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Wirtschafts­mathematik und Wirtschafts­informatik (englisch)

Information on your course choice

Please note that you have to take the majority of classes at the School of Business Informatics and Mathematics. In most cases you do not need to register for courses, just attend the first lecture. In case you want to take courses outside from our school you can choose from the university wide electives list.

All undergraduate students are allowed to take graduate’s level courses at the School of Business Informatics and Mathematics and the other way around. For the most part, the only requirement for participation in a Master’s course is a basic knowledge of informatics and/or mathematics.

Further information and a detailed description on all courses can be found in our module catalogues here: https://www.wim.uni-mannheim.de/en/student-affairs/module-catalogues/

Wirtschafts­informatik (Bachelor)

Data Mining (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining. Methodological competence:
  • Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
  • project organisation skills

Personal competence:

  • team work skills
  • presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Foundations of Statistics, Practical Informatics I
Prüfungs­leistung:
Foundations of Statistics, Practical Informatics I
Lektor(en):
Christian Bizer , Anna Primpeli
Beschreibung:
The course provides an introduction to advanced data analysis techniques as a basis for analyzing business data and providing input for decision support systems. The course will cover the following topics:
  • Goals and Principles of Data Mining
  • Data Representation and Preprocessing
  • Clustering
  • Classification
  • Association Analysis
  • Text Mining
  • Systems and Applications (e. g. Retail, Finance, Web Analysis)
Data Security and Privacy (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Frederik Armknecht
Praktikum Software Engineering (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Kenntnisse der Schlüssel­technologien der modernen Softwaretechnik, sowie der gängigen Software Entwicklungs­prozesse. Dies umfasst insbesondere die Gebiete der System- und Anforderungs­analyse, An-wendungs­design und Systemarchitektur, Implementierung, Validie-rung und Verifikation, Testen, Softwarequalität, Wartung und Wei-ter­entwicklung von Softwaresystemen.
Methoden­kompetenz:
Die Fähigkeit große Softwaresysteme beschreiben, entwerfen und entwickeln zu können unter Berücksichtigung diverser Risiken, die in industriellen Großprojekten auftreten (bspw. Qualität, Kosten, unter-schiedliche Stakeholder, Termindruck, …).
Personale Kompetenz:
Fähigkeiten große Softwaresysteme im Team zu entwerfen, zu entwickeln / implementieren, zu testen und auszuliefern.
Fähigkeiten ein komplexes Themengebiet in schriftlicher und mündlicher Form klar und unmissverständlich wiederzugeben.
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Programmier­praktikum I, Praktische Informatik I, Programmierprakti-kum II, Algorithmen und Datenstrukturen
Prüfungs­leistung:
Programmier­praktikum I, Praktische Informatik I, Programmierprakti-kum II, Algorithmen und Datenstrukturen
Lektor(en):
Arne Lange
Beschreibung:
Die Veranstaltung befasst sich mit dem der Methoden und Techniken die für eine team-orientierte, ingenieurmäßige Entwicklung von nicht-trivialen Softwaresystemen erforderlich sind. Insbesondere sind dies:
  • Software-Entwicklungs­prozesse
  • System- und Anforderungs­analyse
  • Anwendungs­design und Systemarchitektur
  • Softwarequalität
  • Validierung, Verifikation und Testen
  • Wartung und Weiter­entwicklung
Selected Topics in IT-Security (Vorlesung mit Übung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
This course aims to increase the security awareness of students and offers them a basic understanding with respect to a variety of interesting topics. After this course, students will be able to (1) learn about symmetric and asymmetric encryption schemes, (2) classify and describe vulnerabilities and protection mechanisms of popular network protocols, web protocols, and software systems (2) analyze / reason about basic protection mechanisms for modern OSs, software and hardware systems.
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
No formal prerequisites. However, knowledge with respect to the content of the following lectures are suggested:
Praktische Informatik I und II, Lineare Algebra, Kenntnisse in Programmierung
Prüfungs­leistung:
No formal prerequisites. However, knowledge with respect to the content of the following lectures are suggested:
Praktische Informatik I und II, Lineare Algebra, Kenntnisse in Programmierung
Lektor(en):
Frederik Armknecht
Beschreibung:
Background and Learning Objectives
 
The large-scale deployment of Internet-based services and the open nature of the Internet come alongside with the increase of security threats against existing services. As the size of the global network grows, the incentives of attackers to abuse the operation of online applications also increase and their advantage in mounting successful attacks becomes considerable.
 
