Bachelor of Science (B.Sc.)Digital Business

Wirtschaftswissenschaften 1

Ziele

Die Lehrveranstaltungen sind der Ausgangspunkt und das Fundament des wirtschaftlichen Teils Deines Studiengangs. Du lernst die Grundlagen und die Beziehung der Teilbereiche untereinander.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung »Betriebswirtschaftslehre«

Themen sind u.a.

• Grundlagen
• Konstitutive Entscheidungen
• Unternehmensführung
• Rechnungs- und Finanzwesen
• Leistungserstellung

B) Vorlesung »Volkswirtschaftslehre«

Themen sind u.a.

•  Überblick Wirtschaftsgeschichte
•  Angebot und Nachfrage
•  Klassische Theorie der Konsumentscheidung
•  Steuersystem
•  Einkommensverteilung, Gerechtigkeit

Voraussetzungen

Keine Teilnahmevoraussetzungen

Studien-/Prüfungsleistung

A) 90-minütige benotete Klausur

B) 90-minütige benotete Klausur

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wirtschaftspsychologie 1

Ziele

Im Modul werden Dir die wichtigsten psychologischen Modelle sowie die Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens und der Selbstorganisation vermittelt. Du wirst in die Lage versetzt situativ und selbstreflektiert zu agieren. Darüber hinaus lernst Du psychologische Erklärungsansätze für Konsumenten-, Markt- und Produzentenverhalten zu verstehen und deren Implikationen zu erkennen.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung mit Übungen »Wirtschaftspsychologie«

Themen u.a.

• Einführung
• Kunden, Kundenorientierung und -zufriedenheit
• Marktforschung und Neuro-Marketing
• Evolutionspsychologie in der Werbung
• Führung und Wissenesmanagement

B) Vorlesung mit Übungen »Arbeitsmethoden«

Themen u.a.

• Kennenlernen der wichtigsten Lern- und Arbeitsmethoden
• Transfer auf das Studium
• Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens
• Entwickelung eines Rollenverständnisses

C) Vorlesung mit Übungen »Business Studies & Personal Skills« (*)

Themen sind u.a.

• Business, Financial and Marketing Basics
• Human Resources Management
• Operations Management
• Presentation Skills
• Situation-based decision making

Voraussetzungen

Empfohlen: Englischkenntnisse (B2 Niveau)

Studien-/Prüfungsleistung

A) 90‐minütige benotete Klausur

B) Unbenotetes Referat

C) Unbenotetes Referat

(*) Course is taught in English

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Quantitative Methoden 1

ZIELE

Die Lehrveranstaltung vermittelt grundlegende mathematische Fähigkeiten, die zur Behandlung wirtschaftlicher und technischer Fragestellungen benötigt werden.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung mit Übung »Mathematik«

Themen sind u.a.

• Trigonometrie und Vektorrechnung
• Funktionen einer Variablen
• Wurzel-, Exponential-, Logarithmusfunktionen
• Differenzialrechnung von Funktionen einer Variablen
• Finanzmathematik

Voraussetzungen

Empfohlen: Schulkenntnisse in Mathematik, Umgang mit dem Taschenrechner, Durchführen und Nachvollziehen von Umformungen und Berechnungen mit und ohne Rechnerhilfe

Studien-/Prüfungsleistung

A) 90-minütige benotete Klausur

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Data 1

Ziele

Die Lehrveranstaltung vermittelt Prinzipien und Techniken, die bei der Speicherung von Daten und dem effizienten und effektiven Datenzugriff in Geschäftsprozess-abwickelnden Systemen zu berücksichtigen sind.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung mit Übung »Datenquellen & Datenbanken«

Themen sind u.a.

