42576 From Analytics to Action

2024/2025

Kursusinformation
From Analytics to Action
Engelsk
5
Kandidat
Kurset udbydes som enkeltfag
Generel retningskompetence (MSc), Business Analytics
Generel retningskompetence (MSc), Civil Engineering
Generel retningskompetence (MSc), Mathematical Modelling and Computation
Retningsspecifikt kursus (MSc), Business Analytics
Retningsspecifikt kursus (MSc), Mathematical Modelling and Computation
Retningsspecifikt kursus (MSc), Technology Entreneurship
Teknologisk specialisering (MSc), Technology Entrepreneurship
F1A (man 8-12)
Campus Lyngby
Forelæsninger, præsentationer fra virksomheder, gruppearbejde i hold på 6 studerende
13-uger
F1A, F1B
Mundtlig eksamen
I løbet af semesteret udarbejdes et mindre pilotprojekt i hold af 6 studerende, der formidles som en forklarende datavisualisering. Visualiseringen afleveres i slutningen af semesteret (inden udgangen af de 13 uger) og medbringes til eksamen, hvor pilotprojektet pitches. Hvert gruppemedlem præsenterer sit bidrag. Herefter eksamineres alle gruppemedlemmer individuelt i pensum med udgangspunkt i de spørgsmål pitchet giver anledning til. Den forklarende datavisualisering indgår med 25%, pitch med 25%, og den efterfølgende mundtlige eksamination med 50% i den samlede vurdering.
Mundtlig eksamen i 45 minutter (6 studerende), heraf pitch i max 12 minutter. Den datavisualisering, der indgår i pitch, afleveres på forhånd i A1 format med maximalt 450 ord.
Alle hjælpemidler - med adgang til internettet
7-trins skala , ekstern censur
42577
Kurset kræver en grundlæggende forståelse af dataanalysemetoder (f.eks. maskinlæring, social data science, eller statistik).
Tanja Schneider , Lyngby Campus, Bygning 424 , tansch@dtu.dk
Brit Ross Winthereik , browi@dtu.dk
42 Institut for Teknologi, Ledelse og Økonomi
I studieplanlæggeren
Dette kursus giver den studerende en mulighed for at lave eller forberede et projekt som kan deltage i DTUs studenterkonference om bæredygtighed, klimateknologi og miljø (GRØN DYST). Se mere på http://www.groendyst.dtu.dk
Overordnede kursusmål
Kursets generelle formål er at kvalificere den studerende til at forstå og håndtere problemer og muligheder i dataanalyseprojekter fra et ledelsesperspektiv. Den studerende bliver i stand til at identificere og vurdere udfordringer i forbindelse med dataprojekters forretningsmæssige og organisatoriske værdi samt udfordringer i forbindelse med deres gennemførsel, herunder indsamling, analyse og visualisering af data, involverede, processer, teknologi og organisation. Der vil i den forbindelse være særligt fokus på formidling af dataprojekters resultater og forudsætninger, herunder forskellige strategier for datavisualisering og inddragelse af interessenter, samt oversættelse af dataprojektets potentialer til virksomhedens eller organisationens forretningsområde. De studerende skal som et team være i stand til at finde løsninger på identificerede udfordringer og kommunikere dem klart i ledelsessammenhæng.
Læringsmål
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
  • gennemføre en grundig analyse af udfordringer og muligheder i et konkret dataanalyseprojekt
  • identificere projektets interessenter
  • definere projektets forretningsmæssige værdi
  • sammenligne og vurdere potentielle faldgruber og barrierer for projektet
  • udvikle en realistisk og velgennemtænkt plan for projektets gennemførsel i en konkret virksomhed
  • visualisere projektets forudsætninger, processer og resultater.
  • reflektere over projektets mulige konsekvenser for marked og organisation.
  • designe en strategi for inddragelse af aktører, der er relevante for projektets gennemførsel og gennemslagskraft
  • udarbejde en præsentation af projektets muligheder og udfordringer til den øverste ledelse
  • formidle projektets resultater og relevans for virksomhedens forretning i et klart og velargumenteret sprog
Kursusindhold
Dataanalyseprojekters rolle i forskellige organisatoriske sammenhænge. Udfordringer i forbindelse med dataanalyseprojekters gennemførsel i virksomheder. Forskellige typer af datavisualisering og strategier for deres anvendelse. Forskellige teorier om data og datanalysers effekter på markeder og organisationer. Inddragelse af interessenter i analyser af data. Vurdering af dataprojekters forretningsmæssige værdi. Diskussion af spørgsmål vedrørende datakvalitet. Typiske dataanalyseprocesmodeller. Teknologiske udfordringer. Analyse af aktører. Dataanalysestrategi. Diskussioner, artikler og mini-cases vil give deltagerne mulighed for at diskutere enkelte aspekter af ledelsesudfordringer og løsninger. Inden for et projekt baseret på et casestudie vil deltagerne anvende deres viden i et team og levere løsninger.
Litteraturhenvisninger
Læsestof vil være tilgængeligt via Findit og DTU Learn.
Bemærkninger
Dette kursus kan føre til udarbejdelse af en kandidatafhandling.
Sidst opdateret
23. oktober, 2024