der am Fachgebiet Vertrauen in digitale Dienste angebotenen Lehrveranstaltungen.

Data Science Toolbox

Kursüberblick

KurstypVL + UE
Leistungspunkte6 ECTS
Turnusjedes Semester
Arbeitsaufwand4 SWS + Prüfungsvorbereitung
SpracheDeutsch/Englisch
PrüfungsformSchriftliche Prüfung (90 Minuten, benotet)
Zugeordnete StudiengängeWirtschaftsinformatik (B.Sc./M.Sc.)
 Wirtschaftsingenieurwesen (B.Sc./M.Sc.)
 Wirtschaftsmathematik (B.Sc./M.Sc.) o.ä.
Kick-off19.04.2022
Zeitjeden Dienstag, 16-18 Uhr (c.t.) + jeden Mittwoch, 12-14 Uhr (c.t.)
OrtH 0110
1. Prüfungstermin25.07.2022 (H 0105)
2. Prüfungstermin11.10.2022 (MA 001)
Abkürzungen: Semesterwochenstunden (SWS), Vorlesung (VL), Übung (UE)

Kursbeschreibung

Unsere Welt und insbesondere das Berufsleben werden zunehmend von Daten bestimmt. Aufgrund der stetig wachsenden Menge, Komplexität und Bedeutung von Daten hat sich der richtige Umgang mit Daten als eine, wenn nicht sogar die wichtigste Kompetenz in der heutigen Zeit herauskristallisiert - grundsätzlich unabhängig von der Geschäftsdomäne. In diesem Kurs wird ein "Werkzeugkasten" von Methoden für den Umgang mit Daten und Informationen behandelt, der dem Lebenszyklus von Informationen folgt. Dazu gehören Ansätze zur Datenerhebung (z.B. durch Umfragen, Experimente, Web-Crawling-Techniken), Strukturierung und Vorverarbeitung (z.B. Filterung, Clustering), Datenvisualisierung (z.B. statisch, online, Netzwerke) sowie analytische Methoden (Netzwerkanalyse). Darüber hinaus behandelt der Kurs grundlegende statistische Fragestellungen und wendet die erlernten Inhalte direkt in Tools wie Java und R an. Die behandelten Inhalte werden anhand von Fallstudien und datenbasierten Beispielen ergänzt und praktisch rekapituliert. Darüber hinaus wird der Kurs durch Gastvorträge aus der Praxis begleitet. Dadurch lernen die Kursteilnehmenden, datenbasierte Projekte selbstständig zu entwerfen und umzusetzen.

Ziel des Kurses ist es, ein Grundverständnis für datenbasierte Projekte und Forschungsziele sowie praktische Fertigkeiten im Umgang mit Daten zu vermitteln. Dazu gehören unter anderem die folgenden Themen: Design, Durchführung und Auswertung von Umfragen und Experimenten • Web-Crawling • Datenvisualisierung • Filter und Clustering • Datenbereinigung und Vorverarbeitung • (Soziale) Netzwerkanalyse • Maschinelles Lernen 101 • Lineare Regression.

 

Data Camp Classroom

Studierende dieses Kurses erhalten kostenlosen Classroom-Zugang zu Inhalten auf Data Camp, einer Online-Plattform für den Erwerb von Coding-Skills. Bitte kontaktieren Sie uns für weitere Informationen.

Digital Service Engineering

Kursbeschreibung

In diesem Praxisformat finden in anderen Modulen des Fachgebiets (Social and Economic Network Analysis, Data Science Toolbox) erworbene Kenntnisse über digitale Geschäftsmodelle und interaktive Datenexploration praktische Anwendung. Das Modul widmet sich der prototypenreifen Entwicklung und Gestaltung digitaler Dienstleistungen auf Basis wissenschaftlicher Methoden und Erkenntnisse. Die Veranstaltung kann in Kooperation mit externen Mentor*innen durchgeführt werden. Absolvent*innen dieses Moduls verfügen über Kompetenzen in den folgenden Bereichen:

