Meine Professur
an der TH Köln
Wie Unternehmen bessere Entscheidungen treffen
Im Interview für die TH Köln
An meiner Hochschule fokussiere ich praxisorientierte Lösungen, die zukunftsorientierte Ausbildung unserer Studierenden, das Angebot aktueller und vor allem relevanter Lehre und zuletzt die Reputationsstärkung der TH.
Mit forschenden Lernansätzen, der Verzahnung von Hochschule und Praxis und dem Lernen in authentischen Projekten bringe ich moderne Lehrkonzeptionen in Einklang mit diesen Zielen.
Mein Ziel ist es, für unsere Studierenden Aktualität und praktische Relevanz zu sichern, sie in den Themenfeldern Datenkompetenz (Data Literacy) und Datenanalytik auszubilden und sie so auf ihre späteren Aufgaben in der Gesellschaft vorzubereiten.
Ausbildung
Bachelor, Master und Promotion
Zu Beginn des Studiums lernt Ihr, welchen Nutzen statistische und probabilistische Verfahren für die spätere berufliche Praxis haben. In den Bereichen Data Mining & Data Analytics werden darauf aufbauend einzelne Methoden zu ganzheitlichen Workflows zusammengeführt, die es Unternehmen ermöglichen, von den Verfahren unüberwachter und überwachter maschineller Lernmodelle zu profitieren.
Ihr lernt fallstudienbasiert entlang von Business Cases, analysiert unternehmerische Herausforderungen und erlernt dabei das eigenständige Anwenden der Methoden in Business Intelligence- und Analytics-Plattformen.
Praxis Insights
Talks und Praktika
Ich reichere die Ausbildung um regelmäßige Vorträge von ausgewiesenen Fach- und Führungskräften aus der Praxis an und motiviere so die Einbettung quantitativer Methoden in die Lösung betriebswirtschaftlicher Unternehmensentscheidungen.
Die Verknüpfung der Studienschwerpunkte
Quantitative Methoden und Data Mining mit aktuellen Praktiker-Insights sichert u.a. Relevanz und Aktualität der Studienschwerpunkte und ermöglicht gleichzeitig das Knüpfen von Kontakten für mögliche Praktika oder Abschlussarbeiten.
Praxis
Abschlussarbeiten
Ziel ist es, den Studienabschluss projektorientiert und praxisnah zu gestalten. Daher werden Abschlussarbeiten möglichst in Unternehmenskooperation angefertigt. So bringt Ihr Eure erlernten Fähigkeiten in realistische Projekte ein.
Dabei begleite ich das Onboarding der Studierenden für Euren Wechsel in die Wirtschaft, bewerte unternehmerische Projekte und sichere die wissenschaftliche Aktualität der studentischen Projekte.
Veranstaltungen an der TH Köln
Ihr erhaltet hier einen Überblick, worauf wir uns fokussieren und wie wir an Themenschwerpunkte herangehen
Data Analytics
Master Marktorientierte Unternehmensführung und Master International Business
Das Modul Data Analytics ist der Startschuss für die analytische Ausbildung in den Masterstudiengängen Marktorientierte Unternehmensführung und International Business. Entlang praktischer Use Cases werden Studierende auf Data Science Projekte in der Wirtschaft vorbereitet. Sie lernen Daten zu verarbeiten, Explorationen mit deskriptiven Analysen und Visualisierungen durchzuführen, Prognosemodelle und Segmentierungen aufzubauen. Und zuletzt all ihre Ergebnisse im Rahmen eines Pitches argumentativ überzeugend zu präsentieren und Möglichkeiten des Deployments aufzuzeigen. Inhaltlich beginnen wir mit einfach(ste)n Summarystatistiken und enden bei modernen DeepLearningModellen und XAI (Explainable AI) Methoden, um bspw. Prognoseergebnisse von Ensemble Modellen wie Random Forests oder neuronalen Netzen erklären und motivieren zu können.
