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Wirtschafts­mathematik und Wirtschafts­informatik

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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, please 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.
Good to know: undergraduate students are allowed to take graduate’s level courses at the School of Business Informatics and Mathematics. Partially, there are no requirements for participation in a Master’s course.

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Wirtschafts­informatik (Bachelor)

Algorithmen und Datenstrukturen (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
6
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden kennen effiziente Algorithmen und effektive Datenstrukturen für grundlegende Probleme der Informatik und können diese  anwenden und in Computer­programme umsetzen. Sie beherrschen weiterhin grundlegende Techniken des Entwurfs von Algorithmen und Datenstrukturen, sowie der Korrektheits- und Laufzeitanalyse von Algorithmen
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden können anwendungs­relevanten Berechnungs­problemen effiziente Algorithmen zuzuordnen bzw. diese  entwickeln und
mittels dieser lösen.
Personale Kompetenz:
Die Studierenden können Berechnungs­probleme in Anwendungs­zusammenhängen identifizieren, sie formal spezifizieren und damit einer rechentechnischen Lösung zuführen. Sie können auf höherem Niveau abstrahieren und mit formalen Modellierungs­techniken arbeiten.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Matthias Krause , Alexander Moch
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-13; Virtuelles Gebäude
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 23.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-13; Virtuelles Gebäude
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 17:15 - 18:45 WIM-ZOOM-06; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
  • Grundtechniken des Algorithmenentwurfs sowie der Laufzeitanalyse (Divide and Conquer, Greedyheuristiken, Dynamic Programming,…)
  • Grundtechniken des Beweisens der Korrektheit von Algorithmen
  • Sortieralgorithmen
  • Hashing und hashing­basierte Algorithmen
  • Advanced Data Structures
  • Algorithmen für Suchbäume
  • Graphalgorithmen (Tiefensuche, Breitensuche, Minimum Spanning Trees, Kürzeste-Wege-Algorithmen)
  • Ausgewählte weitere Algorithmen (z.B. Pattern Matching, Automatenminimierung…)
CS 560 Large-Scale Data Management (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge about methods and systems for managing large datasets and data-intensive computing.

Methodological competence:
• Be able to judge, select, and use traditional or non-traditional data management systems for a given data management task
• Be able to solve computational problems involving large datasets

Personal competence:
• Study independently
• Presentation and writing skills

Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination, exercises
90 minutes
Lektor(en):
Rainer Gemulla
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-01; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
This course introduces the fundamental concepts and computational paradigms of large-scale data management and Big Data. This includes methods for storing, updating, querying, and analyzing large dataset as well as for data-intensive computing. The course covers concept, algorithms, and system issues; accompanying exercises provide hands-on experience. Topics include:
• Parallel and distributed databases
• MapReduce and its ecosystem
• NoSQL
• Stream processing
• Graph databases
Data Mining (Vorlesung)
EN
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:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Heiko Paulheim
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 23.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-02; Virtuelles Gebäude
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)
Datenbanksysteme I (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
6
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Verständnis der Grundlagen der Daten­modellierung bzw. des Datenbankentwurfs und der Funktions­weise von relationalen Datenbank­managementsystemen, insbesondere Anfragebearbeitung und Transaktions­verwaltung
Methoden­kompetenz:
Abstraktion, Modellierung, Aufwandsabschätzung für Anfragen
Personale Kompetenz:
Verständnis der Rolle moderner Datenhaltung in einem Unternehmen
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Guido Moerkotte
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 23.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-07; Virtuelles Gebäude
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-07; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
Datenbankentwurf, Normalisierung, Anfragebearbeitung, Transaktions­verwaltung
Decision Support (Vorlesung mit Übung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:
  • Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
  • project presentation skills

Personal competence:

  • team work skills
  • presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies
Lektor(en):
Heiner Stuckenschmidt , Manuel Fink
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-02; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
The course provides an introduction to decision support techniques as a basis for the design of decision support systems. The course will cover the following topics:
  • Decision Theory
  • Decision- and Business Rules
  • Planning Methods and Algorithms
  • Probabilistic Graphical Models
  • Game Theory and Mechanism Design
Decision Support (Vorlesung mit Übung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:
  • Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
  • project presentation skills

Personal competence:

