In diesem Hands-On Data Science Projekt haben die teilnehmenden Studierenden die Möglichkeit, ihre Analytics-Fähigkeiten im Bereich Data Science auszubauen und an einem realen Datensatz zu demonstrieren. Auf Basis von realer Daten soll dabei eine konkrete wirtschaftswissenschaftliche Fragestellung bearbeitet werden.

Im Rahmen der Seminararbeit soll ein Verfahren aus dem Bereich Data Science angewendet werden, um aufbauend auf dessen Ergebnissen wirtschaftswissenschaftliche Fragestellungen zu diskutieren. Ziel ist es, innerhalb eines Hands-On Data Science Projekts kreative Data Science Lösungen zu implementieren. Dabei lernen die Studierenden alle Schritte eines solchen Projekts kennen (vom Labeling der Daten bis zur Interpretation der Ergebnisse). Dafür stellen wir reale Daten und eine konkrete Aufgabe zur Verfügung, inkl. einem Evaluationsmaß, an dem der Erfolg der implementierten Verfahren gemessen werden kann. Zur Bearbeitung des Cases sind Programmierkenntnisse (z. B. in Python oder R) von Vorteil, werden aber nicht explizit vorausgesetzt. Die ausgewählte(n) Methode(n) sowie ihre Einbettung in wirtschaftswissenschaftliche Fragestellungen sind im Rahmen einer kurzen schriftlichen Ausarbeitung zu beschreiben.

Ausgewählte Aufgaben des Hands-On Data Science aus der Vergangenheit:

• Sports Analytics in Kooperation mit dem FC Augsburg (bspw. Klassifizierung und Einordnung von Sprint und Sprungwerten mit anthropometrischen Daten als Hilfestellung für den Scouting Bereich)
• Rule-Based Sentiment Analysis von Online-Reviews
• Neural Networks for Aspect-Based Sentiment Analysis
• Explainable AI for Credit Scores