Die Studierenden erkennen die Bedeutung der BWL für das tägliche Leben und ihre zukünfitge berufliche Entwicklung als Angestellter oder selbständiger Unternehmer im Informatikbereich.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Die Studierenden werden sich bewust, welche rechtlichen und betriebswirtschaftliche Konsequenzen falsche betriebswirtschaftliche Entscheidungen haben.
• Sie erlernen Tools und Techniken, die es ihnen ermöglichen zu kalkulieren.
• Sie kennen die Unterschiede zwischen Kostenstellen, Kostenarten und Kostenträger.
• Sie können einen Betriebsabrechnungsbogen erstellen.
• Sie können kostenbewußte Entscheidungen treffen und ein wissen, wie ein Untenehmen aufgebaut ist..

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Die Studierenden erhalten eine Einführung in das Projektmanagement. Sie werden in der Lage sein, einen Netzplan zu erstellen.
• Sie werden die erworben Kenntnisse der Betriebswirtschaftslehre mit den zur Verfügung stehenden IT-Programmen verknüpfen können. (Excel, MS-Projekt)

Sozialkompetenz:

• Die Studierenden werden in Gruppenarbeit Aufgaben lösen und so die Anforderungen an den Teambildungsprozess erlernen.

Studierende beherrschen nach Abschluss der Vorlesung die wichtigsten Prinzipien des objektorientierten Programmierens im Kleinen und haben ein grundlegendes Verständnis vom Aufbau und der Funktionsweise von Rechnern.

Fach- und Methodenkompetenz:
Sie erwerben die formale Kompetenz, Prinzipien, Methoden, Konzepte und Notationen des Programmierens im Kleinen zu verstehen, in verschiedene Kontexte einzuordnen und in objektorientierten Programmen einzusetzen. Hierzu gehört auch, den algorithmischen Kern einer einfachen Problemstellung zu identifizieren und einen imperativen Algorithmus zu entwerfen.
Sie erwerben eine grundlegende Analysekompetenz, die sie in die Lage versetzt, einfache objektorientierte Modelle in UML-Notation in der Programmiersprache Java umzusetzen. Zu dieser Kompetenz zählt auch die Fähigkeit, sich selbstständig in Anwendungen (wie Entwicklungsumgebungen, Lernplattformen) einarbeiten zu können.
Sie haben die Realisierungskompetenz, objektorientierte Programme in Java zu entwickeln und zu analysieren.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:
Absolventinnen und Absolventen kennen geschichtliche Entwicklungen der Informatik. Sie sind sich der mit der Nutzung informationsverarbeitender Systeme verbundenen Sicherheitsprobleme bewusst. Sie verfügen über Schlüsselqualifikationen wie z.B. die Fähigkeit zum Einsatz neuer Medien. Sie haben Erfahrungen in der Lösung von Anwendungsproblemen im Team.

Sozialkompetenz:
Studierende erwerben kommunikative Kompetenz, um ihre Ideen und Lösungsvorschläge schriftlich oder mündlich überzeugend zu präsentieren und zwar auch dann, wenn ihrem Gegenüber die informatischen Sprech- und Denkweisen nicht geläufig sind.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Die Teilnehmer kennen professionelle Standards und Verfahren im Bereich Lern- und Arbeitstechniken (inkl. Zeit- und Selbstmanagement, Lerntyptheorie, Kommunikation und effektiver Zusammenarbeit sowie Kreativitätstechniken).
• Die Studierenden können diese fächerübergreifend einsetzen.

Selbstkompetenz:

• Die Teilnehmer sind in der Lage, Lernmethoden, Kommunikations- und Präsentationstechniken, Kreativitäts- und Problemlösungstechniken sowie Methoden des Zeit- und Selbstmanagements gewinnbringend für sich in Studium und Beruf einzusetzen.

Sozialkompetenz:

• Die Teilnehmer kennen Techniken der effektiven Zusammenarbeit in Gruppen.
• Die Studierenden wissen, wie Inhalte in Gruppen präsentiert werden können.
• Die Studierenden sind mit Kreatitvitäts- und Problemlösetechniken für Gruppen vertraut.

Die Veranstaltung beinhaltet Module zu den folgenden Themenbereichen:

• Lerntechniken und Lerntypen
• Arbeitstechniken (Literaturrecherche in der Bibliothek)
• Zeit- und Selbstmanagement
• Motivation
• Kommunikationstechniken und Zusammenarbeit
• Kreativität und Problemlösungstechniken
• Burnout
• Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens
• Mentoringgespräche (beinhalten Fragen der Studienwahl, der Studienorganisation, der individuellen Zeit- und Lernplanung, des Umgangs mit schwierigen Situationen und der Vorbereitung für Praktika)

• Friedrich Rost; Lern- und Arbeitstechniken für das Studium; Vs Verlag 6. Auflage 2010; ISBN-13: 978-3531172934

Begründung zur Teilnahmeverpflichtung

Die Studierenden sollen durch die Lehrveranstaltung in die Lage versetzt werden, verschiedene Lern-, Arbeits-, Kommunikations- und Selbstmanagementechniken in ihrem Studium und beruflichen Alltag anzuwenden. Das Erlernen dieser Kompetenzen erfordert durch ihre Natur sowohl eine intensive Zusammenarbeit mit und persönliche Anleitung durch die jeweiligen Dozent/-innen, als auch eine Vielzahl praktischer Arbeiten in der Gruppe unter aktiver Supervision durch die Dozent/-innen. Um diese Ziele zu erreichen, ist eine Mindestanwesenheitspflicht in dieser Lehrveranstaltung erforderlich.

 

Kennen:

Mathematische Grundlagen (s. Inhalte)

Anwenden:

Anwendung der Techniken und Algorithmen der Analysis, der (linearen) Algebra, der Logik und der Graphentheorie, soweit sie für das erfolgreiche Studium der Softwaretechnik relevant sind. Die Studierenden sollen die angegebenen Lehrinhalte kennen und fundiert entscheiden können, welche Technik man zur Lösung welchen Problems anwendet, wobei die konkret angesprochenen Fragestellungen primär aus den Bereichen der numerischen Algorithmen, der Computer-Grafik, der abstrakten Modellbildung, der Datenbank- und Compiler-Logik, der Verschlüsselungstechnik und der Netzwerkplanung kommen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Benennen und anwenden mathematischer Grundkonzepte und Notationen
• Definieren und anwenden von Funktionen und Relationen
• Durchführen einer Resolution in der Aussagenlogik
• Berechnen einfacher Vektor- und Matrix-Ausdrücke und -Verknüpfungen
• Berechnen von Determinanten
• Lösen linearer Gleichungssysteme
• Berechnen von Schnittmengen von Geraden und Ebenen
• Wissen um wichtige algebraische und zahlentheoretische Grundlagen
• Berechnen einer RSA-Ver- und Entschlüsselung
• Berechnen von Spannbäumen via BFS und DFS

• B. Lenze, Basiswissen Analysis, Buch und E-Book, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.
• B. Lenze, Basiswissen Lineare Algebra, Buch und E-Book, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.

Ergänzend:

 

• M. Aigner, Diskrete Mathematik, Vieweg Springer-Verlag, Wiesbaden, 2006, sechste Auflage.
• J. Buchmann, Einführung in die Kryptographie, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 2016, sechste Auflage.
• DIN-Taschenbuch Nr. 202, Formelzeichen, Formelsatz, mathematische Zeichen und Begriffe, Beuth Verlag, Berlin-Wien-Zürich, 2009, dritte Auflage.
• G. Fischer, Lineare Algebra, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2014, achtzehnte Auflage.
• G. Fischer, Lehrbuch der Algebra, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2017, vierte Auflage.
• O. Forster, Analysis 1, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2016, zwölfte Auflage.
• B. Kreußler, G. Pfister, Mathematik für Informatiker, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 2009.
• B. Lenze, Basiswissen Angewandte Mathematik -- Numerik, Grafik, Kryptik --, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.
• R. Remmert, P. Ullrich, Elementare Zahlentheorie, Birkhäuser Verlag, Basel-Boston-Berlin, 2008, dritte Auflage.
• U. Schöning, Logik für Informatiker, Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg-Berlin, 2000, fünfte Auflage.
• G. Teschl, S. Teschl, Mathematik für Informatiker, Band 1, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 2013, vierte Auflage.
• G. Wüstholz, Algebra, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2013, zweite Auflage.

 

Die Studierenden lernen den grundlegenden Aufbau eines Computers kennen von einfachen Digitalschaltungen über einen typischen Mikroprozessor und Rechnerarchitekturen bis zu grundlegenden Konzepten eines Betriebssystems.

Fach- und Methodenkompetenz

• Rechnergerechte Darstellung von Information (Zahlen und Zeichen)
• Beschreibung von Gattern und deren Funktion, Entwurf einfacher Schaltnetze, Angabe der Funktion eines Schaltnetzs als Booleschen Ausdruck und als Wahrheitstabelle
• Verstehen des Aufbaus und Anwendung von Speicherelementen (ausgewählte Latches und Flipflops)
• Skizzieren des Aufbaus und grundsätzliches Verständnis der Funktionsweise von Mikroprozessoren und Rechnerarchitekturen
• Verständnis einfacher Maschinenprogramme
• Skizzieren und Bewerten einfacher Realisierungen der drei zentrale Aufgaben eines Betriebssystems (Prozess-, Speicher-, und Dateiverwaltung)
• Praktische Anwendung des Betriebssystems Linux

Sozialkompetenz

• Lösen von Programmieraufgaben in Zweiergruppen
• Vorstellen der Ergebnisse gegenüber dem Betreuer

Studierende beherrschen nach Abschluss der Vorlesung ausgewählte Algorithmen und Datenstrukturen. Sie können Algorithmen analysieren und qualitativ bewerten.

Fach- und Methodenkompetenz:

Sie erwerben eine grundlegende Analysekompetenz, um Algorithmen und Datenstrukturen sowie deren Eigenschaften bewerten, vergleichen und erklären zu können. Zu dieser Kompetenz zählt auch die Fähigkeit, sich selbstständig in Anwendungen (wie APIs und Entwicklungsumgebungen) einzuarbeiten.

Sie haben die Realisierungskompetenz, Datenstrukturen und Algorithmen in objektorientierte Programme zu übertragen und vorgegebene Datenstrukturen und Algorithmen in Bibliotheken, wie etwa den Collections in Java, zur Problemlösung einzusetzen.

Sie erwerben die formale Kompetenz, den Kern einer einfachen Problemstellung zu identifizieren und geeignete Algorithmen und Datenstrukturen zur Lösung zu formulieren und einzusetzen. Sie erkennen den rekursiven Kern eines Problems und können eine rekursive Problemlösungstrategie einsetzen. Sie besitzen die Kompetenz, ausgewählte Probleme bekannten Problemklassen zuzuordnen.