  • team work skills
  • presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies
Lektor(en):
Manuel Fink
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 15:30 - 17:00
Beschreibung:
The course provides an introduction to decision support techniques as a basis for the design of decision support systems. The course will cover the following topics:
  • Decision Theory
  • Decision- and Business Rules
  • Planning Methods and Algorithms
  • Probabilistic Graphical Models
  • Game Theory and Mechanism Design
Einführung in Data Science Vorlesung (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 10:15 - 11:45 SN 163 [HWS 2020]; „Corona-Gebäude“
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-02; Virtuelles Gebäude
Formale Grundlagen der Informatik (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden beherrschen grundlegende für die Informatik rele-vanten Konzepte, Begriffsbildungen und wissenschaft­lichen Arbeits-techniken aus Mathematik und Logik. Sie kennen weiterhin eine erste Auswahl an wichtigen Datenstrukturen und  effizienten Algorithmen für grundlegende Probleme.
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden besitzen die Fähigkeit, informal gegebene Sachver-halte formal zu modellieren und die entstehenden formalen Struktu-ren bzgl. grundlegender Eigenschaften zu klassifizieren. Sie können weiterhin  auf einem für Informatiker adäquaten Niveau gegebene Aussagen mathematisch  beweisen.
Personale Kompetenz:
Die Studierenden besitzen ein Grundverständnis der för die Informa-tik wichtigen formalen Strukturen, Modelle und Arbeits­techniken. Sie können auf höherem Niveau abstrakt denken und formal modellieren.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Matthias Krause , Matthias Alexander Hamann , Alexander Moch
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-14; Virtuelles Gebäude
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-14; Virtuelles Gebäude
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 17:15 - 18:45 WIM-ZOOM-05; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
  • Grundlagen Aussagenlogik (Folgern, Beweisen)
  • Mengen, Relationen, Abbildungen
  • Grundlagen der Kombinatorik (Abzählen von endlichen Mengen, Abzählbarkeit)
  • Einführung Graphentheorie
  • Algebraische Strukturen (Halbgruppen, Gruppen, Homorphismen, Faktorstrukturen)
  • Grundlegende Berechnungs­modelle/Endliche Automaten
Kryptographie I (Vorlesung mit Übung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Nach Abschluss des Moduls  sind die Studierenden be­fähigt, die größten Risiken im elektronischen Datenverkehr, wie sie bspw. beim Online-Banking oder Einkauf über Online-Händler wie Amazon auftreten können, zu erkennen und zu vermeiden.
Methoden­kompetenz:
Die Studierenden können  in konkreten Anwendungs­fällen notwendige Sicherheitsziele erkennen und passende Methoden auswählen und einsetzen. Beispiele sind Verfahren zur Geheimhaltung von Daten (Verschlüsselungen), den Aufbau einer vertrauenswürdigen Verbindung (Schlüsselaustausch) und der sicheren Authentifikation (Zertifikate und digitale Signaturen).
Personale Kompetenz:
Das analytische, konzentrierte und präzise Denken der Studierenden wird geschult. Durch die eigenständige Behandlung von Anwendun-gen, z.B. im Rahmen der Übungs­aufgaben, wird ihr Abstraktions­ver-mögen weiterentwickelt und der Transfer des erlernten Stoffes auf verwandte Fragestellungen gefördert.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Schriftliche (90 Minuten) oder mündliche Prüfung (30 Minuten)
Lektor(en):
Matthias Alexander Hamann
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-03; Virtuelles Gebäude
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-03; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
In der Vorlesung erfolgt eine Einführung in die moderne Kryptographie, d.h. in die Theorie und der Praxis der Absicherung von digitalen Daten. Neben der Bereitstellung der für das Verständnis des Stoffs nötigen mathematischen, algorithmischen und informations­theoretischen Grundlagen werden vor allem die grundlegenden Konzepte und mehrere in der Praxis eingesetzte Verfahren vorgestellt.
 
Behandelt Themen sind beispielsweise:
  • Grundbegriffe der Kryptographie
  • Blockchiffren, z.B. Data Encryption Standard (DES) und Advanced Encryption Standard (AES), und Stromchiffren
  • Verfahren zum sicheren Schlüsselaustausch, bspw. das Diffie-Hellman Protokoll
  • Public-Key Verschlüsselungs­verfahren, bspw. RSA
  • Hashfunktionen
  • Message Authentication Codes
Künstliche Intelligenz (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Ziele und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz. Such­verfahren als universelle Problemlösungs­verfahren. Problemkomplexität und Heuristische Lösungen. Eigenschaften und Zusammenhang zwischen unterschiedlichen Such­verfahren.
Methoden­kompetenz:
Beschreibung konkreter Aufgaben als Such-, Constraint- oder Planungs­problem. Implementierung unterschiedlicher Such­verfahren und Heuristiken.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Erfolgreiche Teilnahme am Übungs­betrieb
schriftliche Klausur (90 Minuten)
Lektor(en):
Christian Meilicke
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-06; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
  • Problemeigenschaften und Problemtypen
  • Problemlösen als Suche, Anwendung im Bereich Computer­spiele
  • Constraint­probleme und deren Lösung
  • Logische Constraints
Praktische Informatik I (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
6
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Die Studierenden können selbständig Algorithmen zu vorgegebenen Problemen entwerfen und in Java, das im parallel laufenden Pro-grammierkurs I unterrichtet wird, objekt­orientiert programmieren. Methoden­kompetenz:
Algorithmenentwurf, Bewertung von vorgegeben Algorithmen Personale Kompetenz:
Kreativität beim Entwurf von Algorithmen, Team­fähigkeit
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Studien­beginn ab HWS 2011:
Erfolgreiche Teilnahme am Übungs­betrieb
schriftliche Klausur (90 Minuten)

Studien­beginn vor HWS 2011:
schriftliche Klausur (90 Minuten)

Lektor(en):
Frederik Armknecht
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 15:30 - 17:00 WIM-ZOOM-03; Virtuelles Gebäude
Freitag  (wöchentlich) 02.10.2020 - 18.12.2020 15:30 - 17:00 WIM-ZOOM-03; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
Vom Problem zum Algorithmus, vom Algorithmus zum Programm
 
  • Entwurf von Algorithmen: schrittweise Verfeinerung, Modularität, Objekt­orientierung (Klassen­hierarchien, Vererbung), Rekursion
  • Die objekt­orientierte Programmiersprache Java
  • Einfache Datenstrukturen (verkettete Liste, Binärbaum, B-Baum)
  • Modellierung mit UML: Klassendiagramme, Aktivitätsdiagramme, Zustandsdiagramme
  • Einführung in die Theorie der Algorithmen: Berechenbarkeit, Komplexität (O-Kalkül), Testen und Verifikation von Algorithmen und Programmen
Programmier­praktikum I (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
5.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
  • Gründliche Kenntnis der Basiskonzepte der Programmiersprache Java
  • Verständnis des Konzepts der Objekt­orientierung
  • Kenntnisse der algorithmischen Prinzipien  Iteration und Rekursion
  • Basiswissen über das Arbeiten unter einem Linux-Betriebs­system

