Unternehmens- und IT-Sicherheit

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Fakultät M

Modulhandbuch

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Wirtschaftskriminalität und Data Science

Empfohlene Vorkenntnisse

Programmierkenntnisse, möglichst Modul Programmierung
Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen
Die Studierende...
  • beherrschen wichtige Algorithmen und Datenstrukturen
  • können entscheiden, welche Algorithmen und Datenstrukturen in welchen Situationen sinnvoll sind
  • können selbst Algorithmen auf Basis des Bekannten entwerfen und implementieren

 
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 90h
Selbststudium / Gruppenarbeit: 150h
Workload 240h
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Klausur K90 + Bestehen des Labors
Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Erik Zenner
Empf. Semester UN3
Haeufigkeit jedes Jahr (WS)
Verwendbarkeit

UNITS, MI
Veranstaltungen

Occupational Fraud

Art Vorlesung
Nr. M+I178
SWS 2.0
Lerninhalt
  1. Unternehmen und deren Umfeld
  2. Cybercrime
  3. Wirtschaftskriminalität in Zahlen
  4. Systematisierung und Herangehensweise
  5. Korruption, Fälschung von Finanzdaten und Vermögensmissbrauch
    Literatur

    Wells, J.T., Kopetzky, M. (2006); Handbuch Wirtschaftskriminalität; LexisNexis

    Statistische Methoden der Unternehmensanalyse 2

    Art Vorlesung
    Nr. M+I395
    SWS 2.0
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