Data Science for Business
Spezialveranstaltung im Master Marktorientierte Unternehmensführung
Kurz vor Abschluss des Masterstudiums erhalten Studierende in ihrem dritten Semester die Möglichkeit, sehr praxisnah ihre Data Analytics - Fähigkeiten auszubauen und zu vertiefen: Das Modul ist als Data Science Projekt organisiert: In Teams werden reale Datasets zusammen mit Unternehmenspartnern und Softwareherstellern evaluiert, Datensätze vorbereitet und praktische Fragestellungen analytisch untersucht und bewertet. Das Modul ist bewusst offen gestaltet: In diesem Semester werden wir Kooperationspartnerschaften aus den Bereichen Banking, Insurance, Consulting und Media haben. Unsere Praxispartner stellen Use Cases zu Customer Analytics, Behavior Analytics, Social Media Monitoring & Streaming Analytics zur Verfügung.
Das Modul wird durchgehend vom AcademicsTeam unseres Softwarepartners KNIME unterstützt.
Business Intelligence: Dashboards
Spezialveranstaltung im Bachelor Banking & Finance
Dashboards, Reportings, Berichte - Jedes Unternehmen hat sie, jeder Mitarbeiter hat sie schon einmal genutzt. Und ihre Erstellung ist trivial? Mitnichten! Im Modul "Applied Analytics for Banking" arbeiten Studierenden-Teams an realen BI Cases. Unsere Praxispartner stellen Datasets zur Verfügung und die Teams konzipieren neue Dashboards, visualisieren interaktiv KPIs (Key Performance Indicators), um dem Management steuerungsrelevante Informationen bereitzustellen. Herausforderung des Moduls ist es, bestehende Reportings mit der PowerBI - Plattform inhaltlich zu verbessern, in Design Sprints neue Dashboard-Konzepte zu erstellen und diese dann vor Unternehmensvertretern zu präsentieren, um deren Unterstützung zu gewinnen.
Quantitative Methoden
Bachelor BWL, Banking&Finance, International Business
Daten sind der Rohstoff des 21ten Jahrhunderts - aber ohne eine vernünftige Analyse entsteht aus ihnen kein Erkenntnisgewinn. Egal wie fortgeschritten Analytics, DataScience oder KI auch sein mögen - Grundlage jeder Prognose, jeder Interpretation von Daten sind und bleiben Quantitative Methoden. Im dritten Semester lernen die Studierenden in den Modulen QM III und QM IV die Grundlagen der Datenanalytik: In der Wirtschaftsstatistik werden Verteilungen und die Ermittlung von Wahrscheinlichkeiten praxisbezogen betrachtet: Wir lernen, was Risikomanagementmodelle und Marketing-Optimierungen gemeinsam haben und wie Kreditausfall- oder Kaufwahrscheinlichkeiten ganz praktisch ermittelt werden. Im Bereich des statistischen Testens gehen wir der Frage nach, wie beobachtete Daten zu aufgestellten Hypothesen passen und ob unsere Glaubenssätze, unsere Bauchgefühle objektiv durch Datenerhebungen bestätigt werden.
Unser Toolset für Business Intelligence & Data Analytics
Die Ausbildung erfolgt entlang der CRISP-DM Stufen "Information Retrieval - Data Wrangling/Interpretation - Business Intelligence/Dashboarding - Data Analytics/Predictive Modelling" mit modernen, state-of-the-art Data Science Tools, die Euch einen nahtlosen Übergang in die Wirtschaft ermöglichen.
Vielen Dank
an die Unterstützer meiner Veranstaltungen!
Lehre und Forschung sind dann erfolgreich, wenn die Verbindung Hochschule - Praxis bereits im Studium gelingt.
An dieser Stelle möchte ich unseren zahlreichen Unterstützern danken!
Von Gastvorträgen über regelmäßige Sparrings mit Studierendengruppen, dem Bereitstellen von Use Cases für ein ganzes Semester bis hin zum Angebot von Abschlussarbeiten im Unternehmen unterstützten folgende Unternehmen meine Veranstaltungen:
