Digitization in Facility & Real Estate Management
Niveau
Einführung und Vertiefung
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Studierenden sind in der Lage:
• eigenständig Datensätze zu analysieren, zu strukturieren sowie Informationen darzustellen und kritisch zu evaluieren
• eigenständig Datensätze zu analysieren, zu strukturieren sowie Informationen darzustellen und kritisch zu evaluieren
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
Grundkenntnisse in Tabellenkalkulations- & Textverabeitungssoftware
Lehrinhalte
• Grundlegende Programmierkenntnisse zur Datenaufbereitung
• Analyse und Darstellung von Informationen aus Datensätzen
• Analyse und Darstellung von Informationen aus Datensätzen
Empfohlene Fachliteratur
• Amos, D., Bader, D., Jablonski, J., & Heisler, F. (2021). Python basics: A practical introduction to Python 3 (Revised and updated 4th edition). Real Python.
Matthes, E. (2023). Python crash course: A hands-on, project-based introduction to programming (3rd edition). No • Starch Press.
• Runkler, T. A. (2025a). Data Analytics: Models and Algorithms for Intelligent Data Analysis - A Comprehensive Introduction (4th ed. 2025). Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-45951-2
• Runkler, T. A. (2025b). Data Analytics: Models and Algorithms for Intelligent Data Analysis - A Comprehensive Introduction (4th ed. 2025). Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-45951-2
Matthes, E. (2023). Python crash course: A hands-on, project-based introduction to programming (3rd edition). No • Starch Press.
• Runkler, T. A. (2025a). Data Analytics: Models and Algorithms for Intelligent Data Analysis - A Comprehensive Introduction (4th ed. 2025). Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-45951-2
• Runkler, T. A. (2025b). Data Analytics: Models and Algorithms for Intelligent Data Analysis - A Comprehensive Introduction (4th ed. 2025). Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-45951-2
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Portfolio
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
4
Semesterwochenstunden (SWS)
Geplante Lehr- und Lernmethode
Blended Learning
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
2