 

Die Studierenden sind in der Lage,

• grundlegende Terminologie der Informationssicherheit zu definieren, zu differenzieren und zu erklären.
• die zentrale Bedeutung von Standardisierung in der Informationssicherheit zu verstehen und methodisch abzubilden.
• selbständig Informationen über Schwachstellen und Bedrohungen zu sichten, zu analysieren und darauf aufbauend fundierte Entscheidungen zu treffen.
• organisatorische und technische Sicherheitsmaßnahmen zu erklären und anzuwenden.

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

• Prinzipien, Protokolle und Architektur des Internets zu verstehen
• Elementare Kommandos der Betriebssysteme Linux und Windows zur Netzwerkkonfiguration und zum Netzwerktest anzuwenden
• Protokoll- und Netzwerkanalysen mit Analysewerkzeugen durchzuführen und zu interpretieren
• Vorhandene drahtgebundene und drahtlose Netzwerke zu analysieren
• Drahtgebundene und drahtlose Netzwerke zu entwerfen und zu realisieren
• Netzkomponenten (Router, Switch) einschließlich VLAN und NAT zu konfigurieren

Kennen:

Mathematische Grundlagen (s. Inhalte)

Anwenden:

Aufbauend auf der Veranstaltung Mathematik für Informatiker 1 werden die Konzepte, Techniken und Algorithmen der Analysis und der linearen Algebra weiter ausgebaut und vertieft sowie grundlegende Aspekte der Wahrscheinlichkeitsrechnung vermittelt. Die Studierenden sollen die angegebenen Lehrinhalte kennen und fundiert entscheiden können, welche Technik man zur Lösung welchen Problems anwendet, wobei die konkret angesprochenen Fragestellungen primär aus den Bereichen der schnellen Algorithmen, der Datenanalyse und -kompression, der Computer-Grafik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung inklusive Kombinatorik kommen.

Fach- und Methodenkompetenz:

 

• Kennen komplexer Zahldarstellungen

• Berechnen von komplexen Zahlen in unterschiedlichen Darstellungen
• Definieren und faktorisieren algebraischer Polynome
• Berechnen von Eigenwerten und Eigenvektoren
• Kennen spezieller quadratischer Matrizentypen und ihrer Eigenschaften
• Berechnen spezieller linearer Transformationen
• Kennen und anwenden linearer Abbildungen zwischen Vektorräumen
• Berechnen von Grenzwerten von Folgen (und Reihen)
• Ableiten und integrieren elementarer Funktionen
• Kennen der wesentlichen Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Anwenden des Satzes von Bayes aus dem Bereich Wahrscheinlichkeitsrechnung

• B. Lenze, Basiswissen Lineare Algebra, Buch und E-Book, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.
• B. Lenze, Basiswissen Analysis, Buch und E-Book, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.

Ergänzend:

• G. Fischer, Lineare Algebra, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2014, achtzehnte Auflage.
• O. Forster, Analysis 1, Springer Spektrum Verlag, Wiesbaden, 2016, zwölfte Auflage.
• N. Henze, Stochastik für Einsteiger, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2017, elfte Auflage.
• B. Kreußler, G. Pfister, Mathematik für Informatiker, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg, 2009.
• B. Lenze, Basiswissen Angewandte Mathematik -- Numerik, Grafik, Kryptik --, Springer Vieweg Verlag, Wiesbaden, 2020, zweite Auflage.
• G. Teschl, S. Teschl, Mathematik für Informatiker, Band 1, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, 2013, vierte Auflage.
• G. Teschl, S. Teschl, Mathematik für Informatiker, Band 2, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, 2014, dritte Auflage.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

Die Studierenden sind nach dem Besuch der Veranstaltung auf einem angestrebten Sprachqualifikationsniveau Level B1 (gem. Europarat) das mindestens erreichte Qualifikationsniveau ist A2 (gem. Europarat).

• Hören/Sprechen:
  Sie können einer Präsentation über ein vertrautes Thema folgen, eine Präsentation geben oder ein Gespräch über ein relativ breites Spektrum an Themen in Gang halten.
• Lesen:
  Die Studierenden können Texten relevante Informationen entnehmen und detaillierte Anweisungen oder Ratschläge verstehen.
• Schreiben:
  Sie können sich Notizen während eines Gesprächs/Vortrags machen oder einen Brief schreiben, der auch nicht standardisierte Anfragen enthält.

Selbstkompetenz:

• Die Teilnehmer sind in der Lage, sich selbständig in Englisch auszudrücken und können ihr Sprachniveau weiterentwickeln.

Sozialkompetenz:

• Die Teilnehmer können in Gruppen kommunizieren und an fachbezogenen Diskussionen teilnehmen.

• Anfänger (A1):
  "Fairway. A1. Lehr- und Arbeitsbuch"; Herbert Puchta, Klett Verlag, 2005, ISBN-10: 3125014603
• Grund-, fortgeschrittene Kenntnisse (A2, B1/B2):
  "Infotech English for Computer Users"; Klett Verlag, ISBN 978-0-521-702997
• Allgemein:
  "IT Matters. Englisch für IT Berufe" ; Cornelsen-Verlag (ISBN 3464028054), 2003

Begründung zur Teilnahmeverpflichtung

Die Studierenden sollen in der Lage sein, die durch den Einstufungstest zu Begin des Semesters festgelegten individuellen Sprach-Niveaus des europäischen Referenzrahmens zu erfüllen und sich zudem am Ende des Semesters in ihrem jeweiligen Fachgebiet professionell ausdrücken zu können. Das geschieht durch Role plays, Meetings, Verhandlungen und Präsentationen, die den aktiven Spracherwerb fördern. Um diese Ziele mit den o.g Mitteln zu erreichen, ist eine Mindestanwesenheitspflicht erforderlich.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Definition eines DBS und die Schemaarchitektur eines DBMS kennen.
• Das Transaktionskonzept und Recovery Mechanismen kennen.
• SQL Befehle zum Einrichten, Speichern und Abfragen von Information (DDL, DML, DRL, DCL) kennen und anwenden.
• Administration von Datenbanksystemen exemplarisch durchführen.
• Gespeicherte Funktionen, Prozeduren und Trigger entwickeln.

Sozialkompetenz:

• Erarbeiten, Kommunizieren und Präsentieren von relationalen Modellen sowie Datenbankprogrammen in Zweierteams.
• Kooperatives Erstellen und Bewerten von Lernplakaten oder Wiederholungsfragen zu den Lehrinhalten.

Berufsfeldorientierung:

• Kennen der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im Datenbanken-Umfeld (Datenbankadministrator. Datenbankentwickler, Anwendungsentwickler, Datenschutzbeauftragter).

• IT- und Computerrecht, Gesetzessammlung, Beck-Texte im dtv;
• Telekommunikations- und Multimediarecht, Beck-Texte im dtv;

jeweils in der aktuellen Ausgabe

Vertiefung der Programmierkenntnisse über die vergleichende Betrachtung der Sprachen Java, C und Scala.
Identifikation von individuellen Stärken und Schwächen der einzelnen Sprachen in Abhängigkeit von bestimmten Aufgabenstellungen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Benennen der Problemdomänen der betrachteten Sprachen
• Zusammenfassen der historischen Entwicklung der betrachteten Sprachen
• Beurteilung der Plattformabhängigkeit der einzelnen Sprachen
• Erstellen von lauffähigen Java, C und Scala Programmen
• Gegenüberstellen von prozeduraler, objektorientierter und funktionaler Programmierung
• Beurteilen von Einsatzmöglichkeiten der Sprachen Java, C, Scala
• Erkennen von Bad Smells in den genannten Programmiersprachen
• Kennen und Anwenden der Grundlagen von Nebenläufigkeit

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Auswählen einer geeigneten Programmiersprache für eine gegebene Anwendungsdomäne

Fach- und Methodenkompetenz:

• Komplexität von Softwareprojekten einschätzen und bewerten können
  • Analyse der Hintergründe und Ursachen für Projektfehlschläge
• Vorgehens- und Prozessmodelle der Softwareentwicklung kennen und Kontext-spezifisch auswählen können
  • Wasserfall- und Spiralmodell, Prototyping, V-Modell XT, Rational Unified Process, Agile Modelle (Scrum)
• Prozesse und Aktivitäten, Rollen und Verantwortlichkeiten im Bereich Softwaremanagement kennen und anwenden können

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Softwareprojekte organisieren und managen können
  • Projektplanung, Aufwandsschätzung, Aufwands- und Kosten-Controlling
• Produktmanagement kennen
• Prozessanalyse, -messung und -bewertung kennen und anwenden können
  • Verbesserung der Prozessqualität (CMMI, GQM)

Selbstkompetenz:

• Ausarbeit und Erstellung von Softwaremanagement-spezifischen Ergebnisdokumenten
• Selbstständige Erstellung und Präsentation von ausgewählten Themen und Inhalten des Softwaremanagements

Sozialkompetenz:

• Teamarbeit in Vierer-Gruppen über ein ganzes Semester

Berufsfeldorientierung:

• Praxisnahe Anwendung und Durchführung Softwaremanagement-spezifischer Prozesse und -Aktivitäten

Einführung in die Durchführung von Softwareprojekten mit besonderer Fokussierung auf die frühen Phasen der Entwicklung und Modellierung von softwarebasierten Lösungen mit Hilfe von Kreativmethoden (z.B. Design Thinking) und den Methoden des Requirements Engineering. Berücksichtigung der Einbindung KI-basierter Module im Entwicklungsprozess und in der Gestaltung des Softwareprojektes unter Berücksichtigung sozialer Implikationen und regulativer Rahmenbedingungen.

