Modulverantwortlicher: Dr. Konstantin Hopf

Inhalte:
Das Modul behandelt Methoden der modernen Entscheidungstheorie und -praxis und vermittelt wichtige
Konzepte der datengetriebenen Entscheidungsunterstützung. Die schwerpunktmäßig behandelten
Themen umfassen
• die Analyse von multikriteriellen Entscheidungssituationen,
• die Entscheidungsfindung mit Szenarien (bekannte oder unbekannte Eintrittswahrscheinlichkeit),
• Bias und Heuristiken bei der Entscheidungsfindung,
• die Strukturierung von komplexen Entscheidungen,
• den Analytic Hierarchy Process (AHP),
• die Portfolioselektion und Optimierung,
• datengetriebene Einblicke mit Hilfe von Business Intelligence und fortgeschrittenen
Datenanalyseverfahren,
• Expertensysteme und Entscheidungsunterstützungssysteme sowie
• ethische und rechtliche Aspekte von datengetriebenen und automatisierten Entscheidungen.
Die Studierenden wenden die erlernten Inhalte in konkreten Aufgaben teilweise mit Hilfe von
Tabellenkalkulations-Software oder Spezialanwendungen an.

Lernziele/Kompetenzen:
Studierende sind in der Lage,
• komplexe Entscheidungssituationen unter Berücksichtigung mehrerer Ziele, Alternativen und
Entscheidern zu analysieren und zu modellieren,
• Unsicherheiten und Wahrscheinlichkeiten in die Analyse und die Modellierung einzubeziehen,
• Ergebnisse von Business Intelligence und Advanced Analytics in Entscheidungen einzubinden,
• ein einfaches Expertensystem zu entwickeln sowie
• ausgewählte ethische und rechtliche Aspekte datengetriebener Entscheidungen zu beschreiben.

Organisatorisches:

• 6 ECTS / 180 h
• Zulassungsvoraussetzung für die Belegung des Moduls: keine
• Empfohlene Vorkenntnisse: keine
• Angebotshäufigkeit: SS, jährlich
• Lehrformen: Vorlesung und Übung - 4,00 SWS
• Sprache: Englisch/Deutsch
• Schriftliche Prüfung (Klausur) / Prüfungsdauer: 90 Minuten