Vorlesung + Übung: IT@BWL / Wirtschaftsinformatik 1 / Grundlagen der Programmierung - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung + Übung: IT@BWL / Wirtschaftsinformatik 1 / Grundlagen der Programmierung
Untertitel IT-assisted problem solving of economic questions
Veranstaltungsnummer WIW-0019, WIW-9801, WIW-9844, MR
Semester WS 2025/26
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 626
Heimat-Einrichtung Prof. Dr. Jan Muntermann - Financial Data Analytics
Veranstaltungstyp Vorlesung + Übung in der Kategorie Lehre
Nächster Termin Montag, 08.12.2025 15:45 - 17:15, Ort: (K: 1002)
Teilnehmende Studierende der Fachrichtungen BWL, VWL, ReWi, iBWL, iVWL, WIN, WING
Voraussetzungen Teilnahme in Präsenz
Leistungsnachweis Klausur
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Ja
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise Hansen, H. R.; Mendling, J.; Neumann, G. (2019) Wirtschaftsinformatik, 12. Auflage, De Gruyter
Laudon, K.C.; Laudon, J. P.; Schoder, D. (2015) Wirtschaftsinformatik: Eine Einführung, 3. Aufl., Pearson Deutschland.
Mertens, P.; Schumann, M.; Hess, T.; Buxmann, P.; Hinz, O.; Muntermann, J. (2023) Grundzüge der Wirtschaftsinformatik, 13. Aufl., Springer Gabler, Berlin.
Kofler, M. (2022) Python – Der Grundkurs, Rheinwerk Computing
ECTS-Punkte 5

Räume und Zeiten

(K: 1002)
Montag: 15:45 - 17:15, wöchentlich (10x)
Dienstag: 17:30 - 19:00, wöchentlich (10x)
(Zoom (https://uni-augsburg.zoom-x.de/j/63584505324?pwd=q37Ie4QOsFsbfWxDunb6ilxpFacbRz.1))
Montag: 15:45 - 17:15, wöchentlich (1x)
(Sigma-Park: Hörsaal)
Dienstag: 17:30 - 19:00, wöchentlich (2x)

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

Fachbezogene Kompetenzen:
Die Studierenden verfügen über ein Verständnis der Bedeutung und Potenziale der datengestützten Entscheidungsfindung im Kontext betriebswirtschaftlicher Entscheidungssituationen. Sie sind dazu in der Lage, mit Hilfe relationaler Datenbanken und der Programmiersprache Python, aus verfügbaren Datenbeständen entscheidungsrelevante Informationen zu gewinnen, um diese für unterschiedliche Entscheidungssituationen nutzbar zu machen.

Methodische Kompetenzen:
Die Studierenden können Methoden der Datenmodellierung anwenden und die Ergebnisse in entsprechende relationale Datenbankschemata überführen. Darüber hinaus sind sie in der Lage, Datenstrukturen in Datenbanken mittels SQL zu definieren und Datenbestände abzufragen und zu bearbeiten.

Sie sind in der Lage, gängige Konstrukte moderner Programmiersprachen anhand der Programmiersprache Python anzuwenden. Die Studierenden können die erworbenen Kenntnisse fachübergreifend zur zielgerichteten Problemlösung mittels einer abstrakten Denkweise und eines strukturierten Vorgehens einsetzen.

Fachübergreifende Kompetenzen:
Nach erfolgreicher Teilnahme verstehen die Studierenden die methodischen Grundlagen der Datenmodellierung sowie die Funktionsweise relationaler Datenbanksysteme, einschließlich der zugehörigen Datenbanksprachen. Weiterhin verfügen sie über Kenntnisse über die Funktionsweise und den Einsatz von Programmiersprachen zur Lösung ausgewählter wirtschaftswissenschaftlicher Fragestellungen.

Schlüsselqualifikationen:
Die Studierenden sind in der Lage, wirtschaftswissenschaftliche Problemstellungen datenbasiert und rechnergestützt zu analysieren und zu lösen.