Modellierung des Softwaresystems mit der Unified Modeling Language (UML) und Methoden des Domain Driven Designs (DDD). Kenntnis verschiedener Vorgehensmodelle und praktische Erfahrung mit einem agilen Moden wie z.B. Scrum.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Überblick über Vorgehens- und Prozessmodelle der Softwareentwicklung
• Benennen und anwenden verschiedener Methoden des Requirements Engineerings
  • Differenzieren, spezifizieren und formulieren von Benutzer- und Systemanforderungen
  • Verifizieren und validieren von Anforderungen
• Überblick über die Folgen der Digitalisierung und Digitalen Transformation mit besonderem Fokus auf die Auswirkungen im Bereich Software Engineering

1. Kennen und Anwenden von Innovationsmethoden
2. KI-basierter Module in den Entwicklungsprozess einbinden können

• a) Auswirkungen auf den Entwicklungsprozess
• b) Berücksichtigung regulativer Rahmenbedingungen
• c) Analyse sozialer Implikationen

• Beschreiben des methodischen Vorgehens in der objektorientierten Analyse
• Kennen und Anwenden der relevanten UML-Beschreibungsmittel im Rahmen der OOA

• UML-Use-Case-Diagramm
• UML-Paketdiagramm
• UML-Klassendiagramm
• UML-Aktivitätsdiagramm
• UML-Sequenzdiagramm
• UML-Kommunikationsdiagramm
• UML-Zustandsdiagramm

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Modellieren der statischen und dynamischen Aspekte eines OOA-Modells für ein zu entwickelndes objektorientiertes Softwaresystem
• Objektorientierte Spezifikation von Softwaresystemen mithilfe der Unified Modeling Language (UML)
• Erstellung eines Fachkonzepts bzw. des Produktmodells für ein Softwaresystem
• Erkennen von Widersprüchen, Unvollständigkeit, Inkonsistenzen

Sozialkompetenz:

• Problemstellungen mittlerer Komplexität im Team systematisch analysieren
• Im Team kooperativ und arbeitsteilig eine Anforderungsspezifikation entwickeln
• Im Team kooperativ und arbeitsteilig ein OOA-Modell für ein Softwaresystem spezifizieren

• Allgemeine Grundlagen der Softwaretechnik (Motivation, Definitionen, Ziele,...)
• Vorgehensmodelle (klassisch bis agil)
• Grundlegende Begriffe, Phasen, Aktivitäten und Vorgehensweise im Rahmen des Requirements Engineering
• Digitalisierung, Wandel und Kreativmethoden im Rahmen der Softwaretechnik
• Besonderheiten der Einbindung KI-basierter Module
• Grundlegende Begriffe, Methoden Notation im Rahmen der objektorientierten Analyse (OOA) und des Domain Driven Designs (DDD)
• Objektorientierte Analyse mit der UML (u.a. Use Cases, Pakete, Aktivitätsdiagramm, Klassendiagramm, Zustandsdiagramm, Szenario)
• Analysemuster, statische/dynamische Konzepte und Beispielanwendungen
• Checklisten zum OOA-Modell
• Bestandteile und Inhalte der OOA-Dokumentation

• Balzert, H. (2009): Lehrbuch der Softwaretechnik - Basiskonzepte und Requirements Engineering (3. Aufl.), Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.

• Ludewig, J.; Lichter, H. (2013): Software Engineering - Grundlagen, Menschen, Prozesse, Techniken, 3. korrigierte Auflage, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
• Oestereich, B., Scheithauer, A. (2013): Analyse und Design mit UML 2.5, 11. Auflage, München: Oldenbourg Verlag.
• OMG (2017): UML Specification Version 2.5.1, http://www.omg.org/spec/UML/2.5.1/PDF.
• Pichler, R. (2008): Scrum, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
• Pohl, K., Rupp, C. (2015): Basiswissen Requirements Engineering, 4. überarbeitete Auflage, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
• Rupp et. al. (2012): UML 2 glasklar. 4. Auflage, Hanser-Verlag.
• Sommerville, I. (2012): Software Engineering, 9. Auflage, München: Pearson Studium.

 

Begründung zur Teilnahmeverpflichtung

Die Studierenden erarbeiten in Teamarbeit sowohl kreative Lösungen als auch formale Beschreibungen für konkrete Fragestellungen und UseCases aus der Industrie. Dabei werden Sie von den Lehrkräften begleitet und gecoacht. Um die dabei gemachten Erfahrungen zu analysieren und die sich daraus ergebenden Lernziele zu erreichen ist eine Mindestanwesenheitspflicht im Praktikum erforderlich.

Durchführung einer praxisnahen Projekttätigkeit im Unternehmen mit Fokus auf der Gestaltung einer zielorientierten Programmierung für eine gegebene Problemstellung - oder -

Objektive Bewertung und Reflektion über ein existierendes Programmierprojekt, existierende IT Programmierungen oder über das mögliche Fehlen notwendiger Programmierkonzepte mit Erarbeitung von Lösungshinweisen.

Fach- und Methodenkompetenz:

Die Studierenden können:

• ein Projekt als eine einmalige Aufgabe charakterisieren mit klaren Zielen, mit Risiken, mit begrenzten Ressourcen, speziellen Organisationsformen und speziellen Methoden und Werkzeugen
• die Organisation und das Umfeld eines Projektes charakterisieren mit Stakeholdern, Sponsoren, Projektleiter und Projektgruppe
• die Projektmanagementprozesse erläutern und anwenden
• Initiierungsprozesse, Planungsprozesse, Ausführungsprozesse, Überwachungsprozesse, Abschlussprozesse erläutern
• Organisationsformen von Projekten unterschiedlichen Umfangs erläutern (IHK-Projekt, Softwareprojekte, Integrationsprojekte, Projekte im Unternehmen ... ).
• die wichtigsten Anforderungen an IHK-Projekt, Softwareprojekte, Integrationsprojekte erläutern
• die wichtigsten Dokumentationen bei IHK-Projekt, Softwareprojekt, Integrationsprojekt erläutern

Selbstkompetenz:

Die Studierenden können:

• den Umfang (Scope) eines Projektes definieren
• die Aktivitäten eines Projektes bestimmen - einschließlich ihrer Dauer, ihrer Zusammenhänge, ihrer Ressourcen
• einen Projektplan (z.B. Gant-Diagramm, Netzplantechnik) aufstellen und die Kosten eines Projektes ermitteln
• die Ausführung eines Projektes überwachen und steuern
• die Risiken in einem Projekt ermitteln und bewerten
• die in einem Projekt notwendigen Kompetenzen erläutern

Sozialkompetenz:

Die Studierenden können im Team:

• den Umfang eines Projektes abklären
• eine Stakeholderanalyse mit einem Kommunikationskonzept für Stakeholder erstellen
• die Auswirkungen eines Projektes ermitteln und bewerten

Berufsfeldorientierung:

Die Studierenden können:

• die Rolle des Projektmanagement in einer Organisation beschreiben
• ein kleines Projekt selbständig mit den erlernten Werkzeugen planen und umsetzen

Management und Projektmanagement

• Konzepte und Beispiele
• Projekttypen (IT, IHK, Software, Integration, )
• Standards und Mainstreams im Projektmanagement
• Projektmanagementprozesse
• Kompetenzen im Projektmanagement

Ein Projekt und sein Umfeld

• Umfang und Ziele eines Projektes
• Kriterien für den Erfolg oder Misserfolg eines Projektes
• Stakeholder, Sponsoren, Projektleiter und Projektteam

Projektplanung

• Aktivitäten und Ressourcen
• Projektstrukturplan
• Terminplan und Kostenplan

Projektüberwachung und Projektsteuerung

• Projektcontrolling
• Terminüberwachung
• Kostenüberwachung

Risikomanagement in Projekten

• Risikoermittlung
• Risikobewertung
• Risikovermeidung
• Risikobewältigung

 

Fallstudie mit IT-Projekten

Projekte unterschiedlichen Umfangs durchführen und dokumentieren (z.B. IHK-Projekt, Softwareprojekte, Integrationsprojekte, Projekte im Unternehmen ... ).

• PMI: PMBOK - aktuelle deutsche oder englische Ausgabe.
• Schelle, Heinz; Ottmann, Roland; Pfeifer, Astrid: Projektmanager, GPM aktuelle deutsche oder englische Ausgabe.
• Harold Kerzner: Project Management, 10. englische Ausgabe,2009.
• Manfred Burghardt: Projektmanagement, Siemens, 8. Auflage, 2008.

Nach erfolgreicher Teilnahme sind die Studierenden in der Lage eine spezielle Fragestellung wissenschaftlich zu untersuchen, zu dokumentieren und den Kommilitonen verständlich zu präsentieren.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Bewertung verschiedener möglicher Themen der Softwaretechnik durchführen können
• Eine Literaturrecherche zu einem definierten Thema durchführen können
• Bestehendes Grundwissen in der Erarbeitung eines Themas anwenden können
• Strukturiertes Schreiben einer wissenschaftlichen Ausarbeitung beherrschen
• Erstellen einer zielgerichteten Präsentation beherrschen

Sozialkompetenz:

Mitstudierende durch konstruktive Kritik in gemeinsamen Veranstaltung zur Verbesserung ihrer Ausarbeitung motivieren.

Die Studierenden schreiben eine wissenschaftliche Ausarbeitung zu einem spezifischen softwaretechnischen Thema. Potentielle Themen vertiefen die Inhalte der Veranstaltungen aus dem Bereich der Algorithmen und Datenstrukturen, Agile Softwareentwicklung, Softwarearchitekturen sowie dem Bereich der Programmiersprachen.

Es werden jeweils die aktuellen Themen durch geeignete Studie von Literatur, aber insbesondere auch durch Bewertung aktueller Fragestellungen in den Ausbildungsbetrieben ermittelt.

Begründung zur Notwendigkeit der Teilnahmepflicht:

Es handelt sich um eine zu Exkursionen, Sprachkursen, Praktika und praktische Übungen vergleichbare Lehrveranstaltung mit in der Regel maximal 20 Teilnehmer*innen. Durch eine regelmäßige Teilnahme werden die Fach- und Methodenkompetenzen der Studierenden in der Einübung des wissenschaftlichen Diskurses in Gruppenarbeit mit anderen Studierenden und im Dialog mit dem Dozenten erarbeitet und gefestigt. Eine Reflektion der Kompetenzen und damit der Lernziele ist selbstständig nicht ausreichend möglich. Nur ein geringer Anteil der Veranstaltung bezieht sich auf die selbstständige Einarbeitung in die fachlichen Inhalte und die Vorbereitung auf den wissenschaftlichen Diskurs, der größere Anteil bezieht sich auf die gemeinschaftliche Erarbeitung und Reflektion der Kompetenzen, sodass eine regelmäßige Teilnahme an mindestens 2/3 der Präsenzterminen für das Erreichen der Lernziele gegeben ist.

Einführung in das Themengebiet der Softwarearchitektur. Beginnend mit Begriffen, Methoden und Perspektiven, über Architekturmodelle in der UML (Verteilungs- und Komponentendiagramm) zu verschiedenen Architekturstilen von klassisch bis modern.

Studierende lernen OOA- und/oder DDD-Modelle in eine Implementierung umzusetzen. Neben der Fachlogik und Design-Patterns liegt ein wesentlicher Fokus auf der Einordnung und dem zielgerichteten Einsatz von Werkzeugen/Frameworks aus den Bereichen Kommunikation, Persistenz und Oberflächengestaltung.

