EESYS-DDS-M: Data-driven Decision Support
Modulverantwortlicher: Dr. Konstantin Hopf
Inhalte:
Das Modul behandelt Methoden der modernen Entscheidungstheorie und -praxis und vermittelt wichtige
Konzepte der datengetriebenen Entscheidungsunterstützung. Die schwerpunktm??ig behandelten
Themen umfassen
? die Analyse von multikriteriellen Entscheidungssituationen,
? die Entscheidungsfindung mit Szenarien (bekannte oder unbekannte Eintrittswahrscheinlichkeit),
? Bias und Heuristiken bei der Entscheidungsfindung,
? die Strukturierung von komplexen Entscheidungen,
? den Analytic Hierarchy Process (AHP),
? die Portfolioselektion und Optimierung,
? datengetriebene Einblicke mit Hilfe von Business Intelligence und fortgeschrittenen
Datenanalyseverfahren,
? Expertensysteme und Entscheidungsunterstützungssysteme sowie
? ethische und rechtliche Aspekte von datengetriebenen und automatisierten Entscheidungen.
Die Studierenden wenden die erlernten Inhalte in konkreten Aufgaben teilweise mit Hilfe von
Tabellenkalkulations-Software oder Spezialanwendungen an.
Lernziele/Kompetenzen:
Studierende sind in der Lage,
? komplexe Entscheidungssituationen unter Berücksichtigung mehrerer Ziele, Alternativen und
Entscheidern zu analysieren und zu modellieren,
? Unsicherheiten und Wahrscheinlichkeiten in die Analyse und die Modellierung einzubeziehen,
? Ergebnisse von Business Intelligence und Advanced Analytics in Entscheidungen einzubinden,
? ein einfaches Expertensystem zu entwickeln sowie
? ausgew?hlte ethische und rechtliche Aspekte datengetriebener Entscheidungen zu beschreiben.
Organisatorisches:
- 6 ECTS / 180 h
- Zulassungsvoraussetzung für die Belegung des Moduls: keine
- Empfohlene Vorkenntnisse: keine
- Angebotsh?ufigkeit: SS, j?hrlich
- Lehrformen: Vorlesung und ?bung - 4,00 SWS
- Sprache: Englisch/Deutsch
- Schriftliche Prüfung (Klausur) / Prüfungsdauer: 90 Minuten