Methoden­kompetenz:

  • Fähigkeit, Algorithmen zu entwerfen
  • Fähigkeit, komplexe Algorithmen in Java ohne Einsatz importierter Methoden zu programmieren
  • Fähigkeit, rekursiv zu programmieren

Personale Kompetenz:

  • Eigen­verantwortliches Arbeiten
  • Team­fähigkeit
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Programmiertestate, Programmier­projekte, Programming Competence Test (180 Minuten)
Lektor(en):
Ursula Rost
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 11.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-03; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
Im Programmier­praktikum I werden grundlegende Kenntnisse der objekt­orientierten Programmierung auf Basis der Sprache Java vermittelt.
Die Studierenden werden von dieser Sprache vor allem folgende Grundmerkmale und Konzepte kennenlernen:
 
  • Basiskonzepte der Programmierung: einfache Datentypen, Variablen, Operatoren, Anweisungen, Kontrollstrukturen
  • Zusammengesetzte Datentypen (Felder)
  • Das Konzept der objekt­orientierten Programmierung
  • Klassen (Attribute, Methoden, Konstruktoren)
  • Vererbung
  • Pakete, abstrakte Klassen und Interfaces
  • Java API und wichtige Hilfsklassen
  • Ausnahmebehandlung: Exceptions
  • Programmierung Grafischer Oberflächen mit Swing
 
Die Programmierausbildung erfolgt auf der Basis des Betriebs­systems Linux. Hierzu werden ebenfalls Grund­kenntnisse vermittelt, die es ermöglichen, einfache Java-Programme zu entwickeln. Im Laufe des Kurses wird darüber hinaus eine einfache Entwicklungs­umgebung eingeführt.

Wirtschafts­informatik (Master)

Advanced Software Engineering (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
After taking the course, students will be familiar with the latest state-of-the-art techniques for specifying the externally visible properties of a software system/component  – that is, for describing a software system/component as a “black box”, and for verifying them. Methodological competence:
Participants will know how to use the expertise acquired during the course to describe the requirements that a system/component has to satisfy and to define tests to check whether a system/component fulfils these requirements. Personal competence:
With the acquired skills and know-how, students will be able to play a key role in projects involving the development of systems, components and software applications.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination, 90 minutes
Lektor(en):
Colin Atkinson
Termin(e):
Freitag  (wöchentlich) 02.10.2020 - 18.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-08; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
The course deals with the model-based specification of software systems and components as well as their verification, validation and quality assurance. The emphasis is on view-based specification methods that use multiple views, expressed in multiple languages, to describe orthogonal aspects of software systems/components. Key examples include structural views represented using class diagrams, operational views expressed using constraint languages and behavioural views expressed using state diagrams. An important focus of the course is the use of these views to define tests and extra-functional properties.
CS 560 Large-Scale Data Management (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge about methods and systems for managing large datasets and data-intensive computing.

Methodological competence:
• Be able to judge, select, and use traditional or non-traditional data management systems for a given data management task
• Be able to solve computational problems involving large datasets

Personal competence:
• Study independently
• Presentation and writing skills

Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination, exercises
90 minutes
Lektor(en):
Rainer Gemulla
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-01; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
This course introduces the fundamental concepts and computational paradigms of large-scale data management and Big Data. This includes methods for storing, updating, querying, and analyzing large dataset as well as for data-intensive computing. The course covers concept, algorithms, and system issues; accompanying exercises provide hands-on experience. Topics include:
• Parallel and distributed databases
• MapReduce and its ecosystem
• NoSQL
• Stream processing
• Graph databases
Data Mining (Vorlesung)
EN
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:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Heiko Paulheim
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 23.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-02; Virtuelles Gebäude
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)
Decision Support (Vorlesung mit Übung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:
  • Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
  • project presentation skills

Personal competence:

  • team work skills
  • presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies
Lektor(en):
Heiner Stuckenschmidt , Manuel Fink
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-02; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
The course provides an introduction to decision support techniques as a basis for the design of decision support systems. The course will cover the following topics:
  • Decision Theory
  • Decision- and Business Rules
  • Planning Methods and Algorithms
  • Probabilistic Graphical Models
  • Game Theory and Mechanism Design
Decision Support (Vorlesung mit Übung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire basic knowledge of the techniques, opportunities and applications of decision theory.
Methodological competence:
  • Successful participants will be able to identify opportunities for decision support in an enterprise environment, select and apply appropriate techniques, and interpret the results.
  • project presentation skills

Personal competence:

  • team work skills
  • presentation skills
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), homework assignments, case studies
Lektor(en):
Manuel Fink
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 15:30 - 17:00
Beschreibung:
The course provides an introduction to decision support techniques as a basis for the design of decision support systems. The course will cover the following topics:
  • Decision Theory
  • Decision- and Business Rules
  • Planning Methods and Algorithms
  • Probabilistic Graphical Models
  • Game Theory and Mechanism Design
IS 613 Applied Project in Design Thinking and Lean Software Development (Vorlesung mit Übung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Registrierungs­informationen:
Please register for this course on Portal 2 after your enrollment, you will be directly admitted.
Lernziel:
By the end of the module students will
•    know how to apply design principles for developing customer oriented applications,
•    understand the difficulties involved in team-based software development,
•    improve software engineering skills,
•    improve the ability to work in teams,
•    use state of the art software engineering methods and tools.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Software development term project
Lektor(en):
Philipp Günther Hoffmann
Termin(e):
Freitag  (Einzeltermin) 23.10.2020 16:00 - 17:30 BWL-ZOOM-03; Virtuelles Gebäude
Freitag  (Einzeltermin) 30.10.2020 16:00 - 17:30 BWL-ZOOM-24; Virtuelles Gebäude
Freitag  (Einzeltermin) 06.11.2020 16:00 - 17:30 BWL-ZOOM-05; Virtuelles Gebäude
Freitag  (Einzeltermin) 13.11.2020 16:00 - 17:30 BWL-ZOOM-05; Virtuelles Gebäude
Dienstag  (Einzeltermin) 17.11.2020 15:00 - 17:30 BWL-ZOOM-01; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
The goal of this term project is to collaboratively develop a concept, design or software to solve a real world problem in a student development team environment. We offer a project-based lecture with hands-on experience for lean principles and design thinking. Students will learn innovative product and process design for software development which then can be directly applied in exercise sessions. 
The used technology will depend on students’ skills and experience. Prototypes might be developed with technology for mobile devices or paper-based for non-developers.
IS 614 Corporate Knowledge Management (Vorlesung mit Übung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Registrierungs­informationen:
Please register for this course on Portal 2 after your enrollment, you will be directly admitted.
Lernziel:
Course participants will be able to:
•    explain the role and importance of knowledge for organizations
•    Understand and explain the processes of knowledge management (KM)
•    Describe and evaluate the possibilities to support the different knowledge processes through information technology
•    Understand and evaluate different design principles of KM systems
•    Evaluate and apply organizational and technological mechanisms that ensure the use of KM systems
Prüfungs­leistung:
Written exam (60 min.); optional case study (20%)
Lektor(en):
Kai Spohrer , Monica Fallon
Termin(e):
Montag  (Blocktermin) 05.10.2020 - 16.10.2020 17:15 - 18:45 BWL-ZOOM-04; Virtuelles Gebäude
Donnerstag  (Einzeltermin) 05.11.2020 15:30 - 17:00 BWL-ZOOM-04; Virtuelles Gebäude
Donnerstag  (Einzeltermin) 12.11.2020 15:30 - 17:00 BWL-ZOOM-04; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
Companies have realized that the knowledge of their professionals is a decisive factor in competition. Firms are able to differentiate against their competitors through superior knowledge in the long term.
This lecture deals with the question of how the creation acquisition, transfer, storage, retrieval, and use of knowledge can be supported with the information technology and where the limits of such efforts are. It also addresses how to design information technology to support different knowledge processes.
IS 615 Design Thinking and Lean Development in Enterprise Software Development (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Registrierungs­informationen:
Please register for this course on Portal 2 after your enrollment, you will be directly admitted.
Lernziel:
After completing the class, students will be able to:
  • Understand the issues and challenges involved in enterprise software development
  • Understand and apply large-scale agile development based on lean principles
  • Understand and apply Design Thinking and related innovation practices
  • Understand and evaluate business models for software companies and products
  • Understand and apply how to bring all of this together in enterprise reality
  • Understand and evaluate state of the art software engineering methods
  • Understand and explain particular success strategies recommended by practitioners
  • Understand how to launch a start-up and scale a software company
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
80% written exam (60 min), 20% case study
Lektor(en):
Philipp Günther Hoffmann
Termin(e):
Dienstag  (Einzeltermin) 29.09.2020 16:00 - 17:30 BWL-ZOOM-05; Virtuelles Gebäude
Dienstag  (Einzeltermin) 06.10.2020 15:00 - 21:00 BWL-ZOOM-01; Virtuelles Gebäude
Mittwoch  (Einzeltermin) 07.10.2020 15:00 - 21:00 BWL-ZOOM-05; Virtuelles Gebäude
Donnerstag  (Einzeltermin) 08.10.2020 15:00 - 21:00 BWL-ZOOM-05; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
Enterprise software development revolves around complex and interdependent software products for different companies, lines of business and industries. Hence, there is an inherent trade-off between standard software and domain-specific software solutions. Software companies thus have to keep track of various heterogeneous and possibly conflicting market requirements that are subject to changes and updates in ever shorter release cycles.
However, it is essential for every enterprise software company to be able to build the right solutions efficiently. To be able to do so in the long run, large software companies elaborated good practices to ensure both, efficient development processes and innovative products.
Among these, lean thinking and agile software development practices combined with Design Thinking and related practices are increasingly adopted and intertwined in the software industry. So, the goal of this module is to convey both, approaches from research and industry experience together with practical application based on concrete enterprise software challenges. The course includes both, lecture and workshop formats.

A combination with IS 613 as related term project is highly recommended.
IT-Security (Seminar)
EN
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
4.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Frederik Armknecht , Vasily Mikhalev
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-07; Virtuelles Gebäude
Real World Applications of Artificial Intelligence (Seminar)
EN
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
4.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lernziel:
Expertise:
The student gains a deep understanding of the research topic. He/she is able to describe/summarize the topic in detail in his/her own words. He/she reflects on the topic and judges the contribution of the research papers.
Methodological competence:
The student is able to find the relevant literature for his/her topic, to write a well-structured scientific paper and to present his/her results. He/she is also aware of the need to avoid plagiarism.
Personal qualification:
The student has learned how to find relevant literature for a research topic, write a well-structured, concise paper about it and give a presentation. He/she is well prepared to write and present a Master’s Thesis.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Seminar paper, oral presentation and the participation in the group discussions
Lektor(en):
Heiner Stuckenschmidt
Beschreibung:
Media and communication sciences deal with processes of human communication, from face-to-face conversation to mass media outlets such as television broadcasting. Communication studies also examines how messages are interpreted through the political, cultural, economic and social dimensions of their contexts. Analyzing media content is an important research method in this context.
 
