Bachelor-Studiengang Informatik: Informationen zum Studium und seinen Lehrveranstaltungen

Kurzbeschreibung

Die Lehrveranstaltung fokussiert die eigenverantwortlichen Lernprozesse der Studierenden und vermittelt entsprechende Lernstrategien sowie Techniken und Methoden des Zeit- und Selbstmanagements. Sie dient den Studierenden zum Kennenlernen der Gruppenkolleglnnen und bereitet diese auf eigene Teamarbeiten vor, indem sie ausgewählte Teamkonzepte fallbezogen anwenden und reflektieren.

Methodik

Impulsvortrag, Eigenstudium (Kurzvideos, Literatur, etc.), Diskussion, Gruppenarbeit, Präsentation

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• sich Lerninhalte auf vielfältige Weise anzueignen (Repertoire) und sie gut abrufbar aufzubereiten (z.B. Strukturen, Visualisierungen usw.); dabei berücksichtigen sie die Funktionsweise des Gedächtnisses
• unter Anwendung verschiedener Methoden (z. B. ABC-Analyse, Pomodoro-Technik) Aktivitäten begründet zu priorisieren und deren zeitlichen Ablauf zu planen
• persönliche Stressauslöser und Verhaltensmuster zu bezeichnen und Möglichkeiten zur Musterunterbrechung zu entwickeln und zu beschreiben
• Phasenmodelle der Teamentwicklung (z. B. Tuckman) und Teamrollen (z.B. Belbin) zu erläutern und Interventionen für ihre eigene Praxis abzuleiten

Lehrinhalte

• Lernen, Lernmodelle und Lerntechniken
• Selbst- und Zeitmanagement
• Konstruktiver Umgang mit Stress
• Teamarbeit: Aufgaben, Rollen, Entwicklung

Vorkenntnisse

keine

Literatur

• Dörner, Dietrich: Die Logik des Misslingens: Strategisches Denken in komplexen Situationen, 14. Aufl. 2003
• Lehner, Martin: Erklären und Verstehen, 2018 (e-Book)
• Rustler, Florian: Denkwerkzeuge der Kreativität und Innovation – Das kleine Handbuch der Innovationsmethoden, 9. Aufl. 2019
• Schilling, Gert: Moderation von Gruppen, 2005
• Vester, Frederic: Die Kunst vernetzt zu denken, 2002

Leistungsbeurteilung

• Übungen, Fallbeispiele, Tests, schriftliche Prüfung

Anmerkungen

keine

Kurzbeschreibung

In der Lehrveranstaltung Technical English erweitern die Studierenden ihre Sprach- und Kommunikationskompetenz, um technisches Fachvokabular im Kontext zukunftsorientierter Technikthemen wie Automatisierung, Digitalisierung, Maschinen und Materialien sowie 3D-Druck richtig verstehen und anwenden zu können. Darüber hinaus entwickeln die Studierenden ihre mündliche und schriftliche Kommunikationskompetenz im technischen Bereich weiter, indem sie Beschreibungen technischer Objekte und technischer Prozesse speziell für ein technisches Fachpublikum und die Ingenieurswissenschaften erstellen.

Methodik

Aufgaben und Aktivitäten kleinen und mittleren Umfangs; offene Aufgaben und Diskussionen in der Klasse; Einzelaufgaben; Peer Review und Diskussion

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• technisches Vokabular zu verstehen und einzusetzen
• Anweisungen für technische Prozesse zu geben und zu verstehen
• technische Textsorten in Hinblick auf ihr Zielpublikum und ihren Kommunikationszweck zu identifizieren und zu erstellen (beispielsweise einen Fachartikel und eine Prozessbeschreibung)

Lehrinhalte

• T• Technologietrends der Zukunft (Automatisierung, Digitalisierung, Maschinen und Materialien, 3D-Druck, Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge.)
• Visualisierung technischer Beschreibungen
• Beschreibung technischer Visualisierungen
• Beschreibung technischer Objekte
• Beschreibung technischer Prozesse
• Technischer Fachvortrag

Vorkenntnisse

Englisch auf Niveau B2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen

Literatur

• Murphy, R. (2019). English Grammar in Use, 5th Edition. Klett Verlag.
• Oshima, A., Hogue, A. (2006). Writing Academic English, 4th Edition. Pearson Longman.