• Bass et al: Software Architecture in Practice, 3. Auflage, Addison Wesley, 2012.
• M. Fowler: Patterns für Enterprise Application-Architekturen, 1. Auflage (Taschenbuch), mitp, 2003.
• Gamma et al.: Entwurfsmuster: Entwurfsmuster als Elemente wiederverwendbarer objektorientierter Software, mitp, 2014.
• C. Richardson: Microservice Patterns. 1. Auflage, Manning Publications, 2018.
• Rupp et al: UML 2 glasklar, 4. Auflage, Hanser-Verlag, 2012.
• G. Starke: Effektive Softwarearchitekturen: Ein praktischer Leitfaden, 9. Auflage, Hanser-Verlag,2020.
• Vogel et al: Software-Architektur: Grundlagen Konzepte Praxis, 2. Auflage, Spektrum, 2009.
• E. Wolff: Microservices: Grundlagen flexibler Softwarearchitekturen, 1. Auflage, dpunkt-Verlag, 2015.

Begründung zur Teilnahmeverpflichtung

Die Studierenden erarbeiten in Teamarbeit sowohl kreative Lösungen als auch formale Beschreibungen für konkrete Fragestellungen und UseCases aus der Industrie. Dabei werden Sie von den Lehrkräften begleitet und gecoacht. Um die dabei gemachten Erfahrungen zu analysieren und die sich daraus ergebenden Lernziele zu erreichen ist eine Mindestanwesenheitspflicht im Praktikum erforderlich.

Die Studierenden kennen Methoden und Algorithmen für die Extraktion von Wissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten. Sie verstehen die Bedeutung von zweckorientierter Datenerhebung, -aufbereitung und --analyse für unternehmerische Entscheidungen und für Verbesserungen von Produktions- und Arbeitsabläufen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Erfassen und Erkennen der Disziplin Data Science an der Schnittstelle von Informatik, Statistik und Domänenwissen
• Verständnis und Anwendbarkeit von elementaren Methoden und Algorithmen des Datenmanagements, der Datenanalyse und der Umsetzung in Entscheidungshilfen
• Entwicklung und Fähigkeit die richtigen Fragen für ein erfolgreiche Data Science Projekt zu stellen

 

Sozialkompetenz:

• Entwicklung der verbalen Kompetenzen sowie der kommunikativen Fähigkeiten im Team

In der Veranstaltung wird theoretisches Grundlagenwissen von ERP-Systemen vermittelt und bereits erlerntes Fachwissen anhand praxisrelevanter Beispiele auf Basis des ERP-Systems von SAP® vertieft.
Im Fokus steht zunächst das Kennenlernen des Aufbaus eines ERP-Systems, die Aufgaben bei Auswahl, Installation und Konfiguration, sowie die verschiedenen Anpassungsmöglichkeiten im ERP-System (SAP® ERP®). Daran anknüpfend werden Besonderheiten von Wartung und Betrieb eines ERP-Systems behandelt.
Eine Vertiefung und praktische Umsetzung erfolgt an einem konkreten ERP-System (SAP® ERP®). Die Bearbeitung von verschiedenen Fallstudien ermöglicht Einblicke in praxisnahe und praxisrelevante Aspekte. Ergänzend werden Grundkenntnisse der Programmiersprache ABAP® unter Berücksichtigung von Datenbankzugriffen und Dialoggestaltung erarbeitet.

Fachkompetenz:

• Abgrenzen von Standard- zu Individualsoftware
• Benennen der Vor- und Nachteile von Standardsoftware
• Differenzieren der verschiedenen Anpassungs- und Erweitungsmöglichkeiten einer Standardsoftware sowie bewerten der jeweiligen Konsequenzen
• Bedienung des ERP-Systems im Rahmen von Prozessfallstudien
• Nutzung der Entwicklungsumgebung des ERP-Systems
• Konzipieren und Realisieren von funktionalen Erweiterungen an einer Standardsoftware
• Transfer der erlernten Kenntnisse und Entwicklung eigener Lösungen im Rahmen eines Miniprojekts

Sozialkompetenz:

• Bewerten der Bedeutung von Kommunikations-, Konflikt- und Teamfähigkeit bei Einführungs- und Anpassungsprojekten
• Sensibilisierung für die sozialen Probleme einer ERP-Einführung
• Steigerung der Kooperations- und Teamfähigkeit in den Präsenzübungen und im Miniprojekt

Berufsfeldorientierung:

• Kenntnisse der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im ERP-Umfeld (insb. Vertrieb, Consulting, Projektleitung, Anwendungsentwicklung)

Ziel dieser Veranstaltung ist es, den Studierenden theoretische und praktische Erfahrungen im Bereich Softwaretechnik zu vermitteln. Daher arbeiten die Studenten in Teams mit Industriepartnern an realen Aufgaben. Der Kurs konzentriert sich auf moderne Softwarearchitekturen und -entwicklung. Während praktischen Phasen der Veranstaltung nutzen die Studierenden agile Vorgehensmodelle (wie z.B. Scrum), um ihre Arbeit im Team zu organisieren. Sie erlernen den Umgang mit professionellen Entwicklungswerkzeugen, um eine Continuous Delivery Pipeline aufzubauen. Für die fachliche Umsetzung ihres Projektes evaluieren die Teams geeignete Frameworks, Werkzeuge und zur verfügungstehende Server und/oder Infrastruktur. Zusammenfassend setzen die Studierenden ein vollständiges Softwareprojekt mit einem, wenn möglich, externen Auftraggeber um. Angefangen von der Innovationsentwicklung über das Requirements Engineering (mit Fokus auf User Stories), Architekturkonzeption, Auswahl der Technologien und Infrastruktur bis zur Umsetzung auf Basis einer Continuous Delivery Pipeline.

Die Veranstaltung bildet softwaretechnische Fähigkeiten aus, indem die folgenden Kompetenzen (aus früheren Modulen) in einem realistischen Projekt angewendet werden:

• Innovationsentwicklung
• Aufsetzen eines agilen Vorgehensmodells (z.B. SCRUM)
• Identifikation der User Stories und nicht-funktionaler Anforderungen
• Architekturkonzeption
• Technologie-Evaluation
• Werkzeuge
  • Versionskontrollsysteme (Git, SVN, Mercurial SCM)
  • Codeverwaltung
  • testgetriebene Entwicklung
  • Ticketsysteme und Bug-Tracker
  • Continuous Delivery
  • Dokumentation

Literatur:

• Bass et al: Software Architecture in Practice, 3. Auflage, Addison Wesley, 2012.
• Fowler, M.: Patterns für Enterprise Application-Architekturen, 1. Auflage (Taschenbuch), mitp, 2003.
• Gamma et al.: Entwurfsmuster: Entwurfsmuster als Elemente wiederverwendbarer objektorientierter Software, mitp, 2014.

• OMG: UML Specification Version 2.5.1, http://www.omg.org/spec/UML/2.5.1/PDF, 2017
• Pichler, R.: Scrum, Heidelberg: dpunkt-Verlag, 2008
• Pohl, K., Rupp, C. (2015): Basiswissen Requirements Engineering, 4. überarbeitete Auflage, Heidelberg: dpunkt-Verlag.
• Richardson, C.: Microservice Patterns. 1. Auflage, Manning Publications, 2018.
• Rupp et. al.: UML 2 glasklar. 4. Auflage, Hanser-Verlag, 2012
• Starke, G.: Effektive Softwarearchitekturen: Ein praktischer Leitfaden, 9. Auflage, Hanser-Verlag, 2020.
• Vogel et al: Software-Architektur: Grundlagen Konzepte Praxis, 2. Auflage, Spektrum, 2009.
• Wolff, E.: Microservices: Grundlagen flexibler Softwarearchitekturen, 1. Auflage, dpunkt-Verlag, 2015.
• Wolff, E.: Continouous Delivery, 2. Auflage, dpunkt-Verlag, 2016

Begründung zur Teilnahmeverpflichtung:

Die Studierenden sollen durch die Lehrveranstaltung in die Lage versetzt werden, verschiedene Projekt-, Software-, und Netztechniken in ihrem Studium und beruflichen Alltag anzuwenden. Das Erlernen dieser Kompetenzen erfordert durch ihre Natur sowohl eine intensive Zusammenarbeit mit und persönliche Anleitung durch die jeweiligen Dozent/-innen, als auch eine Vielzahl praktischer Arbeiten in der Gruppe unter aktiver Supervision durch die Dozent/-innen. Um diese Ziele zu erreichen, ist eine Mindestanwesenheitspflicht in dieser Lehrveranstaltung erforderlich.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Grundlegende Begriffe und Eigenschaften von formalen Sprachen, Grammatiken und den dazugehörigen Automaten benennen können.
• Grammatiken und Automaten für formale Sprachen erstellen und deren Arbeitsweise nachvollziehen können.
• Die Darstellung von Sprachen zwischen Grammatiken, Automaten und regulären Ausdrücken umwandeln können.
• Selbstständig Probleme als formale Sprachen einschätzen und in Hinblick auf die Sprach-Typen in der Chomsky-Hierarchie klassifizieren können.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Selbstständig Probleme hinsichtlich Ihrer Komplexität einschätzen und klassifizieren können.

Studierende erhalten in diesem Modul einen Überblick über die wichtigsten Technologien, die heute für die Erstellung von Web-Anwendungen eingesetzt werden. Sie beherrschen nach Abschluss der Vorlesung die zentralen Prinzipien und Konzepte, die modernen Web-Architekturen zugrunde liegen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Absolventinnen und Absolventen des Moduls können die zentralen Grundprinzipien des WWW benennen und im Kontext von Web-Anwendungen einordnen.
• Sie erlangen die Fachkompetenz, client- und serverseitige Techniken der Web-Entwicklung zu differenzieren. Zudem können sie wichtige client- und serverseitige Technologien für die Erstellung von Web-Anwendungen benennen und anwenden.
• Studierende erkennen grundlegende Architekturmuster von Web-Anwendungen und können diese modellieren. Sie können die inhärenten technologieunabhängigen Strukturmerkmale von Web-Anwendungen benennen und auf konkrete Technologien übertragen.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer beherrschen die Analyse einer umfangreichen Anforderung und können diese in Teilanforderungen zerlegen. Sie haben Erfahrungen, Teilanforderungen über mehrere Wochen im Rahmen eines Gesamtprojektes im Team umzusetzen.
• Studierende können Architekturen von Softwaresystemen beschreiben und einordnen.

Sozialkompetenz:

• Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erarbeiten und realisieren Lösungen kooperativ im Team.
• Sie sind darüber hinaus in der Lage, ihre Ideen und Lösungen zu erläutern und zu diskutieren.

Berufsfeldorientierung:

• Studierende erwerben Kenntnisse typischer Aufgabenstellungen in der Web-Entwicklung sowie in der Anwendung konkreter Web-Technologien.
• Zudem sammeln sie Erfahrungen in der Anwendung von essentiellen Werkzeugen der Softwareentwicklung, wie etwa Entwicklungsumgebungen oder Build-Management-Werkzeuge.