In the course of this seminar, participants will learn basic methods and techniques for carrying out analyses of media in different modalities (text, still images, video, audio) as a basis for answering research questions in media and communication science and investigate inhowfar these methods can be automated using state of the art techniques from Artificial Intelligence, in particular image and video processing and natural language understanding.
Model Driven Development (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will be familiar with the accepted best practices and technologies used in mainstream model-driven development as well as state-of-the-art modeling technologies emerging from research institutions.
Methodological competence:
Students will know how to apply modeling technologies in real-world projects.
Personal competence:
Students will have the capability to analyse, understand and model complex systems.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes)
Lektor(en):
Colin Atkinson
Termin(e):
⚠ Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-10; Virtuelles Gebäude
Achtung: Einzeltermine in den mit markierten Terminreihen haben sich geändert. Bitte informieren Sie sich im Portal über die Details.
Beschreibung:
The course focuses on the principles, practices and tools involved in advanced model-driven development. This includes established modelling standard languages (e. g. UML, ATL, OCL . . . ) and modelling infrastructures (e. g. MOF, EMF, etc. ) as well as leading edge, state-of-the-art modelling technologies (e. g. LML, PLM . . . ). Key topics addressed include –
  • Multi-level modeling
  • Meta-modeling
  • Ontology engineering versus model engineering
  • Model transformations
  • Domain specific language definition and use
  • Model creation and evolution best practices
  • Model-driven software development
  • Model checking and ontology validation
Network Analysis (Vorlesung mit Übung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung mit Übung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lektor(en):
Jonathan Kobbe , Heiner Stuckenschmidt
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-07; Virtuelles Gebäude
Semantic Web Technologies (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
The participants of this course learn about principles and applications of Semantic Web standards. They become familiar with their technical foundations such as representation and query languages, or logical inference. After taking this course, the students will be aware of the problems and benefits of semantic technologies in the context of tasks such as knowledge management, information search and data integration, and they will be capable of judging the applicability of these technologies for addressing practical challenges.
Methodological competence:
The participants learn how to design and implement Semantic Web applications. They are able to use standardized modeling languages for building knowledge representations, and to query these models by means of languages such as SPARQL.
Personal competence:
By jointly building a semantic web application, the students learn how to effectively work in teams. They improve upon their presentation skills by showing the outcomes of their projects to the other participants of the course.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Regular exercises, team project, written examination (90 minutes)
Lektor(en):
Heiko Paulheim
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 13:45 - 15:15 A 001 (B 6, Bauteil A) [HWS 2020]; „Corona-Gebäude“
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-03; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
  • Vision and Principles of the Semantic Web
  • Representation Languages (XML, RDF, RDF Schema, OWL)
  • Knowledge Modeling: Ontologies and Linked Data
  • Logical Reasoning in RDF and OWL
  • Commercial and Open Source Tools and Systems
Seminar Computer Vision (Seminar)
EN
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
4.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lernziel:
In this seminar, you will
Read, understand, and explore scientific literature
Summarize a current research topic in a concise report (10 single-column pages + references)
Give two presentations about your topic (3 minutes flash presentation, 15 minutes final presentation)
Moderate a scientific discussion about the topic of one of your fellow students
Provide feedback to a report and to a presentation of a fellow student
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
seminar report (10 single-column pages + references) +
two presentations about your topic (3 minutes flash presentation, 15 minutes final presentation)
Lektor(en):
Margret Keuper
Text Analytics (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will acquire knowledge of state-of-the-art principles and methods of Natural Language Processing, with a specific focus on the application of statistical methods to human language technologies.
Methodological competence:
Successful participants will be able to understand state-of-the-art methods for Natural Language Processing, as well as being able to select, apply and evaluate the most appropriate techniques for a variety of different practical and application-oriented scenarios.
Personal competence:
  • presentation skills;
  • team work skills.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), homework assignments
Lektor(en):
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 15:30 - 17:00 A 001 (B 6, Bauteil A) [HWS 2020]; „Corona-Gebäude“
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 15:30 - 17:00 WIM-ZOOM-05; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
In the digital age, techniques to automatically process textual content have become ubiquitous. Given the breakneck speed at which people produce and consume textual content online – e.g., on micro-blogging and other collaborative Web platforms like wikis, forums, etc. – there is an ever-increasing need for systems that automatically understand human language, answer natural language questions, translate text, and so on. This class will provide a complete introduction to state-of-the-art principles and methods of Natural Language Processing (NLP). The main focus will be on statistical techniques, and their application to a wide variety of problems. This is because statistics and NLP are nowadays highly intertwined, since many NLP problems can be formulated as problems of statistical inference, and statistical methods, in turn, represent de-facto the standard way  to solve many, if not the majority, of NLP problems. Covered topics will include:
 
  • Words
    • Language Modeling
    • Part-Of-Speech Tagging
  • Syntax
    • Statistical Parsing
  • Semantics and pragmatics
    • Computational Lexical Semantics
    • Computational Discourse
  • Applications
    • Topic Modeling
    • Information Extraction
    • Question Answering and Summarization
    • Statistical Alignment and Machine Translation
Coursework will include homework assignments 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.
Web Data Integration (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will be able to identify opportunities for employing Web data in business applications and will learn to select and apply appropriate techniques for integrating and cleansing Web data.
Methodological competence:
  • Participants will acquire knowledge of the data integration process as well as the techniques that are used in each phase of the process.
  • project organization skills

