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Professur Wirtschaftsinformatik I

WI-Seminar 2018/2019

Informationen zur Veranstaltung

a) Grundsätzliche Informationen zur Teilnahme am Seminar

  • Das WI-Seminar richtet sich an Studierende im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik sowie die Masterstudiengänge Business Intelligence & Analytics, Kundenbeziehungsmanagement und Value Chain Management.
  • Die Teilnahme an den Workshops ist Voraussetzung für die Vergabe von Themen der Seminararbeit.
  • Studierende im BA Wirtschaftsinformatik müssen zum Zeitpunkt der Themenvergabe die Prüfungsvorleistung nachweisen können.

b) Umgang mit nicht abgegebenen Seminararbeiten

Studierende, die ihre Seminararbeit nach der Themenvergabe nicht zu Ende führen und nicht abgeben, erhalten im darauffolgenden Semester grundsätzlich keinen Seminarplatz! Eine erneute Teilnahme ist erst im darauffolgenden Jahr (also übernächstes Semester) möglich.

c) Weitere allgemeine Hinweise zum Seminar finden Sie hier.

Die Themen für das WI-Seminar werden sowohl von der Professur Wirtschaftsinformatik I als auch von der Professur Wirtschaftsinformatik II angeboten. Die Einschreibung erfolgt zentral vom 26.06.2018, 10:00 Uhr bis 28.06.2018, 12:00 Uhr. Zur Einschreibung gelangen Sie hier.
Bitte beachten Sie weiterhin, dass diese Einschreibung an unserem Lehrstuhl rein organisatorische Gründe hat. Die Einschreibung auf unseren Seiten ersetzt nicht die vorherige oder semesterbegleitende Anmeldung für das Seminar Wirtschaftsinformatik im ZPA (gilt nur für Bachelor-Studenten!). Die Anmeldung im ZPA ist verbindlich, ein Nichtantritt des Seminars führt zur Benotung mit 5,0.
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Ansprechpartner

Christoph Kollwitz M.Sc.

Themen

Die Vergabe der Themen erfolgt im Seminar-Kick-off. Nur anwesende Studierende erhalten ein Thema.

Die folgenden Themen stehen zur Auswahl (geringfügige Änderungen sind möglich). Themen ohne Zusatz in den Klammern sind für alle Studiengänge geeignet.

  • Vergleich von Feature-Selektion-Methoden im Text Mining (Anja Tetzner)
  • Evaluation von Software zur Entwicklung von künstlichen neuronalen Netzen (Anja Tetzner)
  • Evaluation von Kennzahlen zur Bewertung von Verfahren der Sentiment-Analyse (Anja Tetzner)
  • State-of-the-art: Ansätze maschinellen Lernens zur Identifikation von Ironie in Texten (Anja Tetzner)
  • Kennzahlensysteme und Visualisierungskonzepte innerhalb von Wertschöpfungsnetzwerken (Melanie Pfoh)
  • Natural Language Processing: Verfahren und Einsatzbereiche (Melanie Pfoh, Co-Betreuung: Jens Pönisch)
  • Supply Chain Analytics: Methoden und Verfahren zur Unterstützung des Supply Chain Managements (State-of-the-Art) (Melanie Pfoh)
  • Deep-Learning für Marketing und Vertrieb: Anwendungsgebiete und zukünftige Einsatzpotentiale (State-of-the-Art) (Melanie Pfoh)
  • Koordinations- und Steuerungskonzepte von Wertschöpfungsnetzwerken aus informationstechnischer Sicht (Jan Keidel)
  • Pricing-Algorithmen in Smart Grids (Master) (Jan Keidel)
  • Predictive Analytics in der Energiebranche – Erarbeitung eines aktuellen Stands der Technik (State-of-the-Art) (Jan Keidel)
  • Digitale Services im Maschinenbau – eine Übersicht zu aktuellen Trends (Jan Keidel)
  • Fallbasiertes Schließen (case-based reasoning) für Planungs- und Steuerungsszenarien im industriellen Bereich (Master) (Jan Keidel)
  • Docker für Data Science – ein Überblick (Hendrik Wache)
  • Jupyter Notebook – Grundlagen, Spezifika und Anwendungsmöglichkeiten (Hendrik Wache)
  • Der digitale Zwilling – was sich hinter dem Begriff verbirgt (Hendrik Wache)
  • Ein Überblick über Standards und Referenzarchitekturen zu Industrie 4.0 (Hendrik Wache)
  • Eine Übersicht über IoT-Plattformen (Hendrik Wache)
  • Möglichkeiten der Implementierung von IoT-Anwendungsfällen mit Lego und Fischer-Technik – Eine Gegenüberstellung (Sarah Hönigsberg)
  • Wissensrepräsentation und Reasoning für Konfiguratoren – Erarbeitung einer Gegenüberstellung von Rule-based, Case-based und Model-based Ansätzen (Master) (Sarah Hönigsberg)
  • Process Industries und Discrete Manufacturing Industries im Bereich Mass Customization – Eine Gegenüberstellung (Sarah Hönigsberg)
  • Analyse-gestützte Geschäftsmodelle – Eine Systematisierung (Sarah Hönigsberg)
  • Konzeption eines übergreifenden Übungskonzepts für die Lehrveranstaltung Strategic IT Management (SITMA) ( Master) (Sarah Hönigsberg)
  • Entwicklung eines konzeptionelles Frameworks für Innovationsmedien in Big Data Laboren (Christoph Kolllwitz)
  • Data Literacy – Ein systematischer Literaturüberblick (Christoph Kollwitz)
  • How to become a Data Innovator – Entwicklung eines Fertigkeitsprofiles auf individueller Ebene (Christoph Kollwitz)
  • Konzeption von universitären Datathons im Bereich Big Data Analytics (Christoph Kollwitz)
  • Konzeption einer E-Business-Fallstudie für die universitäre Lehre (Master) (Christoph Kollwitz)

 

Ihnen stehen zur Recherche der Themen alle Möglichkeiten offen. Erste Materialien finden Sie hier:

Geplanter Ablauf

KW Datum Zeit & Ort Beschreibung Unterlagen
26 26.06. – 28.06. Einschreibungsphase
27 02.07. 11:00 – 12:30 Uhr, W033 Workshop 1: Grundsätzliche Hinweise, Gruppeneinteilung und Themenvergabe zum Workshop Aufgabenblatt
27 04.07. 09:00 – 12:00 Uhr, W033 Workshop 2: Präsentationen der Gruppen

 Abbildungen&Tabellen

Expose&Gliederung

Literatursuche&-sammlung

Template&Review

Zitieren

 

28 09.07. 10:00 Uhr, Wo33 Kick-off, Themenvergabe
29/30/31/32 Prüfungszeit
33 13.08. Offizieller Start der Bearbeitungszeit
35 31.08. 12:00 Uhr Deadline Exposé und Gliederung (per E-Mail)
44 02.11. 12:00 Uhr Deadline Abgabe Master KBM
47 23.11. 12:00 Uhr Deadline Abgabe Master BIA, VCM, BA WInf
48/49 Reviewphase
49 07.12. Deadline Gutachten (per E-Mail)