Business Intelligence

Informationen zur Lehrveranstaltung
TitelΕπιχειρηματική Ευφυΐα / Business Intelligence
CodeMIS-105
Interdepartmental ProgrammeDIATMĪMATIKO PMS DIOIKĪSĪ EPICΗEIRĪSEŌN KAI PLĪROFORIAKA SYSTĪMATA 2018
Collaborating Schools
Cycle / Level2. Magisterstudiengang
SemesterWinter
CommonNein
StatusAktiv
Course ID600015137

Studienplan: DIATMĪMATIKO PMS DIOIKĪSĪ EPICΗEIRĪSEŌN KAI PLĪROFORIAKA SYSTĪMATA 2018

Registered students: 31
FachrichtungForm des KursbesuchsSemesterJahrECTS
KORMOSWahlveranstaltung116

Informationen zur Veranstaltung
Akademisches Jahr2019 – 2020
KurslehrdauerWinter
Faculty Instructors
Instructors from Other Categories
  • Makrina viola Kosti
Weekly Hours3
Class ID
600155072
Course Type 2016-2020
  • Wissenschaftlicher Fachbereich
Veranstaltungstyp
  • Persönliche Anwesenheit
Elektronischer Zugang zu Unterrichtsmaterialien
Erasmus
The course is also offered to exchange programme students.
Sprache
  • Griechisch (Lehre, Prüfung)
Allgemeine Kompetenzen
  • Anwendung des Wissens in der Praxis
  • Recherche, Analyse und Verarbeitung von Daten und Informationen mittels der Verwendung technologischer Medien
  • Anpassung an neue Situationen
  • Entscheidungsfähigkeit
  • Autonomes Arbeiten
  • Gruppenarbeit
  • Förderung des freien, kreativen und induktiven Denkens
Lehrmaterialien
  • Buch
  • Skript
Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologie
IKT-Nutzung
  • Einsatz von IKT in der Lehre
  • Einsatz von IKT in der Laborausbildung
  • Einsatz von IKT in der Bewertung der Studierenden
Unterrichtsorganisation
ActivitiesArbeitsbelastungECTSEinzelarbeitGruppenarbeitErasmus
Vorlesungen391.3
Rezeption/ Analyse von Texten240.8
Projekt421.4
Erstellen einer Arbeit / v. Arbeiten602
Sonstiges / Sonstige602
Total2257.5
Bewertung der Studierenden
Beschreibung des Verfahrens
  • Schriftliche Prüfung mit Multiple-Choice-Fragen (Endnote)
  • Schriftliche Prüfung mit kurzen Antworten auf Fragen (Endnote)
  • Schriftliche Prüf. mit ausführlichen Antworten auf Fragen (Endnote)
  • Schriftliche Prüfung mit Problemlösung (Endnote)
Empfohlene Bibliographie
zum Kurs (Eudoxos)
Διδακτικές Σημειώσεις (διαφάνειες & πρόσθετο υλικό)
Weitere Bibliographie
- Data science for Business, Foster Provost & Tom Fawcett, O'Reilly Media, 2013. - Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis, 2nd Edition, Robert T. Clemen, Duxbury Press, 1996. - Essentials of Management Information Systems, 4th Edition, J. Laudon, Prentice Hall, 2001. - Τεχνητή Νοημοσύνη, Γ' Έκδοση, Ι.Βλαχάβας, Π.Κεφαλάς, Ν. Βασιλειάδης, Φ.Κόκκορας και Η. Σακελλαρίου. Εκδόσεις Β.Γκιούρδας, 2006. - Decision support systems: concepts and resources for managers, Power, D. J., Westport, Conn., Quorum Books, 2002. - Data Science for Business, Foster Provost and Tom Fawcett, O'Reilly Media, 2013 - Practical Data Science With R, Nina Zumel and John Mount, Manning Publications, 2014
Last Update
23-11-2020