• Erstellung, Aktualisierung und Abfrage von relationalen Datenbanken

• QBE-Abfragen und SQL-Befehle

• Datenstrukturen und Datenzugriff

• Wichtige Daten- und Dateiformate

• Daten- und Informationsgewinnung

B) Labor Datenbanken und Datenquellen

• Betreute Übungsaufgaben zur Veranstaltung

Voraussetzungen

Keine Teilnahmevoraussetzungen

Studien-/Prüfungsleistung

A) und B) 60-minütige benotete Klausur

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Data 2

Ziele

Die Lehrveranstaltungen lehren die Grundlagen für den datenbasierten Teil Deines Studiums.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung »Einführung Digital Business«

Themen sind u.a.

• Kennenlernen von Use Cases aus verschiedenen Bereichen eines Unternehmens

B) Vorlesung mit Übung »Programmiersprache 1«

Themen sind u.a.

• Grundkonzepte einer Programmiersprache

Voraussetzungen

Keine Teilnahmevoraussetzungen

Studien-/Prüfungsleistung

A) Unbenotetes Testat
B) Unbenotetes Testat

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wirtschaftswissenschaften 2

Ziele

Im Modul werden die für ein betriebswirtschaftliches Studium erforderlichen Rechnungswesen-Kenntnisse vermittelt.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung mit Übungen »Externes Rechnungswesen«

Themen sind u.a.

•  Buchführung
•  Jahresabschluss

B) Vorlesung mit Übungen »Internes Rechnungswesen«

Themen sind u.a.

•  Kalkulation
•  Erfolgsrechnungen
•  Kontrollrechnungen

Voraussetzungen

Empfohlen: 0901 Wirtschaftswissenschaften 1 (Betriebswirtschaftslehre)

Studien-/Prüfungsleistung

A) und B) 120-minütige benotete Klausur

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wirtschaftswissenschaften 3

Ziele

Das Modul befähigt Dich Projekte zum Erfolg zu führen sowie eine Schlüsselqualifikationen daten-orientierter Betriebswirt:innen zu erlernen: den Umgang mit strukturierten Datenbeständen und deren Auswertung in MS-Excel.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung mit Übungen »Projektmanagement« (*)

Themen sind u.a.

•  Sinn und Zweck von Projekten
•  Kennenlernen von Projektarten und -abläufen
•  Projektsteuerung und Projektlenkung
•  Kennenlernen der Methoden und Werkzeuge
•  Durchführung eines Projektmanagement-Planspiels in Gruppenarbeit

B) Vorlesung mit Übungen »Business Computing«

Themen sind u.a.

•  Lösung von betriebswirtschaftlichen Problemstellungen mit Hilfe von MS-Office-Produkten
• Datenverwaltung mit Hilfe der Tabellenkalkulation MS-Excel

Voraussetzungen

Empfohlen: 0901 Wirtschaftswissenschaften 1, 0928 Quantitative Methoden 1

Studien-/Prüfungsleistung

A) Unbenotetes Testat

B) Unbenotetes Testat

(*) Course is taught in English

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Quantitative Methoden 2

Ziele

Du erwirbst in diesem Modul grundlegende statistische Kenntnisse und Fertigkeiten, die zur Behandlung wirtschaftswissenschaftlicher Fragestellungen benötigt werden. Du erlernst ein wichtiges Instrument zur Unterstützung von betrieblichen Entscheidungen unter Unsicherheit.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung mit Übungen »Statistik«

Themen sind u.a.

•  Datengewinnung und Datenbereinigung
•  Darstellung statistischen Materials
•  Mehrdimensionale Stichproben und Kombinatorik
•  Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Anwendung statistischer Methoden in der Qualitätssicherung

B) Labor Statistik

•  Bearbeitung grundlegender statistischer Fragestellungen mit Büro-Standardsoftware

Voraussetzungen

Keine Teilnahmevoraussetzungen

•  Empfohlen: 0928 Quantitative Methoden 1, Schulkenntnisse in Mathematik, Umgang mit dem Taschenrechner, Durchführen und Nachvollziehen von Umformungen und Berechnungen mit und ohne Rechnerhilfe

Studien-/Prüfungsleistung

A) und B) 90-minütige benotete Klausur

B) Unbenotetes Testat

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Data 3

Ziele

Der datenbasierte Teil Deines Studiums wird vertieft, indem du lernst Daten in technischen System zu erfassen und zu speichern, um diese betriebswirtschaftlich zu nutzen.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung »Grundlagen der technischen Datenerfassung«

Themen sind u.a.