Leistungsbeurteilung

• 30% Gruppenarbeit Technische Prozessbeschreibung
• 30% Sprachaufgabe zur technischen Prozessbeschreibung
• 40% Schriftliche Prüfung (20% Schreiben / 20% Anwendung der Kenntnisse)

Kurzbeschreibung

Diese Lehrveranstaltung vermittelt die Grundlagen und wesentlichen Fertigkeiten des Datenmanagements. Hierbei beschäftigt sich der erste, ausführlichere Teil mit Datenbanksystemen. Es wird beübt, wie Datenmodelle zu erstellen sind und daraus Datenbankschemata entworfen werden können, die in weiterer Folge in einem konkreten Softwareprodukt angelegt, mit Daten befüllt und mit einfachen und komplexen SQL-Anweisungen abgefragt werden sollen. Im zweiten Teil der Lehrveranstaltung wird gelernt, wie Inhalte auf Basis gängiger Datenformate erstellt bzw. genutzt werden können und wie Zeitreihen mit einer NoSQL-Datenbank aufzeichnet bzw. exploriert werden können.

Methodik

Neben Impulsvorträgen zu den theoretischen Themen liegt der Schwerpunkt des Kurses auf praktischen Übungen zu relationalen Datenbanksystemen, gängigen Datenformaten und NoSQL-Datenbanken. Die Übungen erfolgen teilweise durch Diskussion im Präsenzunterricht, zum Teil in unbetreuter Fernlehre mittels Moodle-Fragen und automatisierter SQL-Aufgaben. Das für den Präsenzunterricht vorausgesetzte Wissen wird zu Beginn jeder Einheit mit Zwischentests abgeprüft. Am Ende des Kurses wird die Erreichung der Lernergebnisse anhand einer Abschlussprüfung erhoben.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• einen Überblick über Datenbanktechnologien und deren Anwendungen geben, verschiedene Architekturen argumentieren sowie die grundlegenden Begriffe relationaler Datenbanken erklären
• ein logisches Datenmodell für ein Szenario mittels Entity-Relationship-Modellierung entwerfen und dieses in ein Datenbankschema überführen
• eine relationale Datenbank auf Basis eines Datenmodells und unter Berücksichtigung wichtiger Designgrundsätze erstellen sowie die Qualität des DB-Schemas hinsichtlich der Normalformen beurteilen
• ein Datenbankschema erstellen bzw. abändern, eine relationale Datenbank mit Daten befüllen sowie Datenbankeinträge mit einfachen oder komplexen Transaktionen manipulieren
• einfache und komplexe SQL-Abfragen auf einer Datenbank durchführen sowie Views und Indizes anlegen
• XML und JSON-basierte Daten erstellen, durchsuchen und transformieren
• Zeitreihen mit einer NoSQL-Datenbank aufzeichnen und explorieren

Lehrinhalte

• Grundlagen von Datenbanksystemen
• Datenmodellierung und Datenbankentwurf
• Datenqualität und SQL-Grundlagen
• Datenmanipulation und einfache SQL-Abfragen
• Komplexe SQL-Abfragen und weiterführende Datenbankkonzepte
• Datenformate XML und JSON
• NoSQL-Datenbanken

Vorkenntnisse

Keine

Literatur

• Elmasri, R. und Navathe, S.B. (2017). Fundamentals of Database Systems (7..Aufl.). Pearson.

Leistungsbeurteilung

• Laufende Beurteilung mittels Zwischentests (Moodle-Fragen, SQL-Aufgaben), 40%
• Abschlussprüfung über Theorie und praktische Fertigkeiten, 60%

Anmerkungen

Keine

Kurzbeschreibung

Umgang mit den grundlegenden Schichten, Protokollen und Applikationen zum Thema Computer Netzwerke mit Fokus auf die sicherheitsrelevanten Aspekte in Netzwerkinfrastrukturen. Alltagstauglicher Umgang mit dem Linuxbetriebssystem hinsichtlich bash, Zugriffsrechten, Netzwerktools, OS-Administration sowie Prozessmanagement.

