Beschreibung einzelner Lerneinheiten (ECTS-Lehrveranstaltungsbeschreibungen) pro Semester

  
Studiengang:Kontextstudium
Studiengangsart:Intern
 Besuch einzelner Lehrveranstaltungen
 Wintersemester 2026
  

Titel der Lehrveranstaltung / des ModulsDatenvisualisierung und Datenanalyse
Kennzahl der Lehrveranstaltung / des Moduls800101022405
UnterrichtsspracheEnglisch
Art der Lehrveranstaltung (Pflichtfach, Wahlfach)Wahlfach
Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wirdWintersemester 2026
Semesterwochenstunden2
Studienjahr2026
Niveau der Lehrveranstaltung / des Moduls laut Lehrplan1. Zyklus (Bachelor)
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits3
Name des/der VortragendenHeidi WEBER


Voraussetzungen und Begleitbedingungen

Grundlagenkenntnisse in MS Excel

Nach aktuellem Stand werden für die Übungen MS Excel und Power BI auf einem Windows Betriebssystem benötigt.

Zeitfenster: 1. Oktober bis 19. November 2026, jeweils Donnerstag ab 18 Uhr (1.10., 22.10., 12.11. und 19.11. in Präsenz, 8.10., 15.10., 29.10. und 5.11. virtuell)

Kurssprache: Englisch

Kursbelegung: Minimum 9 Personen / Maximum 21 Personen

Kurskosten: Keine

Nachhaltigkeit: SDG 4 - Daten verstehen; SDG 8 - dauerhaftes Wirtschaftswachstum

FHV Future Skills: Appropriate Application, Focus on Information Literacy, Enhance Communication Skills

Anmeldung: Von 1.-10. Juni 2026 im A5 unter "Kurswahl". Falls eine Nachbuchung erforderlich ist, melde dich bei sabine.frick@fhv.at.

Lehrinhalte

    •    Strategien für Daten und Analysen
    •    Daten und Datenstrukturen
    •    Nutzung von MS Excel mit PowerPivot zur Datenanalyse
    •    Nutzung von PowerBI zur Datenanalyse
    •    Kreation von Dashboards
    •    Gestalten von zielgruppengerechen Datenvisualisierungen
    •    Präsentation von komplexen Datenzusammenhängen

Lernergebnisse

Die Studierenden lernen, dass es einer Strategie bedarf, um Daten richtig zu nutzen. Sie können die richtigen Fragen stellen, um relevante Antworten aus den Daten erhalten zu können. Sie wissen, wie sie die Informationen identifizieren, die für Entscheidungen in der Organisation oder ihrem Privatleben relevant sind.
 
Die Studierenden können digitale Daten aus der eigenen Organisation und aus externen Quellen akquirieren, bewerten und aufbereiten.
 
Sie wissen, wie einfache Datenmodelle entstehen und sind in der Lage, Datenstrukturen mit mehreren Tabellen zu verstehen.
 
Sie sind in der Lage in Microsoft Excel und Microsoft Power BI Datenanalysen zu erstellen.
 
Sie können in Power BI einfache Dashboards erstellen.
 
Sie können Daten visualisieren und für Präsentationen zielgruppengerecht und zielorientiert aufbereiten.

Geplante Lernaktivitäten und Lehrmethoden

Impulsvorlesung, Übungen, Diskussion.
 
Später: Teamarbeit an konkreten, selbst gewählten Aufgabenstellungen.

Prüfungsmethode und Beurteilungskriterien

Immanenter Prüfungscharakter
Aktive Teilnahme
Projektarbeit und Präsentation

Kommentar

Weitere Fragen bitte an: heidi.weber@fhv.at 

Empfohlene Fachliteratur und andere Lernressourcen

Bakhshi, Soheil (2021): Expert Data Modeling with Power Bi. S.l.: PACKT PUBLISHING LIMITED.
 
Cairo, Alberto (2019): How charts lie: getting smarter about visual information. Online im Internet: How Charts Lie by Alberto Cairo · OverDrive: ebooks, audiobooks, and more for libraries and schools (Zugriff am: 14.07.2023).
 
Ferrari, Alberto; Russo, Marco (2017): Analyzing Data with Power BI and Power Pivot for Excel. Redmond, Washington: Microsoft Press.
 
Heath, Chip; Starr, Karla (2022): Making Numbers Count: The art and science of communicating numbers. London: Bantam Press.
 
Knaflic, Cole Nussbaumer (2015): Storytelling with data: a data visualization guide for business professionals. Hoboken, New Jersey: Wiley.

Art der Vermittlung

Vier der acht Veranstaltungstermine finden in Präsenz vor Ort und vier (Termin 2-5) online statt. 






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