• Grundlagen Messtechnik und Datenerfassung
• Aufbau und Ablauf in einer Messkette/in einem Messsystem
• Einordnung und Arten relevanter Sensoren
• Methoden zur Bewertung der Datenqualität
• Fehlerarten in Daten

B) Labor technische Datenerfassung

• Betreute Übungsaufgaben zur Veranstaltung

Voraussetzungen

Keine Teilnahmevoraussetzungen

Studien-/Prüfungsleistung

A) und B) 60-minütige benotete Klausur

B) Unbenotetes Testat

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Data 4

Ziele

Du lernst eine Referenzarchitektur kennen, über die verschiedene IT-Lösungen, die im Bereich Data Science angeboten werden, eingeordnet und voneinander abgegrenzt werden können. Du wirst in die Lage versetzt, beliebige Quelldaten so aufzubereiten, dass diese für spätere Anwendungen (z. B. im Information Retrieval oder für das Data Mining) genutzt werden können, und kannst diese in den Software-Lifecycle einordnen.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung »Data Science Grundlagen«

Themen sind u.a.

• Big Data Architekturen und Konzepte

• Kennenlernen von Technologien zur Speicherung und Verteilung unstrukturierter und heterogener Datenmengen

• Standardprozess für Data-Mining-Projekte

• Maschinelles Lernen

• Methoden der Informationsvisualisierung

B) Vorlesung mit Übung »Datenaufbereitung«

Themen sind u.a.

• Aufbereitung, Bereinigung, Strukturierung und Überführung elektronischer Daten und Informationen

• Automatisierte Transformation und Editoren

• Typische Verfahren, Tools und Formate

• Unterschiedliche Anwendungsfälle und Anforderungen

C) Vorlesung mit Übung »Programmiersprache 2«

Themen sind u.a.

•  Objekt-orientierte Konzepte einer Programmiersprache
•  Einsatz externer Bibliotheken und Module
•  Software-Entwicklungsprozess/-Lifecycle, Vorgehensmodelle, UML (Unified Modeling Language) und Requirements-Engineering

Voraussetzungen

Verpflichtend: 0893 Data 1
Empfohlen: 0928 Quantitative Methoden 1, 0933 Quantitative Methoden 2

Studien-/Prüfungsleistung

A) 60-minütige benotete Klausur

B) Unbenotetes Testat

C) Unbenotetes Testat

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wirtschaftswissenschaften 4

Ziele

Du baust Deine grundlegenden, betriebswirtschaftlichen Kenntnisse in den Unternehmensbereichen Marketing und Organisation aus.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung »Marketing« (*)

Themen sind u.a.

• Grundlagen und Begriffe des Marketings
• Einordnung der Marketingfunktion im Unternehmenskontext
• Ansätze der Marktdatenbeschaffung/-forschung
• Marketingstrategie
• Digitales Marketing
   

B) Vorlesung »Organisation« (*)

Themen sind u.a.

• Grundlagen der Organisation
• Ansätze der Organisationstheorie
• Organisationskonzepte
• Change-Management
• Digitalisierung in der Organisation

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt

Studien-/Prüfungsleistung

A) und B) 120-minütige benotete Klausur

(*) Course is taught in English

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wirtschaftswissenschaften 5

ZIele

Du erwirbst Kenntnisse über das Treffen kostenorientierter Entscheidungen sowie der Verhaltenswirkungen von Controlling-Instrumenten und wendest das erlernte Wissen an.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung »Corporate Finance« (*)

Themen sind u.a.

• Opportunitätskosten, Rechtsformen und Unternehmensziele
• Einführung in die Investitionsrechnung, NPV-Methode
• Internal Rate of Return und Amortisationszeit
• Einführung in die Finanzierungsrechnung
• Eigenkapital und Fremdkapital

B) Vorlesung »Management Accounting« (*)

Themen sind u.a.