Personal competence:

  • presentation skills
  • team work skills.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 23.12.2020 15:30 - 17:00 WIM-ZOOM-06; Virtuelles Gebäude
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 23.12.2020 15:30 - 17:00 A 001 (B 6, Bauteil A) [HWS 2020]; „Corona-Gebäude“
Beschreibung:
The Web is developing from a medium for publishing textual documents into a medium for sharing structured data. In the course, students will learn how to integrate and cleanse data from this global data space for the later usage of the data within business applications. The course will cover the following topics:
 
  • Heterogeneity and Distributedness
  • The Data Integration Process
  • Web Data Formats
  • Schema Matching and Data Translation
  • Identity Resolution
  • Data Quality Assessment
  • Data Fusion
Web Data Integration (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
2
Lernziel:
Expertise:
Students will be able to identify opportunities for employing Web data in business applications and will learn to select and apply appropriate techniques for integrating and cleansing Web data.
Methodological competence:
  • Participants will acquire knowledge of the data integration process as well as the techniques that are used in each phase of the process.
  • project organization skills

Personal competence:

  • presentation skills
  • team work skills.
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Written examination (90 minutes), project report, oral project presentation
Lektor(en):
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 24.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-06; Virtuelles Gebäude
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 24.12.2020 10:15 - 11:45 A 001 (B 6, Bauteil A) [HWS 2020]; „Corona-Gebäude“
Beschreibung:
The Web is developing from a medium for publishing textual documents into a medium for sharing structured data. In the course, students will learn how to integrate and cleanse data from this global data space for the later usage of the data within business applications. The course will cover the following topics:
 
  • Heterogeneity and Distributedness
  • The Data Integration Process
  • Web Data Formats
  • Schema Matching and Data Translation
  • Identity Resolution
  • Data Quality Assessment
  • Data Fusion

Wirtschafts­mathematik (Bachelor)

