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Sie sind hier: StartFachbereich 02: WirtschaftswissenschaftenMaster-Studiengang Economics of Global Risk (M.Sc.) ab Wintersemester 2024/25BWL/VWL Module
Vorlesungsverzeichnis: WiSe 2024/25

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Fachbereich 02: Wirtschaftswissenschaften - Master-Studiengang Economics of Global Risk (M.Sc.) ab Wintersemester 2024/25 - BWL/VWL Module

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[Vl] Text Mining (Vorlesung)  (02-BWL/VWL:MSc-B11-1)
Dozent/-in:
Zeit und Ort:
regelmäßiger Termin ab 22.10.2024
wöchentlich Di. 12:00 - 14:00 Uhr  Licher Straße 68, 30 (PC-Pool)
nächster Termin: 26.11.2024 Uhr, Raum: Licher Straße 68, 30 (PC-Pool)

Zielgruppen:
M.Sc. BWL  |  M.Sc. VWL  |  M.Sc. AFS  |  M.Sc. EGR

Kommentar:

Struktur: Vorlesung + Übung
Turnus: Wintersemester
Credits: 6 CP
Sprache: Englisch
Prüfungsform: Präsentation + Hausarbeit

Die maximale Anzahl der Teilnehmer ist auf 24 begrenzt. Details zum Bewerbungsprozess finden Sie auf der Website der Professur.

Die Hauptziele dieses Kurses sind:
* Grundlegenden Konzepte von Text Mining und seine Bedeutung für wirtschaftliche Anwendungen zu verstehen
* Einen Überblick über verschiedene Methoden, Algorithmen und Software-Tools zur Extraktion von Information & Wissen aus unstrukturierten Textdaten zu erlangen
* Die Fähigkeit zur Implementierung von Text-Mining-Anwendungen in R zu erlernen

Die Veranstaltung findet in Präsenz statt.


 
[Ü] Text Mining (Übung)  (02-BWL/VWL:MSc-B11-1)
Dozent/-in:
Zeit und Ort:
regelmäßiger Termin ab 05.11.2024
wöchentlich Di. 14:00 - 16:00 Uhr  Licher Straße 68, 30 (PC-Pool)
nächster Termin: 26.11.2024 Uhr, Raum: Licher Straße 68, 30 (PC-Pool)

Zielgruppen:
M.Sc. BWL  |  M.Sc. VWL  |  M.Sc. AFS  |  M.Sc. EGR

Kommentar:

Struktur: Vorlesung + Übung
Turnus: Wintersemester
Credits: 6 CP
Sprache: Englisch
Prüfungsform: Präsentation + Hausarbeit

Die maximale Anzahl der Teilnehmer ist auf 24 begrenzt. Details zum Bewerbungsprozess finden Sie auf der Website der Professur.

Die Hauptziele dieses Kurses sind:
* Grundlegenden Konzepte von Text Mining und seine Bedeutung für wirtschaftliche Anwendungen zu verstehen
* Einen Überblick über verschiedene Methoden, Algorithmen und Software-Tools zur Extraktion von Information & Wissen aus unstrukturierten Textdaten zu erlangen
* Die Fähigkeit zur Implementierung von Text-Mining-Anwendungen in R zu erlernen

Die Veranstaltung findet in Präsenz statt.


nach oben | Kontakt: evv@uni-giessen.de