FWP Marketing Analytics and Data-Driven Marketing

FWP Marketing Analytics and Data-Driven Marketing (BW/IM/IWI/WiPsy - 4 SWS/ECTS)

Data Science und Marketing-Management sind zwei zentrale Erfolgsfaktoren für Unternehmen, um sich in Zeiten von schnelllebigen Wirtschaftszyklen zu behaupten und sich gegenüber Mitbewerbern abzuheben. Die Fähigkeit, strukturierte und v.a. unstrukturierte Daten automatisiert zu analysieren und daraus Handlungsimpulse abzuleiten bringt mitunter das entscheidende Delta zur Steigerung des Unternehmenserfolgs. 

Im Fokus dieser Veranstaltung steht die Anwendung von grundlegenden Konzepten und Methoden des Maschinellen Lernens zur Lösung von Herausforderungen und Problemen in der Analyse und Vorhersage von Kundenverhalten und -interaktion auf Basis von Daten aus nicht-öffentlichen Unternehmensdaten und öffentlichen Social Media Daten. Ausgewählte Techniken und Algorithmen werden gelehrt und angewandt, um konkrete Fragestellungen zu lösen. In diesem Rahmen werden ChatGPT und Alternativen basierend auf Generative Pretrained Transformers (GPT) auf ihr Potenzial in der datengetriebenen Wertschöpfung ausgelotet.

Die Projekte werden zu Kursbeginn vom Dozenten vorgestellt und an Teams aus 2-3 Studierenden zur Bearbeitung verteilt. Die erarbeiteten Resultate werden im Rahmen einer Teampräsentation vorgestellt und durch eine schriftliche Ausarbeitung komplettiert. Datenanalysen und Algorithmen können in jeder state-of-the-art Sprache für Machine Learning (z.B. R, Python) durchgeführt werden. Zum Auftakt der Veranstaltung werden vorhandene R-Kenntnisse aufgefrischt und ggf. Python als weitere Standardsprache für Data Science in einem crash course eingeführt.

Dozent: Prof. Dr. Jianing Zhang

Leistungsnachweis: (Team-)Präsentation + schriftl. Ausarbeitung

Teilnehmerzahl: max. 12 Teilnehmer/innen

Termine: Start am Dienstag, 21. März 2023, 14 Uhr - 17 Uhr, weitere Termine nach Absprache

Sprache: Englisch oder Deutsch (je nach Teilnehmer:innen-Präferenz)

Credit Points: 4 ECTS

Anmeldung: Verbindliche Anmeldung via HSA-Mail-Account (unter Angabe von Name, Matrikelnummer, Studiengang und Fachsemester) bis zum Semesterstart an jianing.zhang@hs-augsburg.de, Platzverteilung via first-come-first-served