Kursbeschreibung

Durch neuartige Datenquellen und die zunehmend automatisierte Erhebung von empirischen Daten stehen vielen Unternehmen umfangreiche Datenbanken in verschiedensten Formaten zur Verfügung („Big Data“). Eine zentrale Herausforderung besteht aktuell darin, diese Informationen auszuwerten und daraus nicht nur aktuelle Probleme zu identifizieren, sondern auch zukünftige Entwicklungen zu prognostizieren und darauf basierend betriebswirtschaftlich optimale Entscheidungen zu treffen. Ein wichtiger Bestandteil dieses „Business-Analytics-Prozesses“ ist eine geeignete stochastische Modellierung der umfangreichen Daten und die anschließende Anwendung von statistischen Methoden zur Analyse der Daten und zur modellbasierten Prognose zukünftiger Entwicklungen.

Im Modul „Stochastische Modellierung und Simulation“ werden die zentralen Begriffe, Zusammenhänge und Methoden der Stochastik intuitiv eingeführt und anhand zahlreicher Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungen, die von den Studierenden selbstständig bearbeitet und zu den Präsenzterminen gemeinsam mit dem Mentor besprochen werden, sollen ein tieferes Verständnis für die vermittelte Thematik schaffen. Die in diesem Modul gelehrten Inhalten bilden nicht nur die Grundlage für weitere mathematische Module, insbesondere „Angewandte Statistik und prädiktive Methoden“, sondern werden auch in den meisten Modulen der Bereiche Wirtschaftswissenschaften und Informatik als zentrale Bestandteile wieder aufgegriffen.