Finanzmathematik (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Grundbegriffe der Modellierung in der Finanzmathematik  (BK2, BK4)
• Grundlagen der Martingaltheorie und des Itô-Kalküls (BK1, BK4)
• Bewertung und Absicherung riskanter Positionen in allgemeinen zeitdiskreten Markt­modellen, im  Binomial­modell sowie in einfachen vollständigen Markt­modellen in stetiger Zeit wie etwa dem Bachelier oder dem Black-Scholes-Modell (BK1, BK2, BK3)
Methoden­kompetenz:
• Grundprinzipien des dynamischen Risiko­management (BF2, BF3, BO1, BO3)
• Beherrschung der Terminologie der Finanzmathematik wie z.B. den „Greeks“ (BF4, BF5, BO1)
• Erkennen, in welchen Situationen welche Bewertungs­methoden für Risiken sinnvoll sein können (BF2, BF3, BF4, BF5)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BF4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Je nach Teilnehmerzahl schriftliche Klausur oder mündliche Prüfung (wird zu Beginn der Vorlesung bekannt gegeben)
Prüfungs­vorleistung: erfolgreiche Teilnahme an den Übungen
Lektor(en):
David Johannes Prömel
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-05; Virtuelles Gebäude
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-05; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
• Mathematische Grundlagen der zeitlich diskreten Finanzmathematik wie bedingte Erwartungen, Martingale und elementare Funktionalanalysis
• Modellierung von Finanzmärkten in diskreter Zeit
• Arbitragetheorie in diskreter Zeit; insb. Fundamentalsatz der arbitragefreien Bewertung (FTAP), sowie Bewertung und Absicherung von europäischen und Optionen in vollständigen und unvollständigen Markt­modellen
• Binomial­modell von Cox, Ross und Rubinstein
• Amerikanische Optionen und optimales Stoppen in diskreter Zeit
• Mathematische Grundlagen der Finanzmathematik in stetiger Zeit wie Stieltjes-Integration, pfadweiser Itô-Kalkül, elementare partielle Differentialgleichungen
• Modellierung von Finanzmärkten in stetiger Zeit
• Absicherung von Optionen im Bachelier-Modell
• Black-Scholes-Formel
• Variance-swaps, VIX, CPPI
Funktionalanalysis (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Wegintegrale im Komplexen (BK1)
• Potenzreihenkalkül (BK1)
• Fundamentalsatz der Algebra (BK1)
• Cauchyscher Integralsatz und Integralformel (BF1, BK1)
• Residuensatz (BK1, BO3)
Methoden­kompetenz:
• Zusammenhang zwischen reeller und komplexer Differenzierbarkeit (BF1, BO2)
• Berechnen von Residuen (BO3)
• Berechnen von reellen Integralen mit dem Residuensatz (BF1, BO3)
• Verständnis von lokalen und globalen Eigenschaften holomorpher Funktionen (BF1, BO2)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BF4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Peter Parczewski
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 12:00 - 13:30 A 001 (B 6, Bauteil A) [HWS 2020]; „Corona-Gebäude“
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-10; Virtuelles Gebäude
Freitag  (wöchentlich) 02.10.2020 - 18.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-10; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
• Komplexe Differenzierbarkeit
• holomorphe und meromorphe Funktionen
• Analytische Fortseztung
• Singularitäten holomorpher Funktionen
• Residuenkalkül
• spezielle Funktionen
MAA 508 Advanced Analysis (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Georgios Psaradakis
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-06; Virtuelles Gebäude
Freitag  (wöchentlich) 02.10.2020 - 18.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-06; Virtuelles Gebäude
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).
MAA 510 Introduction to partial differential equations (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Martin Schmidt
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 10.09.2020 - 17.12.2020 15:30 - 17:00 WIM-ZOOM-09; Virtuelles Gebäude
Mittwoch  (wöchentlich) 09.09.2020 - 23.12.2020 08:30 - 10:00 WIM-ZOOM-09; Virtuelles Gebäude
MAB 401 Algebra (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Sicherer Umgang mit den algebraischen Grundstrukturen, Gruppen, Ringen, Körpern (BK1).
• Würdigung des Aufbaus dieser Grundstrukturen und wichtiger Beweise (BK1).
Methoden­kompetenz:
• Gruppen als ordnendes Mittel für Symmetrien verstehen (BK1, BF2).
• Körpertheorie als modernes Werkzeug zur Lösung von mathematischen Fragen der Antike würdigen (BK1, BF2).
Personale Kompetenz:
• Strukturen und Symmetrien erkennen und präzisieren (BF1, BO2).
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Wolfgang Seiler
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-09; Virtuelles Gebäude
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-09; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
• Gruppenbegriff, Eigenschaften und Anwendungen zyklischer und abelscher Gruppen, Beispiele, auflösbare Gruppen.
• Ringe, Ideale, Euklidische Ringe, Hauptidealringe, ZPW-Ringe, Quotientenringe.
• Körper, Körpererweiterungen, Galois-Theorie.
MAC 404 Lineare Optimierung (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Verständnis der wesentlichen Konzepte und Lösungs­verfahren der Linearen Optimierung  (BF1, BK1)
• Computer­unterstütze Umsetzung anwendungs­bezogener Fragestellungen  (BK2, BK3, BO1)
• Querverbindungen zu anderen mathematischen Gebieten identifizierten Klassifikation und Interpretation numerischer Probleme (BK1, BO2)
Methoden­kompetenz:
• Mathematische Modellierung eines Problems (BF3, BO3)
• Konkrete Problemlösungs­strategien und deren Interpretation (BF1, BF2)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BO1, BF4, BF5)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
Mündliche Prüfung oder schriftliche Klausur
Lektor(en):
Andreas Neuenkirch
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-09; Virtuelles Gebäude
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 23.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-09; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
• Lineare Programmierung: Simplex Verfahren, Dualität, innere Punkte Verfahren
• Graphentheorie: minimal spannende Bäume, kürzeste Wege, maximale Flüsse
• Ganzzahlige Programmierung: Branch and Bound Verfahren, Schnittebenen­verfahren, Heuristiken
MAT 301 Analysis I (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
10.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Grundbegriffe der reellen Analysis (BF1, BK1)
• Konvergenz von Folgen und Reihen (BK1)
• Stetigkeit von Funktionen in einer Variablen (BK1)
• Differenzierbarkeit von Funktionen in einer Variablen  (BK1)
• Riemanintegral von Funktionen in einer Variablen (BK1)
Methoden­kompetenz:
• mathematische Beweisführung (BF1, BO2)
• Hantieren mit Gleichungen und Ungleichungen (BF1, BO2)
• Berechnen von Grenzwerten (BF1,BO3)
• Kurvendiskussion (BF2, BO3)
• Berechnen von unbestimmten und bestimmten Integralen (BO2,BO3)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BF4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Martin Schmidt
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 23.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-02; Virtuelles Gebäude
Freitag  (wöchentlich) 02.10.2020 - 18.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-02; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
• Mengen und Abbildungen
• reelle Zahlen
• Zahlenfolgen und Reihen
• Funktionen in einer reellen Variablen
MAT 303 Lineare Algebra I (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
9.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Kenntnis der wesentlichen Ideen und Methoden der Linearen Algebra, Kenntnis der wesentlichen mathematischen Beweismethoden (BK1).
Methoden­kompetenz:
• Grundstrukturen der Linearen Algebra als Grundstrukturen der Mathematik würdigen und sicher mit ihnen umgehen (BK1).
• Lineare Gleichungs­systeme in Anwendungen erkennen und professionell lösen (BF2).
Personale Kompetenz:
• Strukturiertes Denken (BO2).
• Teamarbeit (BF4).
• Kommunikations­fähigkeit (BO1).
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Daniel Roggenkamp
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-20; Virtuelles Gebäude
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 08:30 - 10:00 WIM-ZOOM-20; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
• Gruppen, Ringe, Körper, Vektorräume, Lineare Abbildungen, Matrizen, Lineare Gleichungs­systeme, Determinanten,  Eigenwerte und Diagonalisierung,  Euklidische Vektorräume.
MAT 306 Numerik (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
9.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
• Verständnis der Grundbegriffe und grundlegenden Methoden der Numerischen Mathematik  (BF1, BK1)
• Algorithmisches Denken und Implementierung grundlegender Verfahren zur Bestimmung von Näherungs­lösungen (BK3)
• Klassifikation und Interpretation numerischer Probleme (BK1, BO3)
Methoden­kompetenz:
• Mathematische Modellierung eines (Anwendungs-)Problems (BF3, BO3)
• Konkrete Problemlösungs­strategien und deren Interpretation (BF1, BF2)
Personale Kompetenz:
• Teamarbeit (BO1,BF4)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
schriftliche Klausur
Lektor(en):
Simone Göttlich
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 07.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-20; Virtuelles Gebäude
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 08.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-20; Virtuelles Gebäude
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 09.12.2020 08:30 - 10:00 WIM-ZOOM-20; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
• Numerik linearer Gleichungs­systeme
• Störungs­theorie und Fehleranalyse
• Lineare Ausgleichsrechnung
• Eigenwert­probleme
• Nichtlineare Gleichungs­systeme: Fixpunktiterationen, insbesondere Newton-Verfahren
• Interpolation und Splines
• Numerische Integration
Mathematische Methoden der Big Data Analytics 1 (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
Lektor(en):
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 08:30 - 10:00 M 003 [HWS 2020]; „Corona-Gebäude“
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 08:30 - 10:00 WIM-ZOOM-03; Virtuelles Gebäude
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 08:30 - 10:00 O 151 [HWS 2020]; „Corona-Gebäude“
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 08:30 - 10:00 WIM-ZOOM-03; Virtuelles Gebäude
Stochastik 1 (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
9.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
Lektor(en):
Leif Döring
Termin(e):
Dienstag  (wöchentlich) 29.09.2020 - 22.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-15; Virtuelles Gebäude
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-15; Virtuelles Gebäude

