Big Data Methods
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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
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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_60ECTS 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 - 90 ECTS
Version: 2021/SA_V01
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 MasterstufeKurse - 72 ECTS > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 3 Kurse > DAT: Data Analytics
Ma - Betriebswirtschaftslehre - 90 ECTS
Version: 2017/SA_v01
Kurse: mind. 63 ECTS > Wahlkurse: max. 18 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
Ma - Betriebswirtschaftslehre - 90 ECTS
Version: 2021/SA_V01
Kurse: mind. 72 ECTS > Wahlkurse: max. 18 ECTS > SES-Wahlkurse auf MasterstufeKurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Groupe d'élément de validation du Module DAT > DAT: Data AnalyticsKurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Groupe d'élément de validation du Module DIG > DIG: Managing Digitalisation
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 DigitalisationKurse - 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 - European Business - 90 ECTS
Version: 2017/SA_v01
Courses - 63 ECTS > Additional courses: Any Master courses of the Faculty of Economics and Social Sciences, as well as maximum 9 ECTS from all Master programmes of the University. > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
Ma - International and European Business - 90 ECTS
Version: 2021/SA_V01
Courses > Module > One complete module taken from the following list > Groupe d'élément de validation du Module DAT > DAT: Data AnalyticsCourses > Module > One complete module taken from the following list > Groupe d'élément de validation du Module DIG > DIG: Managing DigitalisationCourses > Additional courses: Any Master courses of the Faculty of Economics and Social Sciences, as well as maximum 9 ECTS from all Master programmes of the University. > 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_V02
Kurse > Groupe d'élément de validation du Module DIG > DIG: Managing DigitalisationKurse > Groupe d'élément de validation du Module DAT > DAT: Data AnalyticsKurse > Masterwahlkurse auf der gesamten Universität > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
Ma - Public Economics and Public Finance - 90 ECTS
Version: 2015/SA_V01_MA_VWL_DD
Kurse > Up to 45 ECTS credits must fulfill the conditions required for the specialisation, including the modules 1, 2 and 6 with a min. of 12 ECTS in each. > Modul 6: Quantitative Volkswirtschaftslehre
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 MasterstufeMit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Quantitative Ökonomik > Wahlkurse in Quantitative ÖkonomikMit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Quantitative ÖkonomikMit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Nachhaltige Entwicklung und soziale Verantwortung > Wahlkurse in Nachhaltige Entwicklung und soziale Verantwortung > Ma - Wahlkurse in VolkswirtschaftlehreMit 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 MasterstufeMit 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 > Ma - Wahlkurse in VolkswirtschaftlehreMit 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 MasterstufeMit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Business Economics > Wahlkurse in Business Economics > Ma - Wahlkurse in VolkswirtschaftlehreMit 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 MasterstufeKurswahl für den Master OHNE Optionen > Wahlkurse > Ma - Wahlkurse in VolkswirtschaftlehreKurswahl 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 DigitalisationKurse - min. 45 ECTS > Module Betriebswirtschaftslehre - max. 15 ECTS > DAT: Data Analytics
Ma - Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
Version: 2019/SA_V01
Kurse - min. 45 ECTS > Module Betriebswirtschaftslehre - max. 15 ECTS > DIG: Managing Digitalisation
NfMa - Betriebswirtschaftslehre - 30 ECTS
Version: 2021/SA_V01
Wahlkurse - 30 ECTS > DIG: Managing DigitalisationWahlkurse - 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 > Ma - Wahlkurse in Volkswirtschaftlehre
NfMa - Wirtschaftsinformatik - 30 ECTS
Version: 2020/SA_V01
Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DIG: Managing DigitalisationKurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics