Facts about the course

Study points:
7.5
Responsible department:
Faculty of Logistics
Course Leader:
Anne Karin Wallace
Lecture Semester:
Spring
Teaching language:
Norwegian
Duration:
½ year

IBE120 From Business Data to Information (Spring 2021)

About the course

Kurset fokuserer på teknikker som kan brukes til å hente ut og presentere informasjon fra innsamlede data.
Vi jobber med hvordan data samles inn, hvordan de kontrolleres før bearbeiding, og hvordan vi kan bruke teknikker som statistikk, pivottabeller og visualisering til å framstille og formidle informasjon.

Verktøyet vi bruker er hovedsakelig regneark. Vi jobber med formler, pivottabeller og programmering av makroer. I tillegg berører vi hvordan innsamlede data kan hentes ut fra en database og overføres til regnearket for videre bearbeiding.

Selv om de regnearkene vi jobber med kan ha 100 000 linjer med data, er ikke dette virkelig store datamengder. Algoritmer for datamining og teknikker for lagring av virkelig store datamengder berøres litt, uten at vi jobber praktisk med dette.

The course is connected to the following study programs

  • Bachelor in Logistics and Supply Chain Management
  • Bachelor in Economics and Business Administration
  • Individual Study Courses/Part- time studies
  • 1- Year Program in Information Processing
  • Bachelor in IT and Digitalization

Recommended requirements

Det anbefales at man har grunnleggende kompetanse innen programmering, informasjonsteknologi og bruk av regneark.

Reduction of Credits

This course’s contents overlap with the following courses. A reduction of credits will occur if one of these courses is taken in addition:

Course Reduction of Credits
IBE201 – Information Management 2.5

The student's learning outcomes after completing the course

Studenten skal etter fullført emne:

  • ved hjelp av formler i regneark, pivottabeller, diagram og makroer, kunne finne fram til og presentere informasjon ut fra et datamateriale.
  • kjenne til ulike måter å samle inn data på.
  • kjenne de vanligste dataformater og datakilder, og kunne importere data i regneark fra noen av disse.
  • kunne bruke enkel statistikk til å analysere data og presentere informasjonen visuelt.
  • kjenne til utfordringer og muligheter når det gjelder å finne informasjon i store datamengder.

Forms of teaching and learning

Lærestoff og arbeidsoppgaver presenteres som video, regnearkeksempler, programmeringseksempler og tekst på høgskolens elæringssystem. Veiledning gis via elæringssystemet eller via ukentlig veiledningstime i høgskolens PC-lab.

Coursework requirements - conditions for taking the exam

  • Mandatory coursework: Assignment(s)
  • Courseworks given: 5
  • Courseworks required: 5
  • Presence: Not required
  • Comment: 5 obligatoriske oppgaver levert innen gitte fristerObligatoriske arbeidskrav må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen. Arbeidskrav må utføres i samme semester som emnet foreleses, og gir da tilgang til ordinær eksamen. Godkjente arbeidskrav gir også tilgang til første ”Ny og utsatt eksamen” dersom slik eksamen arrangeres. Arbeidskrav er ikke gyldige lenger fram i tid. Det betyr at studenter som tar emnet på nytt, må gjøre obligatorisk arbeidskrav på nytt.

Examination

  • Form of assessment: Written school assessment using PC lab
  • Proportion: 100%
  • Duration: 4 Hours
  • Grouping: Individual
  • Grading scale: Letter (A - F)
  • Support material: All printed and written supporting material

Syllabus

Lærestoff som presenteres i elæringssystemet.

Anbefalt litteratur:
For de som har lite erfaring med regneark: Anna Mette Fuglseth - André Skjellum: PC-bruk 1 for høyskoler og universiteter, Fagbokforlaget

For de som vil vite mer om databaser og makroprogrammering: Anna Mette Fuglseth - Jan Vidar Håtuft - Trond Vegard Johannessen: PC-bruk 2 for høyskoler og universiteter, Fagbokforlaget

Last updated from FS (Common Student System) Sep. 18, 2020 3:20:36 PM