09.01.2018

Antrittsvorlesungen von Prof. Dr. Hans-Dieter Gerner und Prof. Dr. Roland Zimmermann

An die Fakultät Betriebswirtschaft der TH Nürnberg wurden zum Sommersemester 2017 Prof. Dr. Roland Zimmermann und zum Wintersemester 2017/2018 Prof. Dr. Hans-Dieter Gerner berufen. Beide stellten sich den rund 50 interessierten Gäste zu einer gemeinsamen Antrittsvorlesung zum aktuellen Thema „Datenkompetenz – Vom Fake-Chart über Business Intelligence bis Ökonometrie“. Nach den Begrüßungsworten durch Dekan Prof. Dr. Frank-Ulrich Fricke wurden die beiden TH-Neuprofessoren von den Kollegen Prof. Dr. Robert Jäckle (VWL) und Prof. Dr. Thomas Bahlinger (Organisation und Wirtschaftsinformatik) jeweils vorgestellt.

Hans-Dieter Gerner ist seit Wintersemester 2017/2018 Professor für "Quantitative Methods in Business and Economics" an der Fakultät Betriebswirtschaft der Technischen Hochschule Nürnberg. Er wird dort u.a. Lehrveranstaltungen in den angewandten quantitativen Methoden, in Makroökonomik und in Arbeitsmarkt- und Personalökonomik anbieten. Vom Sommersemester 2015 bis Sommersemester 2017 war er Professor für "Volkswirtschaftslehre und Quantitative Methoden" an der Hochschule Koblenz. Vor seiner Ernennung zum Professor arbeitete Herr Gerner hauptberuflich am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) der Bundesagentur für Arbeit in Nürnberg, dem er auch weiterhin im Rahmen einer Nebentätigkeit verbunden bleibt. Sein allgemeines Forschungsinteresse gilt der empirischen Arbeitsmarkt- und Personalökonomik, insbesondere der empirischen Untersuchung der betrieblichen Beschäftigungsdynamik und dem Zusammenhang zwischen industriellen Beziehungen und betrieblichem Einstellungs- und Entlassungsverhalten. Aktuell forscht Hans-Dieter Gerner u.a. zu den Auswirkungen des gesetzlichen Mindestlohns auf die Beschäftigung.

Prof. Dr. Ronald Zimmermann vertritt seit dem Sommersemester 2017 das Lehrgebiet Wirtschaftsinformatik und Statistik an der Fakultät Betriebswirtschaft. Thematisch stehen IT-Systeme im Fokus, die Daten integrieren, quantitative Analysen ermöglichen und Erkenntnisse visualisieren, um mit den richtigen Kennzahlen erfolgreich Unternehmen zu steuern. Seine Lehrveranstaltungen basieren auf Methoden, Technologien und Entwicklungsprozessen für die Gestaltung von digitalen Steuermechanismen im Bereich Business Intelligence und Big Data. Neben Vorlesungen zur Statistik, Informationstechnologie und zum Projektmanagement hat er zuletzt eine Gruppe von Studierenden bei der Recherche sowie der systematischen Auswertung von mehr als 30 Erfolgsgeschichten führender Business-Intelligence-Anbieter betreut. Sein Ziel ist die Integration von Experten aus den Bereichen Big Data, Data Science und Business Intelligence in den Lehrbetrieb, um technische Entwicklungen, z.B. in der Künstlichen Intelligenz, hinsichtlich ihrer praktischen Relevanz gemeinsam zu reflektieren. Forschungsvorhaben mit anderen Hochschulen, Universitäten und Fraunhofer Instituten sowie die Kooperation mit Praxispartnern in allen Bereichen digitalisierter Unternehmenssteuerung stehen auf der Agenda.

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