•  Controlling-Begriff, Controlling Aufgaben
•  Operative Controlling-Instrumente (Break-Even-Analyse, Lineare Planungs- und Optimierungsprobleme, Preisgrenzen, Budgetierung)
•  Instrumente des Kostenmanagements (Target Costing, Prozesskosten)
•  Abweichungsanalysen

C) Vorlesung »Business Case Study« (*)

•  Anwenden aller Themen des Moduls

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt

Studien-/Prüfungsleistung

A) und B) 90-minütige benotete Klausur

C) Unbenotetes Testat

(*) Course is taught in English

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wirtschaftspsychologie 2

Ziele

In der vertiefenden Lehrveranstaltung werden von der Entscheidungslehre vorgeschlagene Methoden vermittelt, somit kannst Du diese auf typische Beispielszenarien aus dem wirtschaftlichen Alltag praktisch anwenden.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung mit Übungen »Entscheidungstheorie/-psychologie«

Themen sind u.a.

• Normative Entscheidungstheorie
  • Einführung
  • Problemstrukturierung und –visualisierung
  • Risiko und ein Ziel, Risiko und mehrere Ziele
     
• Deskriptive Entscheidungstheorie
  • Grundlagen
  • Heuristiken und Biase
  • Prospect Theorie

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt

Studien-/Prüfungsleistung

A) 90-minütige benotete Klausur

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Quantitative Methoden 3

Ziele

Du kannst statistische Methoden sowohl im Bereich Forschung als auch für Praxis relevante Fragestellungen anwenden. Darüber hinaus werden in der Lehrveranstaltung die Grundlagen von maschinellem Lernen vermittelt und Du lernst geeignete Methoden für unterschiedliche Problemstellungen zu identifizieren.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung mit Übungen »Statistische Analyseverfahren«

Themen sind u.a.

• Einführung
• Multivariate Regression
• Regression mit Zeitreihendaten
• Faktorenanalyse
• Nichtlineare Regression

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt
Empfohlen: 0933 Quantitative Methoden 2, 0997 Data 4

Studien-/Prüfungsleistung

A) 90‐minütige benotete Klausur

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Data 5

Ziele

Das weiterführende Modul vertieft Deine datenbasierte Ausbildung auf Deutsch und Englisch.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung mit Übung »Visual-/Text-Analyse/NLP«

Themen sind u.a.

• Definition und Abgrenzung der Techniken
• Anwendungsfälle
• Prozess Text Analytics/ NLP
• Anwendung der Techniken

B) Vorlesung mit Übung »Data Analytics« (*)

Themen sind u.a.

• Introduction to advanced and applied data analytics
• Introduction KNIME
• Principels of modelling
• Supervised learning, unsupervised Learning
• Ensemble models (in KNIME)

C) Vorlesung »Data Security«

Themen sind u.a.

• Bedrohungsszenarien für Data in Transit und Data at Rest
• Sicherheitsziele für Daten
• Kryptographische Sicherheitsmaßnahmen
• Hash-Funktionen
• Zertifikate und PKI

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt
Empfohlen: 0893 Data 1, 0994 Data 2, 0996 Data 3, 0997 Data 4, 0933 Quantitative Methoden 2, 0999 Quantitative Methoden 3

Studien-/Prüfungsleistung

A) Benotetes Testat

B) Benotetes Testat

C) Unbenotetes Referat

(*) Course is taught in English

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wirtschaftswissenschaften 6

Ziele

Das Modul befähigt Dich grundlegende Zusammenhänge in der Logistik zu verstehen und einfache Aufgaben zur Gestaltung von Transport, Lagersystemen und Bestandsdisposition zu lösen.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung mit Übungen »Vertrieb«

Themen sind u.a.