Wirtschafts­mathematik (Master)

MAA 508 Advanced Analysis (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
SWS:
4
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Georgios Psaradakis
Termin(e):
Montag  (wöchentlich) 28.09.2020 - 21.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-06; Virtuelles Gebäude
Freitag  (wöchentlich) 02.10.2020 - 18.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-06; Virtuelles Gebäude
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).
MAA 510 Introduction to partial differential equations (Vorlesung)
EN
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
englisch
Lektor(en):
Martin Schmidt
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 10.09.2020 - 17.12.2020 15:30 - 17:00 WIM-ZOOM-09; Virtuelles Gebäude
Mittwoch  (wöchentlich) 09.09.2020 - 23.12.2020 08:30 - 10:00 WIM-ZOOM-09; Virtuelles Gebäude
MAC 503 Einführung in die Extremwertstatistik (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
8.0 (Modul/e)
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
4
Lernziel:
Fach­kompetenz:
Grund­kenntnisse Extremwerttheorie und der Anwendung (MK1)
Grund­kenntnisse über regulär variierende Funktionen
Methoden­kompetenz:
Schätzen von Modellparametern für und Vorhersage von extremen Ereignissen im Sinne der Extremwerttheorie (MK2)
Grundlegende Rechen­verfahren in der Extremwerttheorie (MK1, MF3)
Personale Kompetenz:
Problembewusstsein für und qualifizierter Umgang mit Extremereignissen (MO3, MO4)
Kompetenz im Umgang mit nicht additiven Strukturen in der Stochastik (MF3, MO3)
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 23.12.2020 10:15 - 11:45 A 001 (B 6, Bauteil A) [HWS 2020]; „Corona-Gebäude“
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 23.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-10; Virtuelles Gebäude
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 10:15 - 11:45 B 144 (A 5) [HWS 2020]; „Corona-Gebäude“
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-10; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
univariate und multivariate Extremwerttheorie
Maxima von unabhängig und identisch verteilten Zufallsvariablen
max-stabile Verteilungen und ihre Anziehungs­bereiche
max-unendlich oft teilbare Verteilungen; Spektral-Maß; Punktprozess-Darstellung; Charakteristiken
Schätzer für den extreme value index
MAC 509 Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
Lektor(en):
Claudia Totzeck
Termin(e):
Donnerstag  (wöchentlich) 01.10.2020 - 17.12.2020 13:45 - 15:15 WIM-ZOOM-04; Virtuelles Gebäude
Numerik Stochastischer Differentialgleichungen (Vorlesung)
DE
Vorlesungs­typ:
Vorlesung
ECTS:
6.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lernziel:
Fach­kompetenz: Die Studierenden haben die grundlegenden Fragestellungen  und wichtigsten Methoden der Numerik stochastischer Differentialgleichungen erlernt, insbesondere die    Unterschiede zwischen den verschiedenen Approximations­begriffen, das Euler- und Milstein­verfahren  sowie Multi-level Monte-Carlo-Verfahren (MK1,M02).
Methoden­kompetenz: Die Studierenden können nach Besuch des Moduls gegebene numerische Probleme für stochastische Differentialgleichungen klassifizieren und zur Bearbeitung geeignete Verfahren auswählen bzw. konstruieren (MF1,MF2,MO3).
Personale Kompetenz: Teamarbeit
Empfohlene Voraussetzungen:
Prüfungs­leistung:
mündliche Prüfung
Lektor(en):
Peter Parczewski
Termin(e):
Mittwoch  (wöchentlich) 30.09.2020 - 23.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-08; Virtuelles Gebäude
Beschreibung:
Theoretische Grundlagen: stochastische Prozesse; stochastische Integration und stochastische Differentialgleichungen.
Numerik: Simulation von Gaußprozessen; Fehlerbegriffe; Klassische Approximations­verfahren; Cameron-Clark Theorem; Quadratur von SDGLn; Anwendungen in Technik und Finanzmathematik
Seminar Modellierung, Numerik und Optimierung (Seminar)
DE
Vorlesungs­typ:
Seminar
ECTS:
4.0
Kurs geeignet für:
Kurssprache:
deutsch
SWS:
2
Lektor(en):
Simone Göttlich , Andreas Neuenkirch , Claudia Schillings
Termin(e):
Freitag  (wöchentlich) 06.11.2020 - 18.12.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-07; Virtuelles Gebäude
Freitag  (wöchentlich) 06.11.2020 - 18.12.2020 12:00 - 13:30 WIM-ZOOM-07; Virtuelles Gebäude
Freitag  (Einzeltermin) 25.09.2020 10:15 - 11:45 WIM-ZOOM-11; Virtuelles Gebäude

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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
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