Syllabus

Title
1132 Business Models und Data Analytics
Instructors
ao.Univ.Prof. Dr. Andreas Mild
Contact details
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
09/16/24 to 10/24/24
Registration via LPIS
Notes to the course
Dates
Day Date Time Room
Monday 10/28/24 11:00 AM - 01:30 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Monday 11/04/24 11:00 AM - 03:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Monday 11/11/24 11:00 AM - 03:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Monday 11/18/24 11:00 AM - 03:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Monday 11/25/24 11:00 AM - 03:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Monday 12/02/24 11:00 AM - 03:00 PM D2.0.025 Workstation-Raum
Contents

Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Konzepte und Anwendungen von Modellen im Allgemeinen und Geschäftsmodellen im Besonderen. Die Studierenden lernen die grundlegenden Elemente eines Geschäftsmodells sowie verschiedene Methoden zur Beschreibung und Analyse kennen. Durch die Anwendung quantitativer Modelle aus den Bereichen Marketing und Produktentwicklung werden diese Elemente weiter konkretisiert, um fundierte Entscheidungen daraus ableiten zu können. Die theoretischen Konzepte werden durch praxisnahe Fallstudien vertieft und geübt.

Learning outcomes

Studierende sind in der Lage, die Elemente eines Geschäftsmodells und deren Interaktionen zu identifizieren und zu beschreiben. Aufbauend auf diesem Wissen können sie Geschäftsmodelle eigenständig weiterentwickeln. Zudem sind die Studierenden befähigt, quantitative und qualitative Modelle und Techniken auf die verschiedenen Elemente eines Geschäftsmodells anzuwenden und diese zu interpretieren.


Attendance requirements

Für eine PI ist laut Prüfungsordnung volle studentische Anwesenheit vorgesehen. Abwesenheit in den Präsenz-Einheiten wird in maximal 1 Einheit toleriert. Durch die Abwesenheit verpasste Punkte können nicht nachgeholt werden. 

Anwesenheit in der ersten LV-Einheit ist jedenfalls verpflichtend

Erscheint ein Studierender unentschuldigt nicht zur ersten Einheit der Lehrveranstaltung, so wird dieser von der Lehrveranstaltung abgemeldet und der nächste Studierende auf der Warteliste, der auch anwesend ist, erhält seinen Platz. Entschuldigungen für das Fernbleiben aus einem wichtigen Grund werden bis zum Beginn der Einheit durch die LV-Leiter per E-Mail entgegengenommen. 

Teaching/learning method(s)

Im Kurs werden verschiedene Lehrdesigns kombiniert. Neben klassischen Vorträgen bearbeiten die Studierenden Aufgaben in Kleingruppen und setzen diese gemeinsam softwaregestützt um.

Assessment
  • 4 In-class assignments mit jeweils 25%

Notenschlüssel:

1 ab 90%
2 ab 80%
3 ab 70%
4 ab 60%

Readings

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Last edited: 2024-06-15



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