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Empirische Forschungsmethoden: Datengewinnung - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer Kurztext
Semester WiSe 2023/24 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 100 Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Keine Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache Deutsch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
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Do. 10:00 bis 14:00 wöch. 19.10.2023 bis 23.11.2023  LE - LE 104       Präsenzveranstaltung
Einzeltermine:
  • 19.10.2023
  • 26.10.2023
  • 02.11.2023
  • 09.11.2023
  • 16.11.2023
  • 23.11.2023
Einzeltermine anzeigen
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Do. 14:00 bis 16:30 EinzelT am 23.11.2023 LC - LC 140       30 Präsenzveranstaltung
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Schmitz, Gertrud , Prof. Dr. rer. pol. verantwort
Zuordnung zu Einrichtungen
Betriebswirtschaftslehre

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2023/24 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25