Big Data Methods

  • Unterricht

    Details

    Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
    Bereich Volkswirtschaftslehre
    Code UE-EEP.00142
    Sprachen Englisch
    Art der Unterrichtseinheit Vorlesung
    Kursus Master
    Semester SP-2023

    Zeitplan und Räume

    Vorlesungszeiten Mittwoch 17:15 - 20:00, Wöchentlich (Frühlingssemester)
    Stunden pro Woche 3

    Unterricht

    Dozenten-innen
    • Huber Martin
    Assistenten
    • Stoller Andreas
    Beschreibung

    This course discusses quantitative methods for analyzing "big data", i.e. data sets that have either many observations or many variables or both. Firstly, the course covers flexible or "nonparametric" econometric methods for data with many observations, where "flexible" implies that the researcher aims at imposing as few behavioral assumptions as possible. These methods are often more accurate than standard approaches such as OLS, which assumes a linear relation between the explanatory and dependent variables that might not hold in reality.
    Secondly, the course discusses so-called "machine learning" approaches to deal with data that include many variables, in order to optimally exploit the vast information provided in variables. Separating relevant from irrelevant information is key in a world with ever increasing data availability.
    The following topics will be covered in the course:
    * Flexible (non/semiparametric) vs. parametric statistical (or econometric) models
    * Nonparametric regression methods: Kernel regression, series approximation, smoothing splines
    * Methods for choosing smoothing and bandwidth parameters
    * Testing: nonparametric specification and distribution tests
    * Machine learning for prediction and causal analysis based on shrinkage and variable selection: Lasso and ridge regression
    * Machine learning for prediction and causal analysis based on decision trees, bagged trees, and random forests
    * Introduction to further machine learners: boosting, support vector machines, neural nets, and ensemble methods
    The lecture is accompanied by 4 PC sessions based on the software package "R", in which the methods are applied to empirical data.

    Lernziele

    This course provides students with statistical methods for analyzing "big data" (data sets with many observations and/or variables) that are often more accurate than "standard" tools (such as OLS) hinging on rather restrictive behavioral assumptions. Students should understand the intuition of and differences between the various methods (but are not required to formally reproduce tedious proofs) and how to practically implement them in the statistical software package “R” in order to investigate real world data.

    Zugangsbedingungen

    Knowledge of introductory econometrics/statistics

    Soft Skills Ja
    Plätze softskills 10
    ausserhalb des Bereichs Nein
    BeNeFri Ja
    Mobilität Ja
    UniPop Nein

    Dokument

    Bibliographie

    J. Racine (2008): “Nonparametric Econometrics: A Primer”, Foundations and Trends in Econometrics, Vol. 3, No 1, pp. 1–88. https://www.nowpublishers.com/article/Details/ECO-009

    G. James, D. Witten, T. Hastie, and R. Tibshirani (2013): An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer, New York. http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/

    Further references are provided on the moodle site of the course.

  • Einzeltermine und Räume
    Datum Zeit Art der Unterrichtseinheit Ort
    22.02.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    01.03.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    08.03.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    15.03.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    22.03.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    29.03.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    05.04.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    19.04.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    26.04.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    03.05.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    10.05.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    17.05.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    24.05.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
    31.05.2023 17:15 - 20:00 Kurs PER 21, Raum B130
  • Leistungskontrolle

    Schriftliche Prüfung - SP-2023, Sommersession 2023

    Datum 09.06.2023 17:00 - 18:30
    Bewertungsmodus Nach Note
    Beschreibung

    Examination time: 90 Min. and participation in PC labs

    Schriftliche Prüfung - SP-2023, Wiederholungssession 2023

    Datum 01.09.2023 14:00 - 15:30
    Bewertungsmodus Nach Note
    Beschreibung

    Examination time: 90 Min. and participation in PC labs

    Schriftliche Prüfung - SA-2023, Wintersession 2024

    Datum 09.01.2024 11:00 - 12:30
    Bewertungsmodus Nach Note
    Beschreibung

    Examination time: 90 Min. and participation in PC labs

  • Zuordnung
    Zählt für die folgenden Studienpläne:
    BeNeFri - Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
    Version: 2018-SP_V01 - SES BeNeFri
    Kurse > Master - Kursangebot für BeNeFristudierende

    Doc - Betriebswirtschaftslehre
    Version: 2002-SA_V01
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Management in Nonprofit-Organisation
    Version: 2002-SA_V01 -60 ECTS Théoriques
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Quantitative Wirtschaftsforschung
    Version: 2002-SA_V01
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Sozialwissenschaften
    Version: 2002-SA_V01
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Volkswirtschaftslehre
    Version: 2002-SA_V01
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
    Version: 2002-SA_V01
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Wirtschaftsinformatik
    Version: 20210713
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Ergänzende Lehrveranstaltungen in SES oder Mobilität
    Version: ens_compl_ses
    Master Kursangebot für Mobilitätstudierende

    Europastudien 30 [MA]
    Version: SA14_MA_PS_bil_v01
    Wirtschaftliche, politische und soziale Problemfelder in Europa > Modul "Wirtschaft" (Option A)

    Ma - Accounting and Finance - 120 ECTS
    Version: 2024-SP_V01 - DD Caen
    UniFrKurse > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 2 Kurse > DAT: Data Analytics
    UniFrKurse > Wahlkurse - Max 18 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe

    Ma - Accounting and Finance - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V01 - Dès SA-2024
    Kurse - 72 ECTS > minimum 0 / maximum 1 beliebiger Masterkurs, der an der Universität Fribourg angeboten wird , wenn 72 ECTS in den oben genannten Modulen noch nicht erreicht sind > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Kurse - 72 ECTS > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 3 Kurse > DAT: Data Analytics > Kernkurse

    Ma - Betriebswirtschaftslehre - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V03 - Dès SA-2024
    Kurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Mindestens 3 Module zu mindestens 18 ECTS und 2 abgeschlossene Kernkurse > Validierungselement-Gruppe des DIG-Moduls > DIG: Managing Digitalisation > Wahlkurse
    Kurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Mindestens 3 Module zu mindestens 18 ECTS und 2 abgeschlossene Kernkurse > Validierungselement-Gruppe des DAT-Moduls > DAT: Data Analytics > Kernkurse
    Kurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Wahlkurse, die ausserhalb des Rahmens eines zu validierenden Moduls belegt werden > Wahlkurse in den Modulen in Betriebswirtschaftslehre > Wahlkurse für den Master in Betriebswirtschaftslehre
    Kurse: mind. 72 ECTS > Weitere Wahlkurse > SES-Wahlkurse auf Masterstufe

    Ma - Business Communication - Betriebswirtschaftslehre - 90 ECTS
    Version: 2022_SA_V02
    Kurse - 60 ECTS > Gewählte Option > Betriebswirtschaftslehre > 30 ECTS parmi les modules : > DIG: Managing Digitalisation

    Ma - Business Communication : Volkswirtschaftslehre - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V02
    Kurse > Optionsgruppe > Volkswirtschaftslehre > Wahlkurse - 18 ECTS > Kurse der Module Master Volkswirtschaftslehre, ohne die Module 4 und 9

    Ma - Business Communication : Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
    Version: 2020-SA_V02
    Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DIG: Managing Digitalisation
    Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics

    Ma - Data Analytics & Economics - 90 ECTS
    Version: 2020-SA_V01
    Courses min 63 ECTS > Mandatory Modules (45 to 63 ECTS) > Module I: Data Analytics (Data)

    Ma - International and European Business - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V01 - dès SA-2024
    Courses > Module > Elective courses of the management modules > Elective courses of the management modules > Wahlkurse für den Master in Betriebswirtschaftslehre
    Courses > Module > One complete module taken from the following list > DIG Module validation element group > DIG: Managing Digitalisation > Wahlkurse
    Courses > Module > One complete module taken from the following list > DAT Module validation element group > DAT: Data Analytics > Kernkurse
    Courses > Additional courses > SES-Wahlkurse auf Masterstufe