  • Datenanalyse und visuelle Aufbereitung
  • Interaktive Datenexploration
  • Analyse, Entwicklung und Optimierung von Nutzererfahrung (User Experience Design)
  • Gestaltung digitaler Nutzeroberflächen und Interaktionsprozesse (User Interface Design)
  • Preisgestaltungsstrategien

Darüber hinaus sind Absolvent*innen in der Lage, Entwicklungsaufgaben in Teamarbeit zu bearbeiten, die Vorgehensweise zu dokumentieren und die Ergebnisse fachgerecht zu präsentieren. Sie können selbstständig eigene digitale Dienstleistungskonzepte konzipieren und funktionsfähige Website- bzw. Plattform-Prototypen realisieren.

Die Veranstaltung unterteilt sich in drei Blöcke:

BLOCK 1: Auftaktveranstaltung: Ausgabe der Themen + Gruppenfindung

BLOCK 2: Zwischenpräsentation: Präsentation des Zwischenstands etwa 4 Wochen nach Projektauftakt.

BLOCK 3: Abschlussveranstaltung: Abgabe eines funktionsfähigen Prototyps (web-basiert) • Mündliche Präsentation der Ergebnisse • Schriftliche Abschlussdokumentation (Slide Deck und Appendix o.ä.)

Prüfungsform

Die Portfolioprüfung setzt sich aus den folgenden studienbegleitenden Prüfungselementen zusammen:

  • Funktionsfähiger Prototyp (web-basiert)*
  • Mündliche Präsentation
  • Schriftliche Dokumentation

Die Prüfungsleistungen können auf Deutsch oder Englisch erbracht werden.

*Es muss für die Betreuenden möglich sein, die entwickelte Online-Plattform ohne größere Störungen interaktiv bedienen zu können.

Social and Economic Network Analysis

Kursüberblick

KurstypVL + UE
Leistungspunkte6 ECTS
Turnusjedes Semester
Arbeitsaufwand4 SWS + Prüfungsvorbereitung
SpracheDeutsch/Englisch
PrüfungsformSchriftliche Prüfung (90 Minuten, benotet)
Zugeordnete StudiengängeWirtschaftsinformatik (B.Sc./M.Sc.)
 Wirtschaftsingenieurwesen (B.Sc./M.Sc.)
 Wirtschaftsmathematik (B.Sc./M.Sc.) o.ä.
Kick-off19.04.2022
Zeitjeden Dienstag + Donnerstag, 14-16 Uhr (c.t.)
OrtH 1028
1. Prüfungstermin02.08.2022 (MA 001)
2. Prüfungstermin11.10.2022 (MA 001)

Kursbeschreibung

Digitale Plattformen gewinnen zunehmend an Bedeutung. Zweiseitige Märkte ergänzen und erweitern bereits heute in vielen Bereichen die traditionellen Konsumformen. Beispiele sind kurzfristige Wohngemeinschaften, Crowdwork, Lieferdienste, Wiederverkaufs- und Auktionsplattformen sowie Ride-Sharing-Märkte. Dabei weist das Plattformprinzip einige Besonderheiten auf, die in dieser Lehrveranstaltung untersucht werden sollen. Zentral für die Gestaltung und den Betrieb von digitalen Plattformen und den damit verbundenen Geschäftsmodellen sind die Existenz von Netzwerkeffekten, unterschiedliche User-Typen und -motive sowie die überragende Bedeutung von Vertrauen und - darauf aufbauend - die Rolle von Reputationssystemen und -management. Fallstudien und Gastvorträge von Partnern aus Industrie und Wissenschaft ergänzen den Kurs.

Ziel des Kurses ist es, ein grundlegendes Verständnis für die Paradigmen und Feinheiten von digitalen Plattformen und Plattform-Geschäftsmodellen zu vermitteln. Der Kurs wird unter anderem die folgenden Themen behandeln: Sharing Economy und Crowd-basierter Kapitalismus • Nutzermotive und Nutzertypen • Ökonomie mehrseitiger Märkte • Nutzer*innenrepräsentation auf digitalen Plattformen • Preisbildung und -strategien • Vertrauens- und Reputationssysteme.