These cyber-attacks often target the resources, availability, and operation of online services. In the recent years, a considerable number of online services such as Amazon, CNN, eBay, and Yahoo were hit by online attacks; the losses in revenues of Amazon and Yahoo were almost 1.1 million US dollars. With an increasing number of services relying on online resources, security becomes an essential component of every system.
 
Content Description
 
This lecture covers the security of computer, software systems, and tamper resistant hardware. The course starts with a basic introduction on encryption functions, spanning both symmetric and asymmetric encryption techniques, discusses the security of the current encryption standard AES and explains the concept of Zero-Knowledge proofs. The course then continues with a careful examination of wired and wireless network security issues, and web security threats and mechanisms. This part also extends to analysis of buffer overflows. Finally, the course also covers a set of selected security topics such as trusted computing and electronic voting.
 
Topics:
 
  • Encryption Schemes (Private Key vs. Public Key, Block cipher security) and Cryptographic Protocols
  • Cryptanalysis,e.g., side channel attacks
  • Network Security
  • Wireless Security
  • Web Security (SQL, X-Site Scripting)
  • Buffer Overflows
  • Malware & Botnets
  • Trusted computing
  • Electronic Voting
  • OS Security
Softwaretechnik I (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Kenntnisse der Schlüssel­technologien der modernen Softwaretechnik, sowie der gängigen Software Entwicklungs­prozesse. Dies umfasst insbesondere die Gebiete der System- und Anforderungs­analyse, Anwendungs­design und Systemarchitektur, Implementierung, Validierung und Verifikation, Testen, Softwarequalität, Wartung und Weiter­entwicklung von Softwaresystemen. Methoden­kompetenz:
Die Fähigkeit große Softwaresysteme beschreiben, entwerfen und entwickeln zu können unter Berücksichtigung diverser Risiken, die in industriellen Großprojekten auftreten (bspw. Qualität, Kosten, unterschiedliche Stakeholder, Termindruck, …). Personale Kompetenz:
Fähigkeiten große Softwaresysteme im Team zu entwerfen, zu entwi-ckeln / implementieren, zu testen und auszuliefern.
Fähigkeiten ein komplexes Themengebiet in schriftlicher und mündli-cher Form klar und unmissverständlich wiederzugeben.
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Praktische Informatik I, Algorithmen und Datenstrukturen, Programmier­praktikum I
Empfohlen: Programmier­praktikum II
Prüfungs­leistung:
Praktische Informatik I, Algorithmen und Datenstrukturen, Programmier­praktikum I
Empfohlen: Programmier­praktikum II
Lektor(en):
Colin Atkinson
Beschreibung:
Die Veranstaltung befasst sich mit dem Kennenlernen, Verstehen und Anwenden der Methoden, Techniken und Werkzeuge, die für eine team-orientierte, ingenieurmäßige Entwicklung von nicht-trivialen Softwaresystemen erforderlich sind. Insbesondere sind dies:
  • Software-Entwicklungs­prozesse
  • System- und Anforderungs­analyse
  • Anwendungs­design und Systemarchitektur
  • Softwarequalität
  • Validierung, Verifikation und Testen
  • Wartung und Weiter­entwicklung

Wirtschafts­informatik (Master)

Data Mining (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of data mining. Methodological competence:
  • Successful participants will be able to identify opportunities for applying data mining in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
  • project organisation skills

Personal competence:

  • team work skills
  • presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Foundations of Statistics, Practical Informatics I
Prüfungs­leistung:
Foundations of Statistics, Practical Informatics I
Lektor(en):
Christian Bizer , Anna Primpeli
Beschreibung:
The course provides an introduction to advanced data analysis techniques as a basis for analyzing business data and providing input for decision support systems. The course will cover the following topics:
  • Goals and Principles of Data Mining
  • Data Representation and Preprocessing
  • Clustering
  • Classification
  • Association Analysis
  • Text Mining
  • Systems and Applications (e. g. Retail, Finance, Web Analysis)
Data Mining and Matrices (Vorlesung mit Übung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Knowledge of the techniques, opportunities, and applications of matrix decompositions in data mining
Methodological competence:
  • Apply matrix decompositions for data mining tasks
  • Analyze and interpret matrix decompositions

Personal competence:

  • writing skills
  • presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
IE 500 Data Mining (recommended, not required), basic knowledge of linear algebra
Prüfungs­leistung:
IE 500 Data Mining (recommended, not required), basic knowledge of linear algebra
Lektor(en):
Rainer Gemulla
Beschreibung:
Many data mining tasks operate on dyadic data, i.e., data involving two types of entities (e.g., users and products, objects and attributes, or points and coordinates); such data can be naturally represented in terms of a matrix. Matrix decompositions, with which we (approximately) represent the data matrix as a product of two (or more) factor matrices, can be used to perform many common data mining tasks. In this lecture, we explore the use of matrix decompositions in data mining, cover data mining tasks such as prediction, clustering and pattern mining, and application areas such as recommender systems and topic modelling.
Data Mining II (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of advanced techniques and applications of data mining.
Methodological competence:
  • Successful participants will be able to address advanced issues in data mining projects, conduct complex projects and develop applications in the data mining field.
  • project organization skills

Personal competence:

  • presentation skills
  • team work skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
IE 500 Data Mining, programming skills in Java
Prüfungs­leistung:
IE 500 Data Mining, programming skills in Java
Lektor(en):
Beschreibung:
Data mining deals with the discovery of patterns in data, and with making predictions for the future, based on observations of the past. This course covers advanced issues in data mining which need to be addressed when applying data mining methods in real world projects, including:
  • Data Preprocessing
  • Regression and Forecasting
  • Dimensionality Reduction
  • Anomaly Detection
  • Time Series Analysis
  • Parameter Tuning
  • Ensemble Learning
  • Online Learning
Data Security and Privacy (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Frederik Armknecht
Datenbanksysteme II (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Grundlegende Kenntnisse in verteilte relationale Datenbanken
  • objekt­orientierte Datenbanken
  • objektrelationale Datenbanken
  • deduktive Datenbanken
  • XML-Datenbanken
  • OLAP/OLTP
  • Leistungs­bewertung

Methoden­kompetenz:

  • Verständnis der alternativen Datenrepräsentationen, deren Vor- und Nachteile
  • Ziel­orientierter Einsatz der verschiedenen Datenrepräsentationen

Personale Kompetenz:

  • Verständnis der Rolle alternativer Daten­modelle für fundamentale betriebliche Informations­systeme
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Datenbanksysteme I und deren Voraussetzungen
Prüfungs­leistung:
Datenbanksysteme I und deren Voraussetzungen
Lektor(en):
Guido Moerkotte
Beschreibung:
Über das relationale Modell hinausgehende Themen (objekt­orientierte, objektrelationale Datenbanken, SQL/XML).
Information Retrieval and Web Search (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of fundamental techniques of Information Retrieval and Web Search, including standard retrieval models, evaluation of information retrieval systems, text classification and clustering, as well as web search topics such as crawling and link-based algorithms.
Methodological competence:
Successful participants will be able to understand state-of-the-art methods for Information Retrieval and Web search, as well as being able to select, apply and evaluate the most appropriate techniques for a variety of different search scenarios.
Personal competence:
  • presentation skills;
  • team work skills.
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Programming skills (Java/C++ preferred). Fundamental notions of linear algebra, probability theory, as well as algorithms and data structures.
Prüfungs­leistung:
Programming skills (Java/C++ preferred). Fundamental notions of linear algebra, probability theory, as well as algorithms and data structures.
Lektor(en):
Goran Glavas
Beschreibung:
Given the vastness and richness of the Web, users need high-performing, scalable and efficient methods to access its wealth of information and satisfy their information needs. As such, being able to search and effectively retrieve relevant pieces of information from large text collections is a crucial task for the majority (if practically not all) of Web applications. In this course we will explore a variety of basic and advanced techniques for text-based information retrieval and Web search. Covered topics will include:
 
  • Efficient text indexing;
  • Boolean and vector space retrieval models;
  • Evaluation of retrieval systems;
  • Probabilistic Information Retrieval;
  • Text classification and clustering;
  • Web search, crawling and link-based algorithms.
 
