CC 303: Quantitative Methoden

Lerninhalte
In der heutigen Welt treffen führende Unter­nehmen komplexe Entscheidungen selten aus dem Bauch, sondern sammeln systematisch Daten, analysieren diese und modellieren wichtige Zusammenhänge. Auf Basis der empirischen Einsichten werden ebenso systematisch Entscheidungen getroffen – mit Hilfe der Optimierung als Entscheidungs­unter­stützung. Für viele „Business Analytics“ Methoden – ob deskriptiv, prädiktiv oder präskriptiv – ist die lineare Algebra eine wichtige Grundlage, die in diesem Kurs geschaffen wird. Darüber hinaus wird die Modellierung und Lösung praxisrelevanter Optimierungs­probleme diskutiert, inkl. Spreadsheet-basierter Tools.

Lern- und Qualifikations­ziele
Die Studierenden sollen grundlegende Methoden der Linearen Algebra sowie deren betriebs­wirtschaft­lichen Anwendungen kennen lernen und umsetzen können. Darüber hinaus sollen strukturierte Herangehensweise und analytische Fähigkeiten trainiert werden, z.B. die Modellierung von realen Entscheidungs­situationen als mathematisches Optimierungs­problem und deren Lösung mit Hilfe von Algorithmen.
Nach Abschluss der Vorlesung sollen Studierende fach­spezifisches Wissen haben und in der Lage sein, dieses anzuwenden, um Problemstellungen der jeweiligen wissenschaft­lichen Disziplinen zu analysieren, zu modellieren und zu lösen.

Notwendige Voraussetzungen
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Inhaltliche Voraussetzungen
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Geprüft durch Durchführende Lehr­kraft

Prof. Dr. Cornelia Schön Prof. Dr. Cornelia Schön