Die Vorlesung umfasst folgende Themenbereiche:

• Detaillierte Kenntnisse vom Aufbau von Webseiten mit HTML und CSS
• Serverseitige Technologien zur Entwicklung von Web-Anwendungen (z.B. mit Java, JavaScript)
• Basiswissen Web-Architekturen basierend auf dem MVC-Muster
• Einführung in Web Services (z.B. REST)
• Clientseitige Technologien zur Entwicklung von Web-Anwendungen (z.B. JavaScript)
• Grundlegende Konzepte und Techniken im Browser (z.B. DOM, AJAX)
• Basiswissen Responsive Webdesign

• Wolf J.; HTML5 und CSS3: Das umfassende Handbuch; Rheinwerk Computing; 4. Auflage; 2021
• Bühler P., Schlaich P., Sinner D.; HTML5 und CSS3: Semantik - Design- Responsive Layouts; Springer Vieweg; 2017
• Simpson K.; Buchreihe "You Don't Know JS" (6 Bände); O'Reilly; 2015
• Haverbeke M.; JavaScript: richtig gut programmieren lernen; dpunkt.verlag; 2020, 2. Auflage
• Springer S.; Node.js: Das umfassende Handbuch; Rheinwerk Computing; 4. Auflage, 2021
• Tilkov S., Eigenbrodt M., Schreier S., Wolf O.; REST und HTTP; dpunkt.verlag; 3. Auflage; 2015
• Balzert H.; Lehrbuch der Softwaretechnik. Entwurf, Implementierung, Installation und Betrieb. Spektrum Akademischer Verlag; 3. Auflage; 2011
• Tanenbaum A.; Computernetzwerke; Pearson Studium; 3. Auflage; 2000

 

Fach- und Methodenkompetenz:

• Kenntnis über unterschiedliche BWL-Anwendungen und über ihre Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen.
• Bedienen des SAP® ERP-Systems aus Anwendungssicht im Rahmen von Prozessfallstudien.
• Differenzieren der verschiedenen Anpassungs- und Erweitungsmöglichkeiten einer Standardsoftware sowie bewerten der jeweiligen Konsequenzen.
• Konzipieren und Realisieren von funktionalen Erweiterungen in SAP® ERP.
• Anpassen des SAP® ERP-Systems im Rahmen von Customizing Fallstudien.
• Nutzen der Entwicklungsumgebung des SAP® ERP-Systems.
• Grundkenntnisse der Programmiersprache ABAP® unter Berücksichtigung von Datenbankzugriffen und Dialoggestaltung.
• Grundkenntnisse der Entwicklung und Gestaltung von Anwendungen mittels SAPUI5 und SAP Fiori®.

Sozialkompetenz:

• Bewerten der Bedeutung von Kommunikations-, Konflikt- und Teamfähigkeit bei Einführungs- und Anpassungsprojekten.
• Sensibilisieren für die sozialen Probleme einer ERP-Einführung.
• Steigern der Kooperations- und Teamfähigkeit in den Präsenzübungen und im Miniprojekt.

Berufsfeldorientierung:

• Kennen der Bedeutung unterschiedlicher BWL-Anwendungen für die Geschäftsprozesse von Unternehmen.
• Kennen des Stellenwertes eines ERP-Systems in einer Unternehmens-IT.
• Kenntnisse zur Identifikation und Nutzung von Schnittstellen eines ERP-Systems zu anderen BWL-Anwendungen.
• Kennen der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im ERP-Umfeld (insb. Vertrieb, Consulting, Projektleitung, Anwendungsentwicklung).

Bücher

• Balderjahn, Ingo; Specht, Günter (2016): Einführung in die Betriebswirtschaftslehre. Stuttgart: Schäffer-Poeschel.
• DRUMM, C., KNIGGE, M., SCHEUERMANN, B. & WEIDNER, S. 2019. Einstieg in SAP® ERP - Geschäftsprozesse, Komponenten, Zusammenhänge - Erklärt am Beispielunternehmen Global Bike, Bonn, Rheinwerk Verlag GmbH.
• HANSEN, H. R., MENDLING, J. & NEUMANN, G. 2019. Wirtschaftsinformatik, Berlin, Boston, Walter de Gruyter GmbH. Ergänzende Unterlagen:
  https://lehrbuch-wirtschaftsinformatik.org/12/home ; Zugriff geprüft am 2. Mai 2021
• KÜHNHAUSER, K.-H. & FRANZ, T. 2019. Einstieg in ABAP, Bonn, Rheinwerk Verlag GmbH.
• KÜHNHAUSER, K.-H. & FRANZ, T. 2015. Einstieg in ABAP, Bonn, Rheinwerk Verlag GmbH. Online verfügbar: http://openbook.rheinwerk-verlag.de/einstieg_in_abap/ ; Zugriff geprüft am 2. Mai 2021
• LAUDON, K. C., LAUDON, J. P. & SCHODER, D. 2016. Wirtschaftsinformatik - Eine Einführung, Halbergmoos, Pearson Deutschland GmbH.
• LEIMEISTER, J. M. 2015. Einführung in die Wirtschaftsinformatik, Berlin Heidelberg, Springer Gabler

Vermittlung von Grundlagenwissen hinsichtlich der Bedeutung und Entwicklung von Standardsoftware sowie Sensibilisierung für die hiermit verbundenen Problemfelder. Theoretische Kenntnisse über Arten von Anpassungen an Standardsoftware sowie deren praktische Umsetzung an einem konkreten ERP-System. Vertiefung bzw. praktische Anwendung bereits erlernten Fachwissens anhand praxisrelevanter Beispiele.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Abgrenzen von Standard- zu Individualsoftware.
• Benennen der Vor- und Nachteile von Standardsoftware.
• Differenzieren der verschiedenen Anpassungsmöglichkeiten einer Standardsoftware sowie bewerten der jeweiligen Konsequenzen.
• Beurteilen der Qualität und Komplexität von Geschäftsprozessen in Hinblick auf Korrektheit,
  Effizienz und Vollständigkeit in integrierten Systemen.
• Konzipieren und Realisieren von funktionalen Erweiterungen an einer Standardsoftware.

Sozialkompetenz:

• Bewerten der Bedeutung von Kommunikations-, Konflikt- und Teamfähigkeit bei Einführungs- und Anpassungsprojekten.
• Sensibilisierung für die sozialen Probleme einer ERP-Einführung.

Berufsfeldorientierung:

• Kenntnisse der Anforderungen unterschiedlicher Berufsbilder im ERP-Umfeld (insb. Vertrieb, Consulting, Projektleitung, Anwendungsentwicklung)

• Skript zur Vorlesung (Hesseler, M.)
• Hesseler, M.; Görtz, M.; Basiswissen ERP-Systeme ; w3l-Verlag; Bochum; 2007;

• Ergänzende Literaturempfehlungen (nicht zwingend erforderlich):
  • Allweyer, T.; Geschäftsprozessmanagement ; w3l-Verlag; Bochum; 2005;
  • Hesseler, M. und Rösel, C.; ERP-Übungsbuch: Entwicklung einer einfachen Fuhrpakrverwaltung in Microsoft Dynamics NAV ; Books on Demand; Norderstedt; 2010;
  • Hesseler, M. und Görtz, M.; ERP-Systeme im Einsatz ; w3l-Verlag; Herdecke; 2009;
  • Luszczak, A.; "Microsoft Dynamics NAV 2009 - Grundlagen", Microsoft Press Deutschland; Auflage: 1, Unterschleißheim, 2009

Vermittlung von Wissen zur Entwicklung verteilter Anwendungen

Fach- und Methodenkompetenz:

• Verstehen der besonderen Anforderungen und Herausforderungen bei der Entwicklung verteilter Systeme
• Kennenlernen der Prinzipien, Architekturen und Mechanismen verteilter Systeme
• Kennern der Herangehenweisen bei der Entwicklung verteilter Systeme
• Umsetzen der aktuellen Konzepte in Java-Programme

Sozialkompetenz:

• Arbeiten in kleinen Teams
• Ergebnisorientierte Gruppenarbeit

Literaturhinweise

• Bengel, Günther: Grundkurs Verteilte Systeme, 4. Auflage Springer Vieweg, 2014
• Dustar, Schahram et. al.: Softwarearchitekturen für verteilte Systeme, Springer, 2003
• Hohpe, Gregor, Woolf, Bobby: Enterprise Integration Patterns, Addison Wesley, 2004
• Kopp, Markus, Wilhelms, Gerhard: Java Solutions

Fach- und Methodenkompetenz:

• Software-technische Herausforderungen zur Entwicklung mobiler Apps kennen, verstehen und einschätzen können
• Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge für ein Mobile-App-spezifisches Requirements Engineering kennen und anwenden können
• Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge zur Konzeption mobiler Apps kennen und anwenden können
• Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge zum Design der Interaktionsmöglichkeiten und der Bildschirmseiten einer mobilen App kennen und anwenden können
• Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge zur Implementierung mobiler Apps kennen und anwenden können
• Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge zum Test mobiler Apps kennen und anwenden können
• Prozesse, Aktivitäten, Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge zum Go Live mobiler Apps kennen und anwenden können
• Prozesse und Aktivitäten, Rollen und Verantwortlichkeiten im Bereich Mobile App Engineering kennen und anwenden können

Selbstkompetenz:

• Ausarbeitung und Erstellung von Mobile-App-spezifischen Entwicklungs- und Ergebnisdokumenten
• Selbstständige Entwicklung einer mobilen App über alle Entwicklungsphasen: von den Requirements bis zum Go Live
• Präsentation der entwickelten und erzielten Ergebnisse

Sozialkompetenz:

• Teamarbeit in Vierer-Gruppen im Praktikum über ein ganzes Semester

Berufsfeldorientierung:

• Praxisnahe Durchführung Mobile-App-spezifischer Prozesse und Aktivitäten
• Praxisnahe Anwendung Mobile-App-spezifischer Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeuge

Ziel und Inhalt der Lehrveranstaltung ist die Vermittlung geeigneter Methoden, Konzepte, Techniken, Sprachen und Werkzeuge, um mobile Business-Apps unter softwaretechnischen Gesichtspunkten professionell konzipieren, designen, entwickeln, testen und in Betrieb nehmen zu können. Hierbei wird der gesamte Lebenszyklus einer mobilen App betrachtet, mit u.a.:

• Benutzer-orientierter Erhebung und Spezifikation der funktionalen und nichtfunktionalen Anforderungen an eine mobile App
• GUI-Prototyping mit Low- und High-Fidelity-Prototypen
• UX/UI-Konzeption,
• Spezifikation des Interaktionsdesigns und der einzelnen Bildschirmseiten,
• Implementierung mobiler Apps,
• Test mobiler Apps
• Prozesse und Aktivitäten zum Go Live einer mobile App

Die dabei durchzuführenden Phasen und Aktivitäten werden mit jeweils geeigneten Methoden, Techniken, Sprachen und Werkzeugen anhand eines großen industriellen Mobile-App-Entwicklungsprojekts praxisnah beschrieben und veranschaulicht.