• Grundlagen und Begriffe des Vertriebes
• Kundenbeziehungsprozess
• Besonderheiten der unterschiedlichen Marktkategorien
• Kunden- und Wettbewerbsanalysen
• Differenzierung der Teilbereiche des Vertriebes

B) Vorlesung mit Übungen »Produktmanagement«

Themen sind u.a.

• Produktstrategie
• Neuproduktfindung
• Produkt-"Lify-Cycle-Management"

C) Fallstudie »Fallstudien Produktmanagement«

• Anwenden der Themen der Vorlesung Produktmanagement

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt

Studien-/Prüfungsleistung

A), B) und C) 90-minütige benotete Klausur

C) Unbenotete (Gruppen-)Projektarbeit

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wirtschaftswissenschaften 7

Ziele

Das Modul befähigt Dich grundlegende Zusammenhänge in der Logistik zu verstehen und einfache Aufgaben zur Gestaltung von Transport, Lagersystemen und Bestandsdisposition zu lösen.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung mit Übungen »Beschaffung & Logistik«

Themen sind u.a.

• Grundlagen und Begriffe einer modernen Materialwirtschaft und Logistik
• Operative Beschaffung
• Bedarfsermittlung, Beschaffungsplanung und Bestandsmanagement

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt

Studien-/Prüfungsleistung

A) 60-minütige benotete Klausur

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wissenschaftliches Arbeiten 1

Ziele

In der Lehrveranstaltung werden Methoden zur empirischen Datenerhebung vermittelt, die Du praktisch umsetzt. Die erlernten Ansätze und Verfahren legen den Grundstock für Dein wissenschaftliches Arbeiten in höheren Fachsemestern.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung »Grundlagen der empirischen Forschung«

Themen sind u.a.

•  Methoden der Datengewinnung
•  Auswahlverfahren/ Stichprobenziehung
•  Quantitative und qualitative Methoden

B) Übung empirische Forschung

Themen sind u.a.

•  Entwicklung eines eigenen Fragebogens
•  Durchführung einer Befragung
•  Datenanalyse und -auswertung

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt

Studien-/Prüfungsleistung

A) Unbenotete Studienarbeit
B) Unbenotetes Referat

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Digitalisierung 1

Ziele

Du wirst in die Lage versetzt, Prozessprobleme zu erkennen und für diese mit Hilfe von Analyse und Bewertung methodisch zielorientierte Lösungsansätze zu entwickeln.
Als grundlegende Werkzeuge im Umgang mit strukturierten Datenbeständen und deren Auswertung werden dabei fast immer Tabellenkalkulationsprogramme und Datenbanksysteme eingesetzt. Das Modul vermittelt den Umgang mit derartigen Werkzeugen.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung »Methoden des Prozessmanagements«

Themen sind u.a.

• Sammeln von praktischen Erfahrungen
• Auswertung und Visualisierung von Unternehmensprozessen und deren Eigenschaften
• Ableitung von Kennzahlen
• Prozessoptimierung

B) Vorlesung mit Übung »Enterprise Resource Planning (ERP)«

Themen sind u.a.

• Architektur, Eigenschaften und Elemente von Standardsoftwaresystemen/ERP‐Systemen
• Standardsoftwaresystem-Einführung
• Möglichkeiten und Grenzen
• Funktionalitäten und Prozesse

C) Labor Prozessmanagement & ERP

Themen sind u.a.

• Durchführung von beispielhaften Prozessen
• Erstellung und Auswertung von Prozessmodellen

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt

Studien-/Prüfungsleistung

A), B) und C) 90-minütige benotete Klausur
C) Unbenotetes Testat

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Data 6

Ziele

In den Lehrveranstaltungen leitest Du anhand von realen Use Cases und Best Practices eigene Datenstrategien ab und reflektierst und diskutierst ethisches Verhalten.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung »IT-Recht«

Themen sind u.a.

• Einführung in Rechtsbegriffe und -bereiche
• Kommunikationsnetze und -dienste
• Datenschutzrecht
• Relevantes Strafrecht
• Vertragsrecht

B) Vorlesung »Data Governance & Ethics«

Themen sind u.a.

• Definition Data Governance
• Wichtige organisatorische und fachliche Bestandteile einer Datenstrategie 
• Best Practice Datenstrategien
• Definition und Abgrenzung Ethics und Business Ethics
• Ethical Framworks

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt

Studien-/Prüfungsleistung

A) 60-minütige benotete Klausur
B) Unbenotetes Referat

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Data 7

Ziele

Dieses Modul führt Dich in die Projektarbeit mit realen Daten entlang des CRISP-DM ein. Darüber hinaus werden die grundlegenden Prinzipien und Anwendungsgebiete von Künstlicher Intelligenz vermittelt.

Lehrveranstaltungen

A) Projekt »Data Science-Projekt«

Themen sind u.a.

•  Durchführen eines Projekts basierend auf realen Daten
•  Konkrete Themenstellung

B) Vorlesung »Künstliche Intelligenz«

Themen sind u.a.

• Definition und Begriffsbestimmung
• Einteilung von Lernverfahren mit Beispielen
• Anwendungsgebiete der KI in Industrie und Gesellschaft
• Arbeiten mit KI Werkzeugen

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener ersten Studienabschnitt
Empfohlen: 0893 Data 1, 0994 Data 2, 0996 Data 3, 0997 Data 4, 1002 Data 5, 0928 Quantative Methoden 1, 0933 Quantative Methoden 2, 0999 Quantative Methoden 3

Studien-/Prüfungsleistung

A) Benotete Projektarbeit
B) Unbenotetes Testat

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Sozialkompetenz

Ziele

Die seminaristische Gruppen- und Projektarbeit trägt gezielt dazu bei nicht fachspezifische Kompetenzen, Soft Skills zu entwickeln. Das Modul vermittelt die Relevanz von außerfachlichen Engagement in sozialen Bereichen der Gesellschaft.

Lehrveranstaltungen

A) Projektarbeit »Sozialkompetenz«

• Aktive Mitwirkung im studentischen und Hochschulleben
• Organisation und Mitwirkung an Hochschulveranstaltungen

Mögliche Leistungserbringung

• Tätigkeiten als Semestersprecherin oder Semestersprecher
• Mitglied im Fakultätsrat, der Studienkommission, im Senat, in der Fachschaft
• Erstsemesterbetreuung
• Unterstützung bei fakultätsinternen und hochschulweiten Veranstaltungen
• Unentgeltliche Tutorentätigkeiten bei Lehrveranstaltungen

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt

Studien-/Prüfungsleistung

A) Unbenotetes Testat

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wissenschaftliches Arbeiten 2

Ziele

Im Seminar erarbeitest Du auf wissenschaftlicher Grundlage selbstständig (auch im Team, wenn die Eigenleistung nachgewiesen werden kann) eine vorgegebene, in der Regel theoretische Aufgabenstellung innerhalb einer vorgegebenen Frist.

Inhalte

• Entwicklung, Konkretisierung und Absprache der Aufgabenstellung mit der Betreuerin oder dem Betreuer
• Erstellung eines Arbeits- und Zeitplanes
• Literaturrecherche und eventuell Gespräche mit Expertinnen und Experten
• Durchführung der abgestimmten Aufgabenstellung nach Arbeits- und Zeitplan

Voraussetzungen

Verpflichtend: Abgeschlossener erster Studienabschnitt
Empfohlen: 1004 Wissenschaftliches Arbeiten 1

Studien-/Prüfungsleistung

Benotete Seminararbeit

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Digitalisierung 2

Ziele

Die Lehrveranstaltungen sollen es Dir ermöglichen ein Verständnis zu erlangen, wie Unternehmen Veränderungen erkennen und nutzen können. Darüber hinaus vermitteln sie Dir, wie Innovation gemanagt werden kann. Du lernst ausgewählte Aspekte der Digitalisierung, Unternehmertum und Innovation zu erkennen, einzuordnen, kritisch zu hinterfragen und zu bewerten.

