Lernergebnisse/Qualifikationsziele

Kenntnisse
Die Studierenden erlernen die Grundlagen des Marketing-Managements. Sie verstehen die dreidimensionale Sichtweise des Fachgebiets, philosophisch, instrumental und funktional. Dabei erlernen sie die Methoden der Profilorientierung in alle drei Dimensionen einzubringen. Sie können mit gängigen Modellen darstellen und interpretieren. Es werden ihnen dabei die unterschiedlichen Sichtweisen klar.

Fertigkeiten
Die Studierenden wenden den erlernten Profilorientierten Marketing-Management-Prozess an und sind dabei in der Lage, Markt, Marktumfeld und unternehmensbezogene Individualitäten wahrzunehmen und in Entscheidungen zu transformieren. Sie können mit Philosophie und Instrumentarium umgehen.

Kompetenzen
Sie sind in der Lage, umfassende unternehmensspezifische Geschäftsentwicklungskonzeptionen zu erstellen und dabei den Kern einer jeden Entwicklung, das Profil, fallbezogen systematisch herzuleiten. Weiterhin sind sie in der Lage, auf der Basis von analysierter und prognostizierter Wirklichkeit, profilorientierte, konkrete Konzeptionen zu erstellen. Die Implementierung anhand eines Netzplans zur Integration sämtlicher Unternehmensfunktionen können sie planerisch vornehmen.

Termin: mittwochs, 14:00 - 17:00 Uhr Raum W1.09  Start ist am 09.10.2024.

Die Kurse finden in Präsenz statt

Falls die Kurse nicht in Präsenz stattfinden können:
Zugang zum Zoom-Meeting:

https://hs-augsburg.zoom-x.de/j/67352259952?pwd=bkt5rpM48mxbzg6c7Uv5w4IsTaaUUD.1

Meeting-ID: 673 5225 9952 
Kenncode: 735882


Im Fokus dieser Vorlesung stehen die grundlegenden Konzepte, Algorithmen und Anwendungen aus dem Machine Learning, die dem (Hype-)Sammelbegriff Artificial Intelligence zugrunde liegen und mit Inhalt strukturieren. Die Vermittlung der mathematischen Konzepte in Data Sciencen wird begleitet und illustriert durch die praktische Umsetzung via Scientific Computing anhand von praxisbezogenen Anwendungen. Programmierung in Python wird gelehrt und gefordert, (Eigen-)Initiative wird gefördert mit folgenden Zielbildern:

  • Sie erlernen Programmierung und Tools und sind imstande, Ihre eigenen Datenprojekte umzusetzen
  • Sie erwerben die notwendigen hard skills für die Beurteilung und Steuerung von Projekten und Geschäftsmodellen in digitalen Ökosystemen
  • Sie erlernen LLM-supported coding 
Wichtig: Laptop zu jeder Vorlesung mitbringen.

In diesem Kurs beschäftigen wir uns mit den Grundlagen und Technologien des Digital Business und untersuchen, inwieweit und wo Digital Business Anforderungen an ein digitale(re)s Marketing Management stellt.

In diesem Kurs beschäftigen wir uns mit den Grundlagen und Technologien des Digital Business und untersuchen, inwieweit und wo Digital Business Anforderungen an ein digitale(re)s Marketing Management stellt.


In der Veranstaltung Markt- und Wettbewerbsanalyse werden sowohl Recherchetechniken als auch Auswertungsverfahren besprochen. Im ersten Teil gibt es einen Einblick in nützliche Datenquellen. Im zweiten werden multivariate Analyseverfahren vorgestellt und mit Hilfe der Software SPSS berechnet. Die Studierenden sind nach dem Semester in der Lage, komplexere Datensätze adäquat auszuwerten und Fragestellungen, die bspw. Stärken/Schwäche, die Positionierung oder bedeutende Einflussfaktoren betreffen, zu beantworten.

Termin: Donnerstag, 8:30 - 13:00 Uhr, Start ist am 10.10.!

Veranstaltung findet aller Voraussicht nach hybrid statt. Details werden am ersten Kurstag (Präsenz!) besprochen.

Dozentin: Prof. Dr. Hariet Köstner

Sie bekommen in dieser Veranstaltung einen theoretischen und praktischen Überblick über die Gewerblichen Schutzrechte. Einen deutlichen Fokus werden wir auf das Markenrecht legen. Sie sind nach dem Ende dieses Semesters in der Lage, die Schutzfähigkeit von Zeichen zu bewerten und selbständig Marken anzumelden. Zudem sind Sie in der Lage, das Markenrecht von anderen gewerblichen Schutzrechten abzugrenzen. Eine Abgrenzung vom Urheberrecht rundet die Veranstaltung ab. 

Die Veranstaltung findet immer mittwochs, 10.00 Uhr bis 13.00 Uhr statt und wird - soweit wir nicht explizit anderes besprechen - in Präsenz stattfinden. Beginn ist Mittwoch, der 9. Oktober 2023.