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bildung

Zielgruppe:
Interesse an Grundlagen zu relationalen Datenbanken und Business Analytics mit einem ersten Hochschulabschluss und/oder mehreren Jahren Berufserfahrung.

Notwendige Vorkenntnisse:
Keine

Lerninhalte:
• Relationale Datenbanken, vor allem Datenmodellierung und Abfrage von Daten mit Hilfe von SQL
• Überblick zur Verfahren der Business Analytics

Lehr- und Lernmethoden:
Vorlesung im seminaristischen Stil

Prüfungsform:
Klausur (120 Minuten)

Dozent(en):

Herr Prof. Dr. Schulz hat seit April 2017 eine Professur für Wirtschaftsinformatik an der NORDAKADEMIE inne. Seine Forschungsschwerpunkte liegen u.a. im Bereich Business Analytics, Data Mining und Self-Service Business Intelligence.

Zielgruppe:
Alle Studiengänge im Master (außer MFMA)

Notwendige Vorkenntnisse:
-

Lerninhalte:
Agile Methoden und ihr Einsatz im Ideenmanagement, d.h. zum Anregen, Sammeln, Bewerten, Auswählen und Umsetzen geeigneter Ideen, die beispielsweise der Verbesserung, Neuerungen oder Kosteneinsparung dienen.

(Kopfüber-) Brainstorming
Walt-Disney-Methode
Business Model Canvas
Design Thinking
Weitere aktuelle Methoden und Frameworks
Einsatz agiler Denk- und Arbeitsweisen im Kreativitätsmanagement, also zur Identifizierung, Aktivierung und Förderung der kreativen Leistungsfähigkeit

Agile Werte
Agile Führung und agile Organisationen
Business Agility (Flight Level)
Lean Startup
Objectives and Key Results (OKR)
Weitere aktuelle Denk- und Arbeitsweisen

Lehr- und Lernmethoden:
Vorlesung im seminaristischen Stil mit umfangreichen Übungen.

Prüfungsform:
Hausarbeit

Dozent(en):

Prof. Dr.-Ing. Hilmer

Zielgruppe:
Personen, die in das Thema "Process Mining" einsteigen möchten. Sie sollten einen ersten Hochschulabschluss und/oder mehreren Jahren Berufserfahrung besitzen.

Notwendige Vorkenntnisse:
Grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Datenbanken und analytische Informationssysteme

Lerninhalte:
Grundlagen

• Daten in der Geschäftsprozessausführung
• Event Logs und ihre Extraktion
• Grundbegriffe des Process Minings
• Technischer Hintergrund
• Process Discovery
• Conformance Checking
• Process Enhancement
• Process Prediction
Anwendung und Analyse
• Praktische Tools und ihre Möglichkeiten
• Durchführung eines Process Mining Projektes
• Interpretation, Auswertung und Umsetzung

Lehr- und Lernmethoden:
• Dialogorientierte Vorlesung
• Übungen (mit Stift und Papier)
• Fallbeispiel und praktische Anwendung (mit Tools aus der Industrie)

Prüfungsform:
Hausarbeit

Dozent:in:
Prof. Dr. Leopold

Ihre Vorteile:
Process Mining ermöglicht es Unternehmen, Einblicke in die Ausführung ihrer Geschäftsprozesse zu erlangen, Schwachstellen aufzuzeigen und Optimierungspotenzial zu identifizieren.

Kreditierung:
5 ECTS

Workload insgesamt 150 Stunden, davon 25 Kontaktstunden

Termine:

• 28.04.2025 - 07.05.2025 (Prüfungstermin: 04.05.2025 - 25.05.2025) zur Buchung

Preis:
890 Euro inkl. Studienmaterialien
Sonderpreis 590 Euro für immatrikulierte Masterstudierende der NORDAKADEMIE