Methodik

Präsenzeinheiten Eigenstudium Übungen Diskussion

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• eine aktuelle Linux Distribution auf dem eigenen Rechner in einer virtuellen Umgebung zu installieren und zu konfigurieren
• grundlegende Aufgaben im Dateisystem, im Rechte- sowie Prozessmanagement in der Linux Kommandozeile durchzuführen
• Die Vorteile von Open Source Software zu erläutern und aktuelle Softwarepakete von den Quellen zu kompilieren und zu installieren
• das OSI Layer Modell wiederzugeben und Funktionalitäten sowie Sicherheitsaspekte von Netzwerk Devices und Protokollen richtig zuzuordnen
• Sichere Netzwerke selbständig zu planen, mit VLANs abzusichern und wenn notwendig eine Unterteilung in Subnetze zu berechnen
• zu erklären, wie Datenpakete durch (gesicherte) Netzwerke geroutet werden und die unterschiedlichen Methoden zu vergleichen
• den Aufbau und die Funktionsweise, sowie Sicherheitsaspekte der am häufigsten verwendeten Netzwerkprotokolle der TCP/IP Protokollfamilie zu beschreiben
• die Charakteristika der Wireless Communication-sowie die unterschiedlichen Authentication- und Verschlüsselungsstandards zu vergleichen

Lehrinhalte

• PC Komponenten und Prozessorarchitekturen
• Betriebssysteme (Definitionen, Basics)
• Open Source (Begriffe, Lizenzen, Motivation)
• Dateisysteme und Speicherverwaltung
• Linux Bash Einführung
• Linux Installation und Paketverwaltung
• OSI Modell
• TCP/IP Kernprotokolle und Sicherheitsaspekte
• Switching / Routing
• Absicherung und Funktionsweise von Netzwerk Devices
• DNS, VLANS, ICMP, ARP
• Praktische Netzwerksicherheitsübungen unter Linux (Sniffer, Tools; ping, traceroute, netstat, wireshark, ...)
• Linux Netzwerkkonfiguration

Vorkenntnisse

Installieren und Konfigurieren von Programmen in einem Betriebssystem

Literatur

• TCP/IP Guide
• Computer Networking: A Top-Down Approach

Leistungsbeurteilung

• 2 Teilprüfungen: Die Gesamtnote setzt sich aus den Punkten der gleichgewichteten Prüfungsteile zusammen.

Kurzbeschreibung

Die Lehrveranstaltung „Mathematik für Computer Science 1“ hat das Ziel, grundlegende mathematische Fertigkeiten und strukturierte Denkweisen zu vermitteln. Die erlernten Methoden sind Bestandteil eines tragfähigen Fundamentes, um aktuelle technische bzw. IT-relevante Aufgabenstellungen effizient und nachvollziehbar zu lösen bzw. um bestehende Lösungen zu analysieren. Die Schwerpunkte liegen in den Themenbereichen diskrete Mathematik und Analysis.

Methodik

Verzahnung von Präsenzunterricht (Vorlesung, Übungen) mit Selbststudium zur Vor- und Nachbereitung.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Sachverhalte mithilfe der Aussagenlogik und Mengenlehre logisch korrekt zu formulieren, Zahlen in unterschiedlichen Zahlensystemen darzustellen und Rechenoperationen mithilfe modularer Arithmetik durchzuführen
• grundlegende Eigenschaften von Funktionen in einer Variablen zu analysieren und im fachrelevanten Kontext zu interpretieren
• Rechenoperationen mit und Darstellungswechsel von komplexen Zahlen durchzuführen und in der Gauß´schen Zahlenebene geometrisch zu interpretieren
• Folgen und Reihen hinsichtlich Konvergenz zu untersuchen
• grundlegende Rechenoperationen der Differentialrechnung durchzuführen, Funktionen mithilfe der Differentialrechnung zu analysieren (u.a. hinsichtlich Extremwerten, Krümmungsverhalten) bzw. lokal durch Taylorpolynome zu approximieren
• bestimmte, unbestimmte und uneigentliche Integrale zu berechnen
• bestimmte Integrale als Fläche bzw. im fachrelevanten Kontext zu interpretieren

Lehrinhalte

• Logik und Mengen, Zahlenmengen und Zahlensysteme
• Einführung elementare Zahlentheorie
• Relationen, Funktionen
• Komplexe Zahlen
• Folgen und Reihen
• Differentialrechnung
• Integralrechnung

Vorkenntnisse

keine

Literatur

• Tilo Arens, Frank Hettlich, Christian Karpfinger, Ulrich Kockelkorn, Klaus Lichtenegger und Hellmuth Stachel: Mathematik. Springer Spektrum (aktuell: 4. Auflage 2018).

Leistungsbeurteilung

• Grundlage der Leistungsbeurteilung sind 10 (Online-)Quizzes, zwei Übungstermine und zwei schriftliche Tests. Die qualitativen Beurteilungskriterien für Übungen und Tests sind das Vorhandensein eines adäquaten Grundverständnisses und der benötigten rechentechnischen Fertigkeiten.

Kurzbeschreibung

In dieser Lehrveranstaltung erlernen Sie grundlegende Konzepte der Programmierung auf Basis der Programmiersprache C.

Methodik

Programmierfähigkeiten erlangt man hauptsächlich durch laufende Anwendung gelernter Mechanismen in zunehmend komplexeren Aufgabenstellungen. Daher liegt der Schwerpunkt auf der Ausarbeitung von praktischen Übungsbeispielen. Die notwendigen theoretischen Grundlagen werden im Eigenstudium erarbeitet und dann in der folgenden Präsenzphase diskutiert, vertieft und auf praktische Beispiele transferiert. Die auf diesem Wissen aufbauenden Übungsbeispiele werden teilweise in der Präsenzphase, teilweise im Eigenstudium gelöst. Automatisierte Überprüfungen und regelmäßige Code Reviews liefern individuelles Feedback zum Lernfortschritt.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die Ein-/Ausgabe-Funktionen in C (stdio.h) zu nutzen
• bedingte Abfragen und Schleifen anzuwenden
• Prozeduren anzulegen und Parameter mittels Call-by-value und Call-by-Pointer zu benutzen
• Pointer-Arithmetik anzuwenden
• Datenstrukturen wie Arrays, Pointer und Structures zu benutzen
• einfache Datenstrukturen wie einfach verkettete Listen zu implementieren.
• die Funktionsweise einfacher Sortieralgorithmen zu erklären und nachvollziehen zu können

Lehrinhalte

• Hello World - Ein/Ausgabe in C
• Variablenkonzept und Speicher
• Elemente imperativer, strukturierter Programmiersprachen in C
• Prozeduren
• Präprozessor-Direktiven
• Implementieren großer Programme in C
• Pointer, Arrays und Structs
• Elementare Datenstrukturen in C

Vorkenntnisse

Keine

Literatur

• Dausmann M., Bröckl U., Schoop D., Goll J. (2011). C als erste Programmiersprache (7. Aufl.). Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden.
• Wolf J., Krooß R. (2020). C von A bis Z (4. Aufl.). Rheinwerk Computing, Bonn.
• siehe Moodle

Leistungsbeurteilung

• Laufende Beurteilung mittels Zwischentests (Programmieraufgaben)
• Abschlusstest
• siehe Moodle

Kurzbeschreibung

In dieser Lehrveranstaltung werden Kenntnisse zur Entwicklung von (mobilen) Web Applikationen entlang des Full-Stacks vermittelt. Dies umfasst die Erstellung von Front-Ends mit gängigen Basis-Technologien, wie sie Browser zur Darstellung von Webseiten benötigen (HTML5, CSS3) sowie aktuelle Frameworks (am Beispiel Bootstrap). Am Back -End werden anhand der Programmiersprache PHP sowie des Datenbankmanagementsystems MariaDB die Basis-Konzepte zur serverseitigen Programmierung und damit verbundener Technologien erläutert sowie auf aktuelle Trends und Entwicklungen eingegangen. Als Schnittstellentechnologien werden RESTful Web Services in Kombination mit dem Datenaustauschformat JSON eingesetzt.

Methodik

Voträge und angeleitete Übungen, Übungspräsentationen und -besprechungen

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• statische Webseiten auf Basis von standardisierten Technologien (HTML, CSS) zu entwerfen und zu implementieren
• Webseiten mittels CSS zu gestalten und das Layout klar von Strukturierung und Inhalt zu trennen
• Webseitenteile anderer Entwickler zu integrieren und CSS Frameworks (exemplarisch anhand von Bootstrap) einzubinden und zu verwenden
• dynamische Webseiten mittels serverseitiger Programmierung (unter Verwendung von PHP) zu planen und zu implementieren.
• allgemeine Konzepte der serverseitigen Programmierung (Sessions, Datenübergabe, Authentifizierung) für eigene Projekte einzusetzen
• sich bei Bedarf leicht weitere Kenntnisse im Bereich der serverseitigen Programmierung anzueignen.
• objektorientierte Programmierung mittels PHP anzuwenden.
• das Konzept von Sessions und Cookies zu verstehen und mittels PHP anzuwenden.
• eine Datenbankverbindung mittels PHP zu etablieren sowie CRUD-Statements aus einer Web Applikation auszuführen.
• Web Services zu erstellen und zu konsumieren.
• Technologien im Full-Stack zu benennen und fachgerecht einzusetzen.

