WI-Seminar WS 2021/2022
Laut Rektorrundschreiben sind die Bearbeitungszeiten von Abschluss- und Hausarbeiten für den Zeitraum vom 11. März 2020 bis eine Woche nach Wiederaufnahme des regulären Lehrbetriebs zu verlängern. Bitte beachten Sie, dass sich dementsprechend auch die Bearbeitungszeiten der Seminararbeiten um diesen Zeitraum verlängern. Die neuen Abgabetermine werden mitgeteilt, sobald eine Wideraufnahme des regulären Lehrbetriebs absehbar ist oder neue Regelungen bekanntgegeben werden.
Informationen zur Veranstaltung
Die Themen für das WI-Seminar werden sowohl von der Professur Wirtschaftsinformatik I als auch von der Professur Wirtschaftsinformatik II angeboten. Die Einschreibung erfolgt zentral vom 14.06.2021, 10:00 Uhr bis zum 04.07.2021, 23:59 Uhr über OPAL.
Studierende im BA Wirtschaftsinformatik müssen zum Zeitpunkt der Themenvergabe die Prüfungsvorleistung nachweisen können.
Die Teilnahme an den Workshops ist Voraussetzung für die Vergabe von Themen der Seminararbeit.
Das WI-Seminar richtet sich an Studierende im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik sowie in den Masterstudiengängen Business Intelligence & Analytics, Kundenbeziehungsmanagement und Value Chain Management.
SWS: 0/2/0
Studierende, die ihre Seminararbeit nach der Themenvergabe nicht zu Ende führen und nicht abgeben, erhalten im darauffolgenden Semester grundsätzlich keinen Seminarplatz! Eine erneute Teilnahme ist erst im darauffolgenden Jahr (also übernächstes Semester) möglich.
Ansprechpartner
Erik Gonschorek, M.Sc.Themen
Die in diesem Semester angebotenen Themen können den folgenden Themenbereichen zugeordnet werden (Anpassungen möglich):
- künstliche neuronale Netze
- Data Mining
- Machine Learning
- Social Media Analytics
- Supply Chain Analytics
- CRM-Analytics
- Predictive Analytics
- Data Analytics
- Nachhaltigkeitsmanagement
- Datensicherheit, Datenschutz
- IT-Sicherheit
- digitale Geschäftsmodelle
- Datenwert
- Data Governance
- Industrie 4.0 / Digitale Zwillinge
- Digitale Transformation
- Labore der WI1
- Unterstützung in der Lehre
Die Vergabe der Themen erfolgt im Seminar-Kick-off. Nur anwesende Studierende erhalten ein Thema.
Die folgenden Themen stehen zur Auswahl (geringfügige Änderungen sind möglich):
| Thema | BetreuerIn | Level |
|---|---|---|
| CRM-Systeme – Anforderungen an Datensicherheit und -schutz in Abhängigkeit vom Funktionsumfang | Jan Keidel | Bachelor/Master |
| Data Analytics in Produktion und Logistik – State-of-the-Art mit Branchenbezug | Jan Keidel | Master |
| Data Storytelling - Best Practices | Anja Tetzner | Bachelor |
| Der gläserne Patient – Digitale Selbstbestimmung im Gesundheitswesen | Tina Eckart | Bachelor/Master |
| Design und ggf. Implementierung eines Bilderkennungssystems für Maschinenkonfigurationen im Kontext von Industrie 4.0 | Hendrik Wache | Bachelor/Master |
| Design und ggf. Implementierung eines chatbots/conversational agents im Kontext von Industrie 4.0 | Hendrik Wache | Bachelor/Master |
| DevOps: Konzept, Tools und Einsatz in der Praxis | Melanie Pfoh | Bachelor |
| Digital Twin Demonstratoren - Eine Marktanalyse | Oliver Specht | Bachelor/Master |
| Empfehlungssysteme im Social Commerce - State-of-the-Art: Algorithmen und Einsatzgebiete | Anja Tetzner | Master |
| Erarbeitung eines RPA-Übungskonzeptes für die Veranstaltung GPMoMa | Oliver Specht | Master |
| Gestaltungsprinzipien für KI-Labs in Unternehmen und Bildungseinrichtungen | Jan Eric Hübner | Master |
| IT-Unterstützung im Nachhaltigkeitsmanagement – State-of-the-Art mit Branchenbezug | Jan Keidel | Bachelor/Master |
| KI-basierte Diagnose – Akzeptanz von künstlicher Intelligenz bei Patient*innen | Tina Eckart | Master |
| Lego Serious Play und Fischertechnik: Nutzenpotentiale und Möglichkeiten in der Lehre | Jan Eric Hübner | Bachelor/Master |
| Lehrkonzept zur Vermittlung digitaler Kompetenzen in der Vorlesung Informationsmanagement | Tina Eckart | Bachelor/Master |
| Maschinelles Lernen in der Intrusion Detection: Eine Gegenüberstellung und Analyse von Datensets | Tom Kühne | Bachelor/Master |
| Object Detection vs. Image Segmentation - Vorgehen, Anwendung, Best Practice | Anja Tetzner | Master |
| Potentiale von GPU-Computing (GPGPU) für Big Data Anwendungen | Jan Eric Hübner | Bachelor/Master |
| Process Mining: Ein systematischer Überblick zu Methoden und Anwendungsbereichen | Melanie Pfoh | Master |
| Referenzarchitekturen in Smart Labs - Eine Systematisierung | Oliver Specht | Bachelor/Master |
| Reinforcement Learning: Verfahren und Anwendungsgebiete | Jens Pönisch/Melanie Pfoh | Master |
| Smart Service Systems - Ein Literature Review | Hendrik Wache | Master |
| State-of-the-Art: Datenwert-Verfahren zur Bewertung des immateriellen Vermögensgegenstands "Daten" | Erik Gonschorek | Bachelor/Master |
| State-of-the-Art: Ein strukturierter Vergleich von Konzepten/Frameworks im Datenqualitätsmanagement | Erik Gonschorek | Master |
| State-of-the-Art: Messen und Bewerten von Datenqualität | Erik Gonschorek | Master |
| State-of-the-Art: Methoden der unüberwachten Anomalieerkennung in multivariaten Zeitreihen | Tom Kühne | Master |
| State-of-the-Art: Methoden des Graph Minings zur Comunity-Detection in Netzwerken | Tom Kühne | Master |
Ihnen stehen zur Recherche der Themen alle Möglichkeiten offen. Erste Materialien finden Sie hier:
Termine
Die Zugangsdaten zu dem BigBlueButton Konferenzraum werden vor dem Workshop ausschließlich über den OPAL Kurs veröffentlicht.
| KW | Datum, Zeit | Ort | Beschreibung | Unterlagen |
|---|---|---|---|---|
| 24/26 | 14.06.2021 - 04.07.2021 | OPAL | Einschreibephase | - |
| 28 | 12.07.2021, 11:00 Uhr bis 16:00 Uhr | BigBlueButton |
|
- |
| 28 | 12.07.2021, 16:00 Uhr bis 17:00 Uhr | BigBlueButton | Themenvergabe | - |
| 29 - 32 | - | - | Prüfungsphase | - |
| 33 | 16.08.2021 | - | Offizieller Start der Bearbeitungszeit | - |
| 35 | 03.09.2021 | - | Exposé und Gliederung (per E-Mail) | - |
| 44 | 05.11.2021, bis 23:59 Uhr | - | regulärer Abgabetermin KBM (per E-Mail) | - |
| 47 | 26.11.2021, bis 23:59 Uhr | - | regulärer Abgabetermin WI, BIA, VCM (per E-Mail) | - |