    Ma - Kommunikation und Gesellschaft - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V03
    Forschungsbereiche > Inter- & Transdisciplinary Perspectives

    Ma - Kommunikationswissenschaft und Medienforschung - 90 ECTS
    Version: 2015-SA_V01
    Kurse - 60 ECTS > Inter- and Transdisciplinary Perspectives > SES-Wahlkurse auf Masterstufe

    Ma - Marketing - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V03 - Dès SA-2024
    Kurse - 72 ECTS > Zusatzmodul > Validierungselement-Gruppe des DIG-Moduls > DIG: Managing Digitalisation > Wahlkurse
    Kurse - 72 ECTS > Zusatzmodul > Validierungselement-Gruppe des DAT-Moduls > DAT: Data Analytics > Kernkurse
    Kurse - 72 ECTS > Masterwahlkurse auf der gesamten Universität > SES-Wahlkurse auf Masterstufe

    Ma - Public Economics and Public Finance - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V01 - DD PEPF
    Kurse > Up to 40 ECTS credits must fulfill the conditions required for the specialisation according to the approuved document "Individual choice of lectures". > Wahlkurse in Volkswirtschaftlehre

    Ma - Volkswirtschaftslehre - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V04
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Quantitative Ökonomik > Wahlkurse in Quantitative Ökonomik > Kurse der SES-Fakultät - max. 15 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Quantitative Ökonomik > Wahlkurse in Quantitative Ökonomik
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Quantitative Ökonomik
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Nachhaltige Entwicklung und soziale Verantwortung > Wahlkurse in Nachhaltige Entwicklung und soziale Verantwortung > Wahlkurse in Volkswirtschaftlehre
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Nachhaltige Entwicklung und soziale Verantwortung > Wahlkurse in Nachhaltige Entwicklung und soziale Verantwortung > Wahlkurse der SES-Fakultät - max. 15 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Ökonomik und Politik des öffentlichen Sektors > Wahlkurse in Ökonomik und Politik des öffentlichen Sektors > Wahlkurse in Volkswirtschaftlehre
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Ökonomik und Politik des öffentlichen Sektors > Wahlkurse in Ökonomik und Politik des öffentlichen Sektors > Wahlkurse der SES-Fakultät - max. 15 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Business Economics > Wahlkurse in Business Economics > Wahlkurse in Volkswirtschaftlehre
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Business Economics > Wahlkurse in Business Economics > Wahlkurse der SES-Fakultät - max. 15 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Kurswahl für den Master OHNE Optionen > Wahlkurse > Wahlkurse in Volkswirtschaftlehre
    Kurswahl für den Master OHNE Optionen > Wahlkurse > Wahlkurse der SES-Fakultät - max. 15 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe

    Ma - Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
    Version: 2020-SA_V01
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Betriebswirtschaftslehre - max. 15 ECTS > DIG: Managing Digitalisation
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Betriebswirtschaftslehre - max. 15 ECTS > DAT: Data Analytics

    NfMa - Betriebswirtschaftslehre - 30 ECTS
    Version: 2021-SA_V01
    Wahlkurse - 30 ECTS > DIG: Managing Digitalisation
    Wahlkurse - 30 ECTS > DAT: Data Analytics

    NfMa - Data Analytics - 30 ECTS
    Version: 2020-SA_V01
    À choix 18 crédits ECTS

    NfMa - Volkswirtschaftslehre - 30 ECTS
    Version: 2021-SA_V01
    Wahlkurse > Wahlkurse in Volkswirtschaftlehre

    NfMa - Wirtschaftsinformatik - 30 ECTS
    Version: 2020-SA_V01
    Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DIG: Managing Digitalisation
    Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics