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Inhalte:

Die Vorlesung soll Studierenden das methodische und praktische Handwerkszeug mitgeben, um eigenst?ndig Datenanalysen zu volkswirtschaftlichen und immobilienwirtschaftlichen Fragestellungen durchzuführen und sie auf empirische Abschlussarbeiten vorbereiten. Wir arbeiten in Python mit verschiedenen volkswirtschaftlichen und immobilienwirtschaftlichen Datens?tzen.

Folgendes ist geplant:

  • Einführung in Programmierung und Datenstrukturen in Python
  • Datenanalysen:
    • Datenaufbereitung und explorative Analysen
    • Visualisierung von Daten und ?konomische Interpretationen
    • Regression und kausale Analysen
    • Praktische Datenanalysen u.a. mit Immobilienmarktdaten und Regionaldaten der Gemeinden
  • Datenbeschaffung:
    • ?berblick über g?ngige Datenquellen für ?konomische und immobilienwirtschaftliche Analysen
    • Einführung ins Webscraping
  • Praxisrelevante Fallstudien
  • Datenschutzgrunds?tze, rechtliche Aspekte, Anonymisierung und Pseudonymisierung

Verwendbarkeit: Wahlpflichtmodul BSc VWL in der SMG Data Science for Economics und Immobilien- und Regional?konomik sowie Wahlmodul BSc BWL und BSc Immo

Termin: Vorlesung mittwochs 16.15-17.45 Uhr in Pr?senz sowie ?bung dienstags 10.15-11.45 Uhr per Zoom

KursspracheTurnusWochenstundenECTSPrüfung
DeutschSoSe2V+2?6Fallstudie sowie mündliche Prüfung 

Evaluation

SemesterBewertung
SoSe 20241,9
SoSe 20231,2
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