Im praktischen Teil der Lehrveranstaltung werden ausgewählte Requirements-, Konzeptions-, Design-, Entwicklungs- und Testaktivitäten in Teamarbeit durchgeführt, um eine mobile App selbstständig zu entwickeln.

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,

• Modelle von Softwaresystemen und technischen Systemen zu erstellen.
• Mit Hilfe von Modellen automatisiert Software zu erzeugen.
• Eine domänenspezifische Sprache (DSL) zu konzipieren, sowie textuell oder grafisch zu realisieren und Werkzeugunterstützung bereitzustellen.
• Eine DSL mit Constraints anreichern, um die Wohlgeformheit von Modellen sicherzustellen
• Transformationen und einfache Code-Generatoren zu konstruieren.
• Geeignete Technologien für Modellierung und Generierung auszuwählen.

Vermittlung der erforderlichen Kenntnisse, um bei der Softwareentwicklung ein definiertes Qualitätsniveau zu erzielen. Die analytischen und konstruktiven Maßnahmen zur Qualitätssicherung sind bekannt und können zielgerichtet angewendet werden. Methodisches Vorgehen bei der Software-Wartung.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Differenzieren zwischen analytischen und konstruktiven Maßnahmen zur Qualitätssicherung
• Benennen von typischen Fehlerquellen
• Auswählen geeigneter Werkzeuge im Rahmen des konstruktiven Software-Engineering
• Auswählen geeigneter Metriken zur Qualitätsmessung
• Kennen von unterschiedlichen Integrationsstrategien
• Erkennen des Einflusses der Automatisierung auf die Qualität
• Systematisches herleiten von Testfällen
• Durchführen manueller Prüfverfahren
• Anwenden analytischer Prüfverfahren
• Benennen von Risiken, Problemen und Grundsätzen der Wartung
• Organisieren einer Software-Wartung

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Operationalisieren des Qualitätsbegriffs über Qualitätsmodelle
• Verstehen, dass Testen eine notwendige aber nicht hinreichende Maßnahme zur Sicherung der Qualität ist
• Durchführen von Zielgruppen-orientierten Präsentationen

Berufsfeldorientierung:

• Erstellen eines Qualitätshandbuches
• Auswählen und Einsetzen von geeigneten Werkzeugen (konstruktives Software-Engineering)

Kennen:

• Praktische Probleme in Softwareentwicklungs- oder Systemintegrationprojekten

 

Anwenden:

• Praktischer Einsatz von Methoden und Verfahren aus der Softwaretechnik (Lehrveranstaltungen Softwaretechnik A,B,C und ggf. D, Praxisphase Programmierung) oder Netztechnik und Systemintegration (Lehrveranstaltungen IT-Landschaft - Planung und Umsetzung, IT-Landschaft Betrieb und Steuerung, Praxisphase IT-Architektur).
• Domänenspezifischer Einsatz der erworbenen Programmier- und oder Skriptsprachenkenntnisse.
• Benutzung einer Software- oder Skript-Entwicklungsumgebung mit Werkzeugen, die in den einzelnen Entwicklungsphasen eingesetzt werden.
• Umsetzung eines Netzkonzeptes oder einer IT Systemintegration
• Bewertung des Projektverlaufs unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten.

 

Der Projektvorschlag wird vom Studierenden in Zusammenarbeit mit seinem betrieblichen Fachbetreuer*in gemäß der Rahmenvorgabe für den Studiengang Informatik Dual und der IHK ausgearbeitet.

 

Fachkompetenz

• Die Studierenden können das Fach Informatik und dessen Bedeutung für die Gesellschaft beschreiben.
• Die Studierenden verstehen, dass Technikgestaltung und -aneignung soziale Prozesse sind, und können dieses Verständnis auf eigene Projekte und aktuelle gesellschaftliche IT-Themen beziehen.
• Die Studierenden kennen Theorien und Konzepte der sozio-technischen Perspektive und können deren Beitrag für den Erfolg von IT-Projekten beschreiben.
• Die Studierende können relevante Repräsentanten der Informatik sowie Akteure im Umfeld der Informatik in unserer Gesellschaft benennen und beschreiben.
• Die Studierenden kennen Fakten zu aktuellen, gesellschaftlich bedeutsamen IT-Themen und können diese kritisch diskutieren.

Selbstkompetenz

• Die Studierenden können ihre Verantwortung als Informatiker/innen thematisieren.
• Die Studierenden beginnen, sich mit ihrer eigenen Rolle als Informatiker/innen auseinanderzusetzen.

Sozialkompetenz

• Die Studierenden sind sensibilisiert für die Auswirkung von IT auf individueller und gesellschaftlicher Ebene.

Berufsfeldorientierung

• Die Studierenden wissen um die Bedeutung sozialer Prozesse für den Erfolg von IT-Projekten.

Bücher, Artikel und Statuten

• ACM. 1992. ACM Code of Ethics and Professional Conduct. Available: http://www.acm.org/about-acm/acm-code-of-ethics-and-professional-conduct; CONTENTS [Accessed 2. Mai 2021].
• ACM. 2015. Software Engineering Code of Ethics and Professional Practice [Online]. Available: https://ethics.acm.org/code-of-ethics/software-engineering-code/ [Accessed 2. Mai 2021].
• GI. 2018. Die Ethischen Leitlinien der Gesellschaft fu r Informatik e.V. Deutschland. Available: https://gi.de/fileadmin/GI/Allgemein/PDF/GI_Ethische_Leitlinien_2018.pdf [Accessed 2. Mai 2021].
• BAUMS, A., SCHÖSSLER, M. & SCOTT, B. (eds.) 2015. Kompendium Industrie 4.0: Wie digitale Plattformen die Wirtschaft verändern und wie die Politik gestalten kann, Berlin.
• GLASER, T. 2009. Die Rolle der Informatik im gesellschaftlichen Diskurs. Informatik Spektrum, 32, 223-227.
• KIENLE, A. & KUNAU, G. 2014. Informatik und Gesellschaft - eine sozio-technische Perspektive, München, Oldenbourg.
• LOLL, A. C. 2017. Akteure im Bereich Informatik und Gesellschaft. Informatik Spektrum, 40, 345-350.
• MÜLLER, L.-S. & ANDERSEN, N. 2017. Denkimpuls Digitale Ethik: Warum wir uns mit Digitaler Ethik beschäftigen sollten Ein Denkmuster. Available: http://initiatived21.de/app/uploads/2017/08/01-2_denkimpulse_ag-ethik_digitale-ethik-ein-denkmuster_final.pdf [Accessed 2. Mai 2021].
• RAHWAN, I., BONNEFON, J.-F. & SHARIFF, A. 2017. The Moral Mashine [Online]. Available: http://moralmachine.mit.edu/hl/de [Accessed 2. Mai 2021].
• SOUROUR, B. 2016. The code I m still ashamed of. freeCodeCamp. https://medium.freecodecamp.org/the-code-im-still-ashamed-of-e4c021dff55e [Accessed 2. Mai 2021].

Webseiten

• https://gi.de
• https://netzpolitik.org
• http://humanetech.com
• https://irights.info

Sammeln von praktischen Erfahrungen in einem realen Softwareentwicklungsprojekt. Das Projekt wird in einem Unternehmen vor Ort durchgeführt.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Praktisches Anwenden von Methoden und Verfahren aus der Softwaretechnik (Lehrveranstaltungen Softwaretechnik A, B, C und ggf. D)
• Einsetzen der erworbenen Programmiersprachenkenntnisse
• Benutzen einer Software-Entwicklungsumgebung

Fachübergreifende Methodenkompetenz:

• Einarbeiten in ein fachliches Anwendungsgebiet
• Durchführen von Zielgruppen-orientierten Präsentationen

Sozialkompetenz:

• Arbeiten in einem Team
• Übernehmen der Verantwortung für bestimmte Aktivitäten
• Stärken der Konflikt- und Kommunikationsfähigkeiten

Berufsfeldorientierung:

• Erfahren von unterschiedlichen Rollen in einem betrieblichen Umfeld
• Bearbeiten realer Anforderungen

Durch den Modulverantwortlichen genehmigter Projektvorschlag. Der Projektvorschlag wird vom Studierenden in Zusammenarbeit mit seinem betrieblichen Fachbetreuer*in gemäß der Rahmenvorgabe für Praxisprojekte für den Studiengang Softwaretechnik Dual ausgearbeitet.

Durchführung einer praxisnahen Projekttätigkeit im Unternehmen mit Fokus auf der Gestaltung eines zielorientierten Softwaretechnikkonzeptes für eine gegebene Problemstellung - oder -

Objektive Bewertung einer existierenden Softwaretechnikstruktur, inklusive aller bezogenen Prozesse im Unternehmen, oder über das mögliche Fehlen notwendiger Softwaretechnikkonzepte mit Erarbeitung von Lösungshinweisen.

Grundlegende Kenntnisse von Begriffen und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und von Anwendungen wissensbasierter Methoden in "Intelligenten Systemen". Grundlegendes Verständnis für die Einsatzmöglichkeiten dieser Methoden. Sensibilität für praxisrelevante Fragestellungen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Erfassen und Darstellen von typischen Software-Architekturen der KI.
• Verständnis und Erklären der Paradigmen symbolischer und subsymbolischer Ansätze der KI.
• Vertieftes Erklären und Demonstrieren von heuristischen Methoden der symbolischen KI: Suche, Constraints, Regelverarbeitung. Grundlegendes Verständnis von Unsicherheit und Unschärfe im Kontext wissensbasierter Anwendungen.
• Entwicklung der Fähigkeit zur Anwendung dieser Methoden im Kontext von einfachen Problemstellungen.
• Konzipieren und Implementieren kleiner Agentenprogramme.
• Verständnis und Anwendbarkeit grundlegender formallogischer Modellierungstechniken im Bereich der KI.

Sozialkompetenz:

• Entwicklung der verbalen Kompetenzen sowie der kommunikativen Fähigkeiten im Team durch das Erarbeiten von Lösungen in Kleingruppen.

In der Veranstaltung werden komplexe und adaptive Systeme zur Problemlösung thematisiert und implementiert. Die Studierenden erwerben hierbei verschiedene Kompetenzen.