Coursework will include homework assignments, a term project and a final exam. Homework assignments are meant to introduce the students to the problems that will be covered in the final exam at the end of the course. In addition, students are expected to successfully complete a term project in teams of 2-4 people. The projects will focus on a variety of IR problems covered in class. Project deliverables include both software (i.e., code and documentation) and a short report explaining the work performed and its evaluation.
Knowledge Graphs Seminar (Seminar, englisch)
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
4.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Heiko Paulheim
Knowledge Graphs Seminar (Seminar, englisch)
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
4.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Query Optimization (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Verständnis der Grundlegenden Funktions­weisen alternativer Plangeneratoren,
  • detaillierte Kenntnisse physischer Planalternativen,
  • detaillierte Kostenanalysen

Methoden­kompetenz:

  • Algorithmen und Komplexitäten der Plangenerierung,
  • Kostenrechnung anhand gegebener Statistiken

Personale Kompetenz:

  • Fundamentales Verständnis für die Probleme und Lösungen der traditionellen Anfragebearbeitung
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Datenbanksysteme I und deren Voraussetzungen, Kombinatorik, Statistik
Prüfungs­leistung:
Datenbanksysteme I und deren Voraussetzungen, Kombinatorik, Statistik
Lektor(en):
Guido Moerkotte
Beschreibung:
Grundlagen der Anfrageoptimierung

Wirtschafts­mathematik (Bachelor)

MAA 508 Advanced Analysis (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Linear algebra I, Analysis I,II
Prüfungs­leistung:
Linear algebra I, Analysis I,II
Lektor(en):
Li Chen
Beschreibung:
This course will start with basic knowledge of real analysis, includes measure and integration, then we will go into some advanced topics in analysis, such as L^p spaces, distributions, the Fourier transform, Sobolev spaces and related inequalities. These are necessary knowledge in modern PDE theories and their applications (for example, in physics, biology and economy).
Seminar Graph Theory (Seminar, englisch)
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
3.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lektor(en):
Makiko Mase
Nonparametric Statistics (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Claudia Strauch

Wirtschafts­mathematik (Master)

Lévy Prozesse I (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
MAA 504 Partial differential equations (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Vertrautheit mit den Grundbegriffen partieller Differenzialgleichungen (MK1)
Vertrautheit mit Distributionen, Hölderräumen und Sobolevräumen (MK1)
Vertrautheit mit Sobolevungleichungen (MK1)
Verständnis des Konzepts der schwachen Lösung (MK1, MO2)
Verständnis des Randverhaltens von Lösungen (MK1, MO2)
Methoden­kompetenz:
Fähigkeit die Existenz von Lösungen zu untersuchen (MO2)
Fähigkeit die Eindeutigkeit von Lösungen zu untersuchen (MO2)
Fähigkeit die Regularität von Lösungen zu untersuchen (MO2)
Personale Kompetenz:
Vertieftes Verständnis für komplexe Argumentationen in der elliptischen Theorie (MO3)
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Analysis I, II, Lineare Algebra I, Einführung in die Wahrscheinlichkeits­theorie
Prüfungs­leistung:
Analysis I, II, Lineare Algebra I, Einführung in die Wahrscheinlichkeits­theorie
Lektor(en):
Martin Schmidt
Beschreibung:
Elliptische Differenzialgleichungen
Funktionen­räume
Randwert­problem, Dirichlet­problem
Apriori Abschätzungen
MAA 508 Advanced Analysis (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Empfohlene Voraussetzungen:
Literatur:
Linear algebra I, Analysis I,II
Prüfungs­leistung:
Linear algebra I, Analysis I,II
Lektor(en):
Li Chen
Beschreibung:
This course will start with basic knowledge of real analysis, includes measure and integration, then we will go into some advanced topics in analysis, such as L^p spaces, distributions, the Fourier transform, Sobolev spaces and related inequalities. These are necessary knowledge in modern PDE theories and their applications (for example, in physics, biology and economy).
MAC 502 Computational Finance (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Andreas Neuenkirch
MAC 507 Nonlinear Optimization (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lektor(en):
Claudia Schillings , Andreas Sommer
MAS 510 Diffusion Equations (Seminar, englisch)
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lektor(en):
Li Chen
Seminar Graph Theory (Seminar, englisch)
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
3.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lektor(en):
Makiko Mase
Nonparametric Statistics (Vorlesung, englisch)
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Claudia Strauch

Contact School of Business Informatics and Mathematics

Juliane Roth, M.A.

Juliane Roth, M.A.

Auslands­koordinatorin, Internationales Marketing, Gast­wissenschaft­ler­programm
Universität Mannheim
Fakultät für Wirtschafts­informatik und Wirtschafts­mathematik
B 6, 26
Gebäudeteil B – Raum B 1.05
68159 Mannheim
Tel.: +49 621 181-2340
Fax: +49 621 181-2423
E-Mail: roth(at)wim.uni-mannheim.de
Sprechstunde:
Mi 10–11.30 Uhr oder nach Vereinbarung von Mo–Mi 9–15 Uhr