Energy & Sustainability Management* FT
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Wissenschaftliche & empirische Methoden

level of course unit

Einführung

Learning outcomes of course unit

Die Studierenden sind in der Lage:
• Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens zu beschreiben und anzuwenden
• Fachliteratur zu recherchieren, zu bewerten und zu zitieren
• wissenschaftliche Methoden der Literaturanalyse darzustellen und anzuwenden
• Konzepte und Methoden der deskriptiven und explorativen Statistik zu beschreiben und anzuwenden
• eigenständig Datensätze zu analysieren, zu strukturieren sowie Informationen darzustellen und kritisch zu evaluieren

prerequisites and co-requisites

grundlegende Kenntnisse der Anwendung von Textverarbeitungs- und Tabellenkalkulations-Software

course contents

Wissenschaft und wissenschaftlichem Arbeiten
• Wissenschaft und wissenschaftliche Sprache
• Literaturrecherche
• Zitation und Quellenarbeit
• Vermeidung von Plagiaten

Datenanalyse:
• statistische Merkmale und Variablen
• uni- und multivariate Deskription und Exploration von Daten
• Korrelations- und Regressionsanalysen
• Grundlegende Programmierkenntnisse zur Datenaufbereitung
• Analyse und Darstellung von Informationen aus Datensätzen

Das Modul beinhaltet 25% Übungen. Diese Lehrform findet in Kleingruppen statt.

recommended or required reading

• Heisen, M. R. und M. Theisen, 2017. Wissenschaftliches Arbeiten: erfolgreich bei Bachelor- und Masterarbeit. München: Franz Vahlen
• Weiz, E., 2018. Konkrete Mathematik (nicht nur) für Informatiker. Mit vielen Grafiken und Algorithmen in Python. Wiesbaden: Springer
• Fahrmeir, L., R. Künstler, I. Pigeot, I. und G. Tutz, 2012. Statistik: Der Weg zur Datenanalyse. 7. Auflage. Berlin: Springer
• Fahrmeir, L., Kneib, T. & Lang, S., 2009. Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen. 2. Auflage. Berlin: Springer
• Ross, S., M., Statistik für Ingenieure und Naturwissenschaftler. 3. Auflage. Spektrum Akademischer Verlag

assessment methods and criteria

Hausarbeit und Klausur

language of instruction

German

number of ECTS credits allocated

7

course-hours-per-week (chw)

3.5

planned learning activities and teaching methods

Blended Learning

semester/trimester when the course unit is delivered

1

name of lecturer(s)

STGL

year of study

1

course unit code

WIS.1

type of course unit

integrated lecture

mode of delivery

Compulsory

work placement(s)

kein