 

Fach- und Methodenkompetenz:

Nachdem die Studierenden die Veranstaltung besucht haben

• sind sie in der Lage Problemlösungen mit adaptiven Systemen zu entwickeln und zu analysieren.
• die wichtigsten Begriffe adaptiver und adaptierbarer Informationssysteme für die Erklärung von Systemen einzusetzen.
• Methoden der Computational Intelligence für den Entwurf adaptiver Systeme einzusetzen.
• adaptive Systeme auf Basis der erläuterten Modelle zu implementieren.
• sofern möglich, die erstellten Systeme zu evaluieren.
• die Grenzen adaptiver Systeme zu erkennen.

Fachübergreifende Methodenkompetenz:
Die/der Studierende ist in der Lage zu erkennen, dass mit Methoden der adaptiven Systeme Eigenschaften von technischen aber auch betriebswirtschaftlichen und sozialen Systemen beschrieben werden und deren Verhalten analysiert werden können.

Sozialkompetenz:
Kooperations- und Teamfähigkeit wird während der praktischen Phasen trainiert. Die Studierenden entwickeln praktische Umsetzungen in Teams der Größe 2 und 3 und sind in der Lage die entwickelte Lösung gemeinsam zu präsentieren.

 

• J. Schmidt, Chr. Klüver, J. Klüver, Programmierung naturanaloger Verfahren, Vieweg+Teubner Verlag (2010)
• R. Kruse, C. Borgelt, F. Klawonn, C. Moewes, G. Ruß, M. Steinbrecher, Computational Intelligence, Zweite Auflage, Vieweg+Teubner Verlag (2015)
• W.-M. Lippe, Soft-Computing, Springer Verlag (2005)
• A. Kordon, Applying Computational Intelligence, Springer Verlag (2010)
• I. Witten, E. Frank und M. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 4. Auflage, Morgan Kaufmann (2017), elektronische Version im Intranet verfügbar

Fach- und Methodenkompetenz:

• Absolventinnen und Absolventen des Moduls beherrschen weiterführende formallogische Konzepte der Informatik und sind in der Lage, konkrete klassische und nicht-klassische Logiken, Logikbegriffe und Methodiken auf verschiedene Fragestellungen der Informatik zu übertragen, sie an die jeweiligen Bedürfnisse anzupassen und schließlich praktisch anzuwenden.
• Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer beherrschen insbesondere die Grundlagen der formallogischen Modellierung dynamischer Prozesse und ihrer Anwendbarkeit sowie Techniken der formalen Spezifikation und Verifikation von Modellen.
• Die Studierenden können diese Kompetenzen fächerübergreifend einsetzen.

Selbstkompetenz:

• Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer sind in der Lage, sich eigenständig mit aktuellen Forschungspapieren zur formallogischen Modellierung und Verifikation in der Informatik auseinanderzusetzen und die Kernaussagen nachzuvollziehen.

Sozialkompetenz:

• Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer können formallogische Themen und Fragestellungen didaktisch aufbereitet in Referaten und schriftlichen Ausarbeitungen präsentieren. Sie sind hierbei insbesondere in der Lage, komplexe formallogische Sachverhalte auf verschiedenen Granularitätsebenen wiederzugeben (von der Vermittlung der reinen zugrundeliegenden Idee bis hin zur Ausformulierung der exakten mathematischen Gegebenheiten).
• Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer sind in der Lage, Diskussionen zu wissenschaftlichen Fragestellungen (insbesondere hinsichtlich der Anwendbarkeit der vermittelten Inhalte für ihr jeweiliges Studiengebiet) zu führen.
• Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erfassen die Relevanz der vermittelten Inhalte für ihr Studiengebiet und sind fähig, diese Relevanz adäquat zu kommunizieren.

 

Die Veranstaltung beinhaltet folgende Themenbereiche:

• Klassische Begriffe der Modallogik (wie Möglichkeit und Notwendigkeit) und deren Relevanz in der Informatik
• Syntax und Semantik Klassischer Modal- und Zeitlogiken (wie CTL*, CTL und LTL) und deren Anwendungen
• Formallogische Spezifikation und Modellierung informatischer Prozesse mittels Mögliche-Welten-Semantiken
• (Automatisierte) Verifikation modellierter Prozesse mittels Model Checking Verfahren und ihre Anwendungen in der Praxis
• Syntax und Semantik epistemischer Logiken (wie Belief Sets und Epistemische Modallogik) und ihrer Relevanz für die Informatik
• Beispielhafte Anwendung der erlernten Themen: abhängig von den Interessen und fachlichen Hintergründen können verschiedene Beispielanwendungen gewählt werden wie: Formale Hardware Verifikation , Modellierung dynamischer Prozesse , Nebenläufigkeit , etc.
• Sinn betrachtende intensionale / propositionale Logiken und ihre Anwendungen in modernen Informatik Applikationen
• Relevanz von Logiken in den Anwendungen der Künstlichen Intelligenz

• Hughes und Cresswell A New Introduction To Modal Logic, Routledge Chapman & Hall,
• Kropf Introduction to Formal Hardware Verification, Springer-Verlag Berlin and Heidelberg, 1999
• Chagrov und Zakharyaschev Modal Logic, Oxford University Press, 1997
• Gardenfors - Knowledge in Flux: Modeling the Dynamics of Epistemic States (Studies in Logic), College Publications, 2008
• Bab - Epsilon_mu-Logik - Eine Theorie propositionaler Logiken, Shaker Verlag Aachen, 2007

 

Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden gezielt 'Ausgewählte Aspekte der Informatik' vorgestellt.

Das Angebot dieser Lehrveranstaltung erfolgt unter Kapazitätsgesichtspunkten in Abstimmung mit dem Studiendekan.

Für die konkrete Lehrveranstaltung wird im Vorfeld eine Modulbeschreibung - gemäß der Vorgaben des Modulhandbuches - erstellt. Der Studiengangsleiter prüft anhand derer die Eignung der Lehrveranstaltung zur Ergänzung des Lehrangebotes. Die Modulbeschreibung wird den Studierenden von Beginn Vorfeld der Lehrveranstaltung zur Verfügung gestellt.

Die Qualitätssicherung erfolgt durch den Studiengangsleiter.

Fach- und Methodenkompetenz:

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls kennen die Studierenden die Terminologie der Computergraphik und können diese korrekt zur Beschreibung von Graphiksystemen einsetzen. Sie kennen wichtige mathematische Konzepte, Algorithmen und Datenstrukturen der Computergraphik und deren Einsatz in gängigen Computergraphik-Systemen.

Sie sind in der Lage passende Lösungen für Problemstellungen aus dem Bereich der Computergraphik auszuwählen und eigene Computergraphik-Anwendungen mit Hilfe einer Standard-Programmierschnitttstelle (z.B. OpenGL) zu entwickeln.

Vorlesung

• Einführung:
  Visuelle Informationsverarbeitung und ihre Anwendungen, Hard- und Software graphischer Systeme
• 2D-Graphik:
  2D-Grundelemente und grundlegende Algorithmen, Kurven, Transformationen und Clipping, Rasterkonvertierung
• 3D-Graphik:
  3D-Grundelemente, Kurven und Flächen, Körpermodellierung, Szenengraph und Transformationen, Projektion, Sichtbarkeit und Verdeckung, Shader-Programmierung, Beleuchtung und Schattierung, Texturen, Ray-Tracing

Praktikum

• Graphik-Programmierung mit OpenGL

 

Die Studierenden beherrschen wichtige Methoden und Algorithmen der modernen Datenanalyse zur Erkennung von Mustern und Strukturen in großen Datensätzen. Sie sind vor allem vertraut mit den drei Phasen Vorverarbeitung, Analyse und Evaluation des Data Mining Prozesses. Sie sind in der Lage für konkrete Anwendungen aus Industrie und Wirtschaft geeignete Methoden der Datenanalyse auszuwählen, einzusetzen und zur Entscheidungsunterstützung zu nutzen.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Die Studierenden besitzen fundierte Kenntnisse der behandelten Methoden der Datenanalyse.
• Die Studierenden wissen, für welche Fragestellungen und Datenarten welche Methode geeignet ist und können Analyseergebnisse einordnen und interpretieren.
• Die Studierenden können eigenständige Analysen von Datensätzen sowohl mit Excel als auch mit spezieller Software (z.B. R, JMP, ...) durchführen.

Sozialkompetenz:

• Die Studierenden können in Teamarbeit Datensätze aus der Praxis mit den Methoden der Veranstaltung analysieren und die Ergebnisse vor dem Plenum präsentieren.

 

• Phasen des Data Mining
• Daten, Relationen und Datenvorverarbeitung
• Multiple Regression
• Clusteranalyse
• Klassifikationsverfahren
• Assoziationsanalyse
• Ausreißererkennung

 

• Cleve, J., Lämmel, U. (2020), Data Mining, 3. Auflage, De Gruyter, Berlin/Boston
• Runkler, A. (2015) Data Mining: Modelle und Algorithmen intelligenter Datenanalyse, 2. Auflage, Springer VS, Wiesbaden.
• Hastie, T., Tibshirani, R., Friedmann, J. (2009), The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2. Auflage, Springer, New York

Fach- und Methodenkompetenzen:

• EER-Modelle entwickeln und diese auf relationale, objekt-relationale und objektrelationale Datenbanken transferieren.
• Grenzen des relationalen Datenbankmodells anhand von Beispielen diskutieren.
• Methoden des Objekt-Relationalen Mappings anwenden.
• 5-Ebenen Modell eines Datenbankmanagementsystems erläutern.
• Konzepte der Speicher- und Zugriffsverwaltung erklären.
• Anhand von Beispielen die Methoden der Zugriffsoptimierung und des Transaktionsmanagements anwenden.
• Möglichkeiten der Performanzoptimierung diskutieren.
• Methoden des SQLTunings anwenden.

Sozialkompetenz:

• Erarbeiten, Erstellen, Kommunizieren und Präsentieren von Lerninhalten in Teams

 

Implementierungskonzepte

• Speicherverwaltung
• logische und physische Zugriffsoptimierung
• Transaktionsmanagement
• Verteilte Datenbanken
• Performanzoptimierung und SQLTuning

Datenbankmodelle

• Datenmodellierung (EER-Modell)
• Grenzen des relationalen Modells
• Objekt-relationale Datenbankerweiterung
• Objekt-Relationales Mapping Frameworks

 

 

Die Veranstaltung beschäftigt sich mit der Entwicklung und Analyse von Systemen, die Methoden der digitalen Bildverarbeitung verwenden.