Lehrveranstaltungen

A) Seminaristischer Unterricht »Innovationsmanagement«

Themen sind u.a.

• Innovative Ideen finden und priorisieren
• Vermarktung innovativer Marktangeboten
• Innovation als Strategie aus eigener Kraft

B) Seminaristischer Unterricht »Digitale Geschäftsmodelle«

Themen sind u.a.

• Analyse der Unternehmensumwelt auf Gefahren durch marktverändernde Geschäftsmodelle
• Strategien disruptiver Geschäftsmodelle
• Betriebswirtschaftliche Bewertung und Prognose des Geschäftserfolgs von neuen Geschäftsmodellen
• Ausgewählte Aspekte der Digitalisierung von KMU

C) Vortragsreihe »Best Pratices«

Voraussetzungen

Verpflichtend: Zulassung zum zweiten Studienabschnitt

Studien-/Prüfungsleistung

A) und B) 90-minütige benotete Klausur
B) Unbenotetes Referat
C) Unbenotetes Testat

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Digitalisierung 3

Ziele

Das Modul versetzt Dich in die Lage, Chancen und Risiken der Methoden und Technologien der digitalen Produktion und Industrie 4.0 einzuordnen und auf konkrete praktische Fragestellungen anzuwenden.

Inhalte

A) Vorlesung »Digitale Produktion«

Themen sind u.a.

• Standards, Methoden und Referenzarchitekturen
• Planung digitaler Produktionsanlagen /-systeme
• Netzwerk-und Cloud-Technologien
• Mensch-Maschine Interaktion, Mensch-Roboter Kooperation und digitale Assistenzsysteme
• Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz

B) Labor digitale Produktion

Themen sind u.a.

• Implementierung und Vernetzung von IoT Komponenten in der Produktion
• Datenerfassung und -verarbeitung
• Umsetzung eines Roboterprogramms mit Hilfe eines vorgegebenen Programmierportals

Voraussetzungen

Verpflichtend: Zulassung zum zweiten Studienabschnitt

Studien-/Prüfungsleistung

A) Benotetes Referat
B) Unbenoteter Bericht

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Digitalisierung 4

Ziele

Dieses Modul hat eine gemeinsame Bearbeitung der vorgegebenen Projektaufgabe mit Studierenden des Studiengangs Digital Engineering zum Ziel. Du lernst in Teams mit Personen unterschiedlicher Backgrounds zusammen zu arbeiten, Lösungen zu entwickeln und Deine Rolle zu finden, um Dich somit auf die zukünftige Arbeit in interdisziplinären Teams in der Praxis vorzubereiten. Du nimmst dabei stärker die betriebswirtschaftliche Rolle ein, während DEB-Studierende die technischen Rollen vertreten.

Inhalte

Aktuelle Projektthemen werden in jedem Semester von beteiligten Dozierenden definiert und in Form einer Projektbeschreibung den Studierendengruppen als Aufgabe vorgelegt. Die Projektthemen können von Industriepartnern initiiert werden. Projektvorgehen/Pflichtenheft und Zeitplan werden erarbeitet und im Team umgesetzt. Die Projektteams präsentieren ihre Arbeiten in regelmäßigen Abständen und stellen die Ergebnisse in einer Abschlusspräsentation dar. Das gesamte Projekt wird in einer schriftlichen Ausarbeitung dokumentiert.

Voraussetzungen

Verpflichtend: Zulassung zum zweiten Studienabschnitt

Empfohlen: Erfolgreicher Abschluss des Praxissemesters, 0995 Wirtschaftswissenschaften 3 (Projektmanagement)

Studien-/Prüfungsleistung

Benotete Projekarbeit

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Digitalisierung 5

Ziele

Die Lehrveranstaltungen vermitteln Dir grundlegende Vorgehensweisen im Bereich IoT-Anwendungen und das Verständnis von Zusammenhängen. Nach Abschluss des Moduls kannst Du Grundlagenwissen im Bereich Vernetzung intelligenter Geräte vorweisen.

