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| Semester | Herbstsemester 2013 |
| Angebotsmuster | einmalig |
| Dozierende | Dietmar Maringer (dietmar.maringer@unibas.ch, BeurteilerIn) |
| Inhalt | Es können Arbeiten zu den folgenden Gebieten verfasst werden: Computational Management Science, Produktion und Logistik oder Datenanalyse. Mögliche Themenbereiche werden am 18.9. besprochen. Konkrete Themenvorschläge kommen idealerweise von den Teilnehmern selbst. |
| Weblink | Weblink |
| Teilnahmevoraussetzungen | Zugelassen werden nur Hauptfachstudierende der Wirtschaftswissenschaften mit abgeschlossenem Grundstudium und mind. 50 KP im Aufbaustudium. Mind. eine der folgenden Veranstaltungen muss erfolgreich absolviert worden sein: 22639 Produktion und Logistik, 21275 Computational Management Science oder 10198 Multivariate Datenanalyse |
| Anmeldung zur Lehrveranstaltung | Die Anmeldung für das Seminar erfolgt zentral für alle Seminare vom 13. Mai bis spätestens 10. Juni 2013 über das Studiendekanat. Den Link zum Online-Anmeldeformular sowie weitere Informationen dazu finden Sie hier: http://wwz.unibas.ch/studium/studiengaenge/bachelor/aufbaustudium/bachelorarbeit/ Bei Nicht-Teilnahme nach bestätigter Anmeldung wird im Leistungsausweis "nicht erschienen" , bei Abbruch nach Themenzuteilung eine "1.0" ausgewiesen. |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Einsatz digitaler Medien | kein spezifischer Einsatz |
| Intervall | Wochentag | Zeit | Raum |
|---|
Keine Einzeltermine verfügbar, bitte informieren Sie sich direkt bei den Dozierenden.
| Module |
Modul Bachelorarbeit I (Business) (Bachelor Wirtschaftswissenschaften) |
| Prüfung | Seminarleistung |
| Hinweise zur Prüfung | Nachbesserungen der Arbeiten sind nicht möglich. |
| An-/Abmeldung zur Prüfung | An- und Abmelden: Fakultät |
| Wiederholungsprüfung | keine Wiederholungsprüfung |
| Skala | 1-6 0,1 |
| Belegen bei Nichtbestehen | nicht wiederholbar |
| Zuständige Fakultät | Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / WWZ, studiendekanat-wwz@unibas.ch |
| Anbietende Organisationseinheit | Abteilung Quantitative Methoden: Ökonometrie und Statistik |