Lehrinhalte

• Grundlagen der Webseitenentwicklung
• HTML5 zur Beschreibung von Webseiten
• CSS3 für Layout und grafische Gestaltung, Bootstrap Framework
• Basistechnologien der Webserver-Infrastruktur
• Grundlagen serverseitiger Programmierung (Sessions, Cookie, Datenübergabe)
• PHP Programmierung
• Datenbankanbindung
• Full Stack Development
• SEO, Accessibility, Usability

Vorkenntnisse

-

Literatur

• siehe Moodle

Leistungsbeurteilung

• siehe Moodle
• Übungen
• Projektarbeit
• SATs

Kurzbeschreibung

Die LV vermittelt grundlegende Kenntnisse zu Laufzeitanalyse, Rekursion und Algorithmenmustern, und stellt die wichtigsten konkreten Algorithmen und Datenstrukturen vor.

Methodik

Studierende bearbeiten im Laufe des Semesters 3 Programmieraufgaben und 3 Übungsblätter zu den Themen der LV, die im Rahmen von Code Reviews und Präsentationen an der Tafel überprüft werden. Daneben gibt es in den Präsenzeinheiten Impulsvorträge zu den im Eigenstudium zu vertiefenden Themen.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die Grundoperationen Insert, Delete, Search, Rotate und Traversierung in binären Suchbäumen durchzuführen bzw. mit Hilfe von rekursiven Methoden zu implementieren
• Graphendatenstrukturen zu implementieren und kürzeste Wege bzw. minimale Spannbäume für gegebene Graphen zu berechnen
• geeignete Algorithmen und Datenstrukturen für ein gegebenes Problem auszuwählen und in Hinblick auf deren Laufzeit mit Hilfe der O-Notation zu evaluieren

Lehrinhalte

• Asymptotische Laufzeitanalyse von Programmen (O-Notation)
• Binäre Suchbäume
• AVL Bäume, B/B* Bäume
• Algorithmenmuster (Divide&Conquer, Backtracking, …)
• Graphenalgorithmen
• Optimierungsprobleme

Vorkenntnisse

Programmierkenntnisse in C auf dem Niveau des 1. Semesters Mathematikkenntnisse auf Maturaniveau

Literatur

• Folienskriptum
• https://opendatastructures.org
• Robert Sedgewick, Kevin Wayne: Algorithmen, Algorithmen und Datenstrukturen, 4. Auflage, Pearson

Leistungsbeurteilung

• 45% Programmierbeispiele (15% pro Beispiel)
• 25% Präsentationen der Beispiele aus den Übungsblättern
• 30% Abschlussprüfung

Kurzbeschreibung

Hauptthema der Lehrveranstaltung sind die Grundlagen sowie verschiedene Typen formaler Sprachen und deren Repräsentationsmöglichkeiten gemäß der Chomsky-Hierarchie. Dies schließt auch Turing-Maschinen als theoretische Modelle realer Computer ein, die auch die Brücke zur parallelen LV Algorithmen und Datenstrukturen schlagen. Außerdem werden Themen im Umfeld von Turing Maschinen besprochen, insbesondere wichtige Grundbegriffe aus der Komplexitäts- und Berechenbarkeitstheorie, darunter auch die Grenzen der Informatik. Die Themen werden sowohl formal besprochen als auch praktisch veranschaulicht und mit geeigneten Tools visualisiert. Wo geeignet, werden konkrete Anwendungen der Konzepte präsentiert (z.B. im Computerbau oder bei der Textsuche).