Lehrveranstaltungen

A) Vorlesung »Smart Building & Mobility« (*)

Themen sind u.a.

• Grundlagen der IoT-Anwendungen, Sensorik und Aktorik
• Monitoring und Vernetzung intelligenter Geräte
• Digitalisierung von kommerziellen Gebäuden
• Mobilitätsinfrastruktur
• Digitale Verantwortung

B) Labor Smart Building & Mobility (*)

Themen sind u.a.

•  Programmierung von Beispielanwendungen im Bereich Smart Building & Mobility
•  Monitoring Anwendungen
•  Konzeptstudie für Beispielanwendungen im Bereich Smart Building & Mobility

Voraussetzungen

Verpflichtend: Zulassung zum zweiten Studienabschnitt

Empfohlen: Erfolgreicher Abschluss der ersten 5. Semesters und des Praxissemesters

Studien-/Prüfungsleistung

A) und B) 60-minütige benotete Klausur
B) Unbenotetes Testat

(*) Module is taught in English

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Datenbasierte Vertiefung

Ziele

Das Modul fokussiert auf einen Fachbereich und soll es Dir ermöglichen Dein methodisches Wissen, dass Du Dir bis hierhin angeeignet hast in einem Fachbereich anzuwenden und zu vertiefen. Mögliche Vertiefung sind zum Beispiel:

• »Digital Business im Marketing«
• »Digital Business in Finance & Controlling«
• »Digital Business in der Produktion«
• »Digital Business in Beschaffung & Logistik«
• »Digital Business im Prozessmanagement (Processmining)«

Lehrveranstaltungen

Wahlmöglichkeiten werden in einem Katalog veröffentlicht, der von der Fakultät jeweils zu Semesterbeginn bekannt gegeben wird.

Voraussetzungen

Verpflichtend: Zulassung zum zweiten Studienabschnitt
Empfohlen: Erfolgreicher Abschluss der ersten 5. Semesters und des Praxissemesters

Studien-/Prüfungsleistung

Im Katalog werden die zugehörigen Studien- und Prüfungsleistungen genannt.

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wahlpflichtbereich

Ziele

Die gewählten Fächer sollen die Pflichtfächer im Studiengang sinnvoll ergänzen und Deine Neigungen widerspiegeln.

Lehrveranstaltungen

Die Wahlmöglichkeiten werden in einem Katalog veröffentlicht, der von der Fakultät jeweils zu Semesterbeginn bekannt gegeben wird. Der Wahlpflichtbereich ist für DBB, TAB und TBB identisch.

Voraussetzungen

Verpflichtend: Zulassung zum zweiten Studienabschnitt

Empfohlen: Abschluss aller Module des 1.-5. Fachsemesters und des Praxissemesters

Studien-/Prüfungsleistung

Im Katalog werden die zugehörigen Studien- und Prüfungsleistungen genannt.

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.

Wissenschaftliches Arbeiten 3

Ziele

Im wissenschaftlichen Projekt erarbeitest Du auf wissenschaftlicher Grundlage selbstständig (auch im Team, wenn die Eigenleistung nachgewiesen werden kann) eine vorgegebene, in der Regel theoretische Aufgabenstellung innerhalb einer vorgegebenen Frist.

Inhalte

• Entwicklung, Konkretisierung und Absprache der Aufgabenstellung mit der Betreuerin oder dem Betreuer
• Erstellung eines Arbeits- und Zeitplanes
• Literaturrecherche und eventuell Gespräche mit Expertinnen und Experten
• Durchführung der abgestimmten Aufgabenstellung nach Arbeits- und Zeitplan

Voraussetzungen

Verpflichtend: Zulassung zum zweiten Studienabschnitt
Empfohlen: Abschluss aller Module des 1.-6. Fachsemesters und des Praxissemesters

Studien-/Prüfungsleistung

Benotete Projektarbeit

Detaillierte Informationen zu den Modulen sowie den einzelnen Lehrveranstaltungen findest Du im Modulhandbuch.