Fach- und Methodenkompetenz:

Nachdem die Studierenden die Veranstaltung besucht haben, sind sie in der Lage

• die Stufen der digitalen Bildverarbeitung aufzulisten und zu erläutern
• wichtige mathematische und algorithmische Konzepte der digitalen Bildverarbeitung wiederzugeben und anzuwenden
• Bildverarbeitungs-Probleme durch Kombination der behandelten Verfahren zu lösen
• einfache Bildverarbeitungs-Anwendungen mit Hilfe des Programmiersystems Matlab® bzw. der Programmiersprache Java und ImageJ zu entwickeln
• Beispiele für die industrielle Anwendung von digitaler Bildverarbeitung zu kennen

Fach- und Methodenkompetenz:

• Grundlegende algorithmische Methoden beschreiben können.
• Probleme hinsichtlich Ihrer Modellierungsmöglichkeit und algorithmischen Komplexität einschätzen können.
• Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen für ausgewählte grundlegende Probleme beschreiben und implementieren können.
• Algorithmen hinsichtlich ihrer Qualität unter unterschiedlichen Effizienzaspekten einordnen können.
• Konzepte und Methoden zur Lösung von kombinatorischen Optimierungsproblemen kennen und für ein Problem anwenden können.
• Beweise zur Korrektheit und Effizienz von Algorithmen prüfen können.

- Java Cryptography Architecture und API
- Legion of the Bouncy Castle Java Cryptography APIs
- Block-Chiffren: AES, Padding, Block-Modi, Verwendung als Strom-Chiffren
- Strom-Chiffren: ChaCha20, Generierung von Schlüsselströmen
- Passwort-basierte Ver-/ Entschlüsselung
- Schlüsselmanagement
- Message Digests, MACs, Key Derivation Functions
- Asymmetrische Kryptographie: DH, RSA, DSS, ECDSA
- Methoden zur Entwicklung sicherer Software: z. B.
- Entwurfsprinzipien nach Saltzer und Schroeder
- Secure Coding Richtlinien (Java)
- Unit-Testen beim Einsatz von Kryptographie
- Penetration-Testen mit Software-Werkzeugen
- Best Practices (OWASP Top 10, SAMM, ASVS)

Die Unterrichtssprache ist englisch.

C ist alternativ zu Java einsetzbar.

Fähigkeit für die jeweiligen Unternehmensbedürfnisse eine sichere, verfügbare, umweltgerechte und effiziente IT-Infrastruktur, inklusive der dazugehörigen Prozesse und Dienstleistungen, zu betreiben und optimieren zu können.

Fach- und Methodenkompetenz

• Benennen von Abläufen und Maßnahmen für Betrieb, Wartung, Weiterentwicklung und Management von IT-Systemen
• Umsetzung der notwendigen Maßnahmen für die am Unternehmensziel orientierte Gestaltung der IT
• Anwendung aktueller Referenzmodelle für den IT-Betrieb
• Modellieren des Aufbaus und Ablaufs inner- und zwischenbetrieblicher Informationsverarbeitung sowie der zugrunde liegenden Systeme aus verschiedenen Sichtweisen
• Beurteilen der IT-Systeme nach den Kriterien Kosten, Verfügbarkeit, Sicherheit und Umweltgerechtheit
• Konzipieren des Betriebs von IT-Systemen mit Hilfe zeitgemäßer Methoden unter den Gesichtspunkten Verfügbarkeit, Sicherheit, Kosten und Umweltgerechtheit sowohl organisatorisch als auch technologisch
• Differenzieren zwischen Standardisierung von IT-Leistungen und IT-Consumeration
• Auswählen geeigneter Metriken zur Bestimmung IT-Effektivität
• Erstellen eines grundlegenden Prozesses für das IT-Anforderungsmanagement
• Anwenden von Methoden des IT-Arbeitsplatzmanagements
• Durchführen einer Analyse der IT-Assets
• Erkennen von Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Prozessen des Betriebs
• Auswählen geeigneter Werkzeuge für das Change- und Release-Management
• Erkennen der Notwendigkeit eines umfassenden Berechtigungskonzepts
• Identifizierung von geeigneten Werkzeugen zur Benutzerunterstützung/Anwenderbetreuung
• Differenzieren zwischen verschiedenen Möglichkeiten des Management des IT-Katalogs und Servicekatalogs sowie der Service Level Agreements (SLA)
• Erstellen eines Anforderungsprofils für aktuelle IT-Konzepte wie Bring your own device (BYOD) und Bring your own technology (BYOT)
• Durchführen eines Kapazitäts- und Verfügbarkeitsmanagement
• Auswerten und Analysieren der ermittelten IT-Kennzahlen

Fachübergreifende Methodenkompetenz

• Auswählen von geeigneten Kommunikationsstrukturen für Service- und Supportprozesse/-strukturen
• Kennen von Methoden zur Überwachung und Optimierung von Systemen
• Systematische Priorisierung von Aktivitäten und Projekten
• Kennen von Fehlerkulturen (Faktor Mensch in Stresssituationen)
• Systematische Nutzung von IT-Kennzahlen zur Messung der Zielerreichung

Berufsfeldorientierung

• Kennen von IT-Prozessen im Rahmen des IT-Infrastruktur Betriebs und der Optimierung
• Kennen von Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb des IT-Infrastruktur-Managements, Supports und IT-Controllings
• Auswählen und Einsetzen von geeigneten Modellen, Konzepten und Werkzeugen

Fähigkeit für die jeweiligen Unternehmensbedürfnisse eine sichere und effiziente IT-Infrastruktur, inklusive der dazugehörigen Prozesse und Dienstleistungen, planen und umsetzen (entwickeln bzw. auswählen und einführen) zu können.

Fach- und Methodenkompetenz:

• Differenzieren zwischen unterschiedlichen IT-Architekturen
• Durchführen einer strategischen und operativen IT-Planung
• Entwicklung eines IT-Bebauungsplanes
• Differenzieren zwischen verschiedenen Netzarten sowie Verkehrs- und Verbindungsmöglichkeiten
• Auswählen geeigneter Virtualisierungskonzepte
• Erstellen eines grundlegenden Infrastruktur-Dokumentes
• Modellierung einer Dienstleistungsinfrastruktur
• Beachtung von Energie-Maßnahmen und Umweltaspekten
• Durchführen einer Make or Buy Entscheidung und Auswählen angemessener Lizenzmodelle
• Durchführen von Anforderungsgruppenanalysen
• Erkennen der Notwendigkeit einer Inventarisierung und von Configuration Management
• Notfallplanung
• Erkennen der Notwendigkeit einer Betriebsratseinbindung in Entscheidungsprozesse
• Durchführen einer Daten- und Systemmigration
• Differenzierung zwischen verschiedenen Einführungsstrategien
• Erstellen von automatisierten Konfigurationsskripten
• Auswählen geeigneter Werkzeuge zur Systemverwaltung

Fachübergreifende Methodenkompetenz

• Unterscheidung von strategischen, taktischen und operativen Aufgaben-/Themenbereichen
• Durchführen einer umfassenden Ist-Analyse incl. Modellierung und Schwachstellenanalyse
• Erstellung eines Sollkonzeptes auf Modellbasis
• Auswählen von geeigneten Kommunikationsstrukturen
• Kennen von Methoden zur Umstellung auf neue Systeme
• Systematische Priorisierung von Aktivitäten
• Kennen von Fehlerkulturen (Faktor Mensch in Stresssituationen)

Berufsfeldorientierung:

• Kennen von IT-Prozessen im Rahmen der IT-Infrastruktur Planung und Umsetzung
• Kennen von Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb der strategischen IT-Planung und IT-Strategieentwicklung sowie des IT-Infrastruktur-Managements
• Auswählen und Einsetzen von geeigneten Modellen, Konzepten und Werkzeugen

Die Veranstaltung geht von den betriebswirtschaftlichen Methoden aus und leitet daraus Anforderungen an die IT-Unterstützung ab. Ausgehend von der Betrachtung der konzeptionellen Ebene Analytischer Anwendungen erfolgt die technische Umsetzung der Konzepte und deren Vergleich untereinander.

Fach- und Methodenkompetenz (auch fachübergreifend):

• Kennen und einordnen der Begrifflichkeiten Strategic Alignment, Dokumentenmanagement, Balanced Scorecard, Kennzahlensysteme und Prädiktive Modellierung
• Erkennen der Kernkonzepte der Information Supply Chain, der Multidimensionalen Modellierung, MOLAP, ROLAP, In-Memory, Data Warehouse und Data Mining Konzepte
• Grundlagen der Big Data Verarbeitung
• Verstehen und anwenden von weitergehenden betriebswirtschaftlichen Methoden wie Planung und Budgetierung
• Kennen und Einordnen von Lebensphasenmodellen, Referenzmodellen und Modellierungssprachen
• Informations-Architekturen benennen und unterscheiden können

Berufsfeldorientierung:

• Anwenden und konkreter Umgang der vermittelten Methoden in einem semesterbegleitenden Projekt.
• Aufbau von Berichten und Analysmodellen aus Rohdaten, der Einsatz verschiedener Lebenszyklusmodelle (Kimball, Inmon, CRISP) anhand der Implementierung eines kleinen Business Intelligence Projekts im Team.

Sozialkompetenzen:

• Durch die Gruppenarbeit findet eine Stärkung der persönlichen sozialen Koordination und Kommunikation in der Veranstaltung statt.
• Die durch die Lebensphasenmodelle geführte Projektorganisation und -management vermittelt den Studierenden eine fachübergreifende Methodenkompetenz.

• Überblick und Einführung
• Kapitel I
  • Informations- und Entscheidungstheorie
  • Information Supply Chain
  • Business Signale
  • Operative und Analytische Applikationen
  • Balanced Scorecard
• Kapitel II
  • Rechnungswesen, Controlling, Strategische Planung
  • Extraktion, Transformation, Laden (ETL)
  • Konzept des Data Warehouse
  • Multidimensionale Modellierung
• Kapitel III
  • Predictive Analytics, Data Mining Methoden und Anwendungen
• Kapitel IV
  • Big Data und Dokumentenmanagement
• Kapitel V
  • Multidimensionale Business Anwendungen
  • OLAP Analyse
  • Geschäftsplanung
  • Konzernkonsolidierung
• Kapitel VI
  • Fallbeispiele Analytischer Applikationen
• Kapitel VII
  • Strategic Business und IT Alignment
  • Lebensphasenmodelle für Informationsmanagement-Projekte

Semesterbegleitendes Gruppenprojekt:
Aufbau eines Berichtssystems für Standard und OLAP Berichte auf Basis von touristischen Marktforschungsdaten auf Basis des Microsoft SQL Business Intelligence Studio mit den Teilschritten:

• Verstehen der Fragestellung
• Verstehen der Daten
• Aufbereitung der Daten
• Modellbildung
• Validierung
• Anwendung