Methodik

- Übungsbeispiele sind zu Hause auszuarbeiten - diese werden in den Präsenzeinheiten von Studierenden auf Basis einer Kreuzerlübung präsentiert und anschließend im Verband diskutiert - anschließend wird in Impulsvoträgen ein Ausblick auf die theoretischen Inhalte gegeben, die in darauffolgenden Eigenstudiumsphase im Detail studiert werden

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Informationen im Binärsystem zu kodieren und Umwandlungen in für die Informatik relevanten Stellenwertsystemen durchzuführen
• Typen formaler Sprachen verstehen und diese als reguläre Ausdrücke, Automaten, und Grammatiken repräsentieren können
• eine Problemstellung mittels Turing Maschine zu lösen und damit den Begriff Algorithmus zu erklären
• Grundkonzepte aus Komplexitäts- und Berechenbarkeitstheorie verstehen, und die Grenzen der Informatik kennen
• mit Hilfe von lexikalischen Analyse Tools und Parser Generatoren formale Sprachen zu definieren, erweitern und implementieren

Lehrinhalte

• Zahlensysteme und Informationstheorie (Auffrischung vom 1. Semester)
• Grundlagen formaler Sprachen
• Typen formaler Sprachen nach der Chomsky-Hierarchie
• Methoden zur Repräsentation formaler Sprachen (reguläre Ausdrücke, Automaten verschiedener Typen, formale Grammatiken)
• Turing-Maschinen, Algorithmen und Komplexität, Berechenbarkeit
• Lexikalische Analysetools (als Anwendungsbeispiel)

Vorkenntnisse

Programmierkenntnisse auf dem Niveau des 1. Semesters, Mathematikkenntnisse auf Maturaniveau

Literatur

• Folien
• Skriptum
• E-Book: Guide to Discrete Mathematics, Gerard O'Regan
• Lutz Priese, Katrin Erk (2018). Theoretische Informatik: Eine umfassende Einführung

Leistungsbeurteilung

• Übungsbeispiele mit Präsentation and der Tafel (Kreuzerlübung)
• Schriftliche Abschlussprüfung

Kurzbeschreibung

Dieser Kurs gibt einen Überblick über die wichtigsten theoretischen Ausrichtungen und Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) und behandelt ganz konkret traditionelle Logikformalismen, Such-, Spiel- bzw. Planungsaufgaben sowie probabilistische Modelle. In den Übungen wird anhand praktischer Beispiele mit Python und clingo gezeigt, wie solche AI-Verfahren softwaremäßig umgesetzt werden können. Die Teilnehmer entwickeln ein Gefühl für potentielle Einsatzgebiete der künstlichen Intelligenz, können prototypische Lösungen für AI-Problemstellungen umsetzen, aber auch Einschränkungen der kennengelernten Verfahren einschätzen.

Methodik

Die LV besteht aus 4 inhaltlichen Kapitels (Allgemeines und Übersicht, Logik, Suche und Problemlösen, statistische Modelle), die jeweils aus einem theoretischen und einem praktischen Teil in Python (bzw. Jupyter Notebook) und clingo bestehen. Jede Präsenzeinheit besteht aus: - einem kurzen Moodle-Quiz über die Inhalte der vorherigen Präsenzeinheit und Eigenstudiumsphase - eine Diskussion und Präsentation der Lösungen der Übungsbeispiele aus der vorherigen Einheit - einem Impulsvortrag über neue Konzepte als Vorbereitung auf die folgende Eigenstudiumsphase (wo diese Konzepte dann zu vertiefen sind) Die LV schließt mit einem Computertest (über praktische Fähigkeiten) sowie einer schriftlichen Prüfung (über theoretisches Verständnis).

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• einen Überblick über die wichtigsten Ausrichtungen und Verfahren der Künstlichen Intelligenz zu geben sowie deren potentielle Einsatzgebiete und Einschränkungen zu kennen
• Wissensbasen mittels Aussagen- und Prädikatenlogik aufzubauen und Inferenzregeln darauf anzuwenden, um logische Schlussfolgerungen abzuleiten
• intelligente Algorithmen und Datenstrukturen anzuwenden, um Such-, Spiel bzw. Planungsaufgaben zu bewältigen
• Unsicherheit in Form von Wahrscheinlichkeitsmodellen zu berücksichtigen und unscharfe Schlussfolgerungen zu ziehen
• vorgefertigte Python Scripts auszuführen bzw. für vorgegebene Aufgabenstellungen aus dem Bereich der KI zu adaptieren

Lehrinhalte

• AI Grundlagen, Ausrichtungen und Anwendungen
• Logik
• Suche, Spiele und Probleme lösen
• Schließen mit Unsicherheit

Vorkenntnisse

Programmierkenntnisse auf dem Level des 1. Semesters, Mathematikkenntnisse auf Maturaniveau

Literatur

• Folienskriptum
• Wolfgang Ertel (2016). Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praktische Einführung

Leistungsbeurteilung

• 25% Moodle-Quizzes
• 40% Computer-Test
• 35% schriftliche Abschlussprüfung

Kurzbeschreibung

Die Lehrveranstaltung bietet einen Überblick über die wesentlichen Aspekte der IT-Sicherheit und beschäftigt sich mit kryptografische Verfahren, Authentizität, Schlüsselmanagement, Zugangs- und Zugriffskontrolle sowie sicherer Kommunikation.

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die Schutzziele der IT Security zu nennen und sowohl Bedrohungen als auch Methoden zur Gewährleistung der Ziele aufzuzeigen
• kennen kryptographische Methoden und können ihre jeweiligen Stärken und Schwächen und damit mögliche Einsatzszenarien nennen
• Emails und beliebige Dokumente zu verschlüsseln und zu signieren
• Methoden zur Zugriffskontrolle und -überwachung auf Netzwerk-, System- und Applikationseben aufzuzählen und deren Funktion und Einsatzszenarien zu erklären
• Können grundlegende Technologien zur sicheren Kommunikation erklären
• Grundlegende Verfahren für die Bewertung der Wichtigkeit von Systemen bzw. für eine Risikoanalyse zu erklären

Lehrinhalte

• Grundlagen Informationssicherheit
• Bedrohung der IT-Sicherheit und Gefahrenquellen (interne und externe Bedrohungen)
• Grundlagen der Kryptographie
• HMAC
• Public Key Infrastrukturen (PKI)
• Signaturen & Zertifikate
• Access Control
• Identifizierung/Authentifizierung/Autorisierung
• Sicherheit von Passwörtern/Entropie
• DMZ, Firewall & IDS/IPS
• IPSec
• Transport Layer Security
• Sichere Kommunikationsmechanismen

Vorkenntnisse

Grundlagen Betriebssysteme und Computernetzwerke

Literatur

• Studienbriefe
• Stallings, W., Brown, L. (2015). Computer security: Principles and practice. Harlow, United Kingdom: Pearson.

Leistungsbeurteilung

• LV-Immanente Leistungsbeurteilung und Abschlussprüfung

Kurzbeschreibung

Die LV „Mathematik für Computer Science 2“ hat das Ziel, grundlegende mathematische Fertigkeiten und strukturierte Denkweisen zu vermitteln. Die Schwerpunkte liegen in den Bereichen Lineare Algebra und mehrdimensionale Analysis.

Methodik

Verzahnung von Präsenzunterricht (Vorlesung, Übungen) mit Selbststudium zur Vor- und Nachbereitung.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• grundlegende Aufgabenstellungen in allgemeinen Vektorräumen, sowie einfache geometrische Problemstellungen im zwei- und dreidimensionalen euklidischen Raum zu lösen
• elementare Rechenoperationen mit Matrizen durchzuführen sowie Determinanten und Inverse zu berechnen
• lineare Gleichungssysteme in Matrixschreibweise mit Hilfe des Gaußalgorithmus zu lösen
• geometrische Operationen mithilfe linearer Abbildungen durchzuführen
• Skalarprodukte, orthogonale Projektionen und orthogonale Transformationen zu berechnen und geometrisch zu interpretieren
• Eigenwerte, Eigenvektoren und Eigenräume zu berechnen
• partielle Ableitungen von Funktionen mehrerer Variabler zu berechnen und insbesondere Gradient, Hesse-Matrix, Richtungsableitung sowie lokale Extremwerte eines Skalarfeldes zu berechnen
• Mehrfachintegrale zu berechnen

Lehrinhalte

• Vektorräume
• Matrizen und lineare Abbildungen
• lineare Gleichungssysteme
• Skalarprodukt und Orthogonalität
• Eigenwerte und Eigenvektoren
• mehrdimensionale Differentialrechnung
• Einführung mehrdimensionale Integralrechnung

Vorkenntnisse

keine

Literatur

• Tilo Arens, Frank Hettlich, Christian Karpfinger, Ulrich Kockelkorn, Klaus Lichtenegger und Hellmuth Stachel: Mathematik. Springer Spektrum (aktuell: 4. Auflage 2018).

