Masterthesis: Power Platform meets Python - Unsicherheiten in Beratungsprozessen statistisch absichern

In datengetriebenen Beratungsprozessen ist die Qualität der Entscheidungsgrundlagen entscheidend - Unsicherheiten in Datenerfassung, Modellannahmen oder externen Einflussfaktoren können Empfehlungen stark beeinflussen. Die Kombination aus Low-Code-Plattformen wie der Microsoft Power Platform und Python-basierten stochastischen Modellen bietet ein innovatives Framework zur statistischen Absicherung solcher Prozesse.

Zielsetzungen der Arbeit:

• Konzeption und Entwicklung einer modularen Lösung zur Absicherung datenbasierter Beratungsprozesse
• Implementierung stochastischer Modelle in Python zur Analyse von Unsicherheiten
• Visualisierung der Ergebnisse in Power BI - inklusive interaktiver Dashboards und Python-Visuals
• Integration der Lösung in bestehende Power Platform-Anwendungen (z. B. Dataverse, Power Automate)
• Evaluation anhand realer oder methodischer Use Cases (z. B. Investitionsberatung, Risikoanalyse)

Spannende Forschungsfragen:

• Wie lässt sich die Power Platform zur strukturierten und sicheren Datenerfassung nutzen?
• Welche stochastischen Verfahren eignen sich zur Absicherung von Beratungsmodellen?
• Wie kann Python effizient in die Power Platform integriert werden?
• Welche Vorteile bietet die Kombination aus Low-Code und High-Code für die statistische Sicherheit?

Technologischer Rahmen

• Datenverarbeitung mit Dataverse, SQL und Power Automate
• Python-Backend für Monte-Carlo-Simulationen, Sensitivitätsanalysen und Konvergenztests
• Ergebnisdarstellung und Visualisierung in Power BI inkl. Python-Visuals und Dashboards

• Masterstudium der (Wirtschafts-) Informatik, Data Science, Mathematik oder einer vergleichbaren Richtung.
• Erste praktische Erfahrung im Themenbereich durch Praktika, Uni-Projekte oder Werkstudierendentätigkeiten.
• Dein Technologiestack:

• Power Platform: Power Apps, Power Automate, Dataverse, Power BI
• Python: NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, ggf. Monaco (Monte-Carlo Library) [pypi.org]
• Azure: Python API Deployment, Custom Connectors

• Du arbeitest strukturiert, zielorientiert und kannst komplexe Aufgaben selbstständig analysieren und umsetzen.
• Ca. 6 Monate Zeit für die Bearbeitung und Interesse an einer längerfristigen Zusammenarbeit.

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