Leistungsbeurteilung

• Grundlage der Leistungsbeurteilung sind 10 (Online-)Quizzes, zwei Übungstermine und zwei schriftliche Tests. Die qualitativen Beurteilungskriterien für Übungen und Tests sind das Vorhandensein eines adäquaten Grundverständnisses und der benötigten rechentechnischen Fertigkeiten.

Kurzbeschreibung

Grundlegende Konzepte der objektorientierten Programmierung in der Programmiersprache C++

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Konsolenanwendungen in C++ zu programmieren
• grundlegende objektorientierte Programmierung durchzuführen
• objektorientierte Konzepte anzuwenden
• grundlegende parallele Programmierung durchzuführen
• funktionale Konzepte in objektorientierten Sprachen anzuwenden
• die Notwendigkeit von Softwaretests zu erklären und State-of-the-Art Testarten zu beschreiben
• erste Softwaretests (Unittests) selbst durchzuführen

Lehrinhalte

• Klassen und Objekte
• Vererbung / Polymorphismus
• Templates, Interfaces, STL
• Threads, Joins, Mutexes
• Exceptions, Friends, RAII, Operatoren
• Grundlagen Softwaretest und Test Driven Development (TDD)
• Unittests

Vorkenntnisse

Grundlegende Kenntnisse der Programmierung in C

Literatur

• Folien im Moodle

Leistungsbeurteilung

• Code Reviews und schriftliche Prüfung

Kurzbeschreibung

Veränderungen während eines Projektablaufs kann am Besten durch agile Herangehensweisen begegnet werden. Diese LV beschäftigt sich mit Methoden der agilen Softwareentwicklung und konkreten Vorgehensmodellen. Neben dem theoretischen Background wird durch praktische Übungen das Erreichen der Lernziele sichergestellt.

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung Flipped Classroom Konzept

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• den Einsatz von agilen und klassischen Vorgehensmodellen in der SW-Entwicklung zu beurteilen und den passenden Entwicklungsprozess auswählen zu können
• Scrum Projekte zu planen und durchzuführen
• Kanban Projekte zu planen und durchzuführen

Lehrinhalte

• Teil 1: Agile Grundlagen
• Teil 2: Scrum + Scrum Skalierungen
• Teil 3: Kanban

Vorkenntnisse

keine speziellen

Literatur

• Agile Practice Guide; Agile Alliance
• Erfolgsfaktor Agilität; Janko Böhm, 2019; Springer Vieweg
• Kanban für die SW-Entwicklung; Thomas Epping, 2019; Springer Vieweg

Leistungsbeurteilung

• Begleitende Tests, Lernaufgaben, Abschlussprüfung

Anmerkungen

Flipped Classroom Konzept: Vorbereitendes Literaturstudium Übungsaufgaben 3 x 4 Präsenzeinheiten Abschlussprüfung

Kurzbeschreibung

Erste Erfahrungen im praktischen IT-Projektmanagement werden gesammelt. Studierende arbeiten in Kleingruppen an konkreten Projekten. Projekte werden von der Lehrveranstaltungsleitung organisiert.

Methodik

Projektarbeit

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• betreute IT-Projekte selbständig in Kleingruppen durchzuführen
• Programmierarbeiten zu koordinieren und eigenständig zu planen
• Grundzüge des Projektmanagements in einfachen IT-Projekten anzuwenden.
• in Teams zu arbeiten und Aufgaben zu koordinieren.
• Projekt begleitende Dokumente nach eigener Einschätzung zu erstellen

Lehrinhalte

• Praktische Umsetzung von Grundlagen des IT-Projektmanagements anhand von einsemestrigen Projekten
• Geordnete Vorgehensweise bei Softwareprojekten
• Auswahl einer geeigneten Entwicklungsumgebung
• Erstellung grundlegender Projektmanagementdokumente
• Praktische Erfahrungen sammeln im Arbeiten in der Gruppe

Vorkenntnisse

keine

Literatur

• DeMarco, T., Märtin, D., 2007. Der Termin: ein Roman über Projektmanagement, Nachdr. ed. Hanser, München.
• Geirhos, M., 2015. IT-Projektmanagement: was wirklich funktioniert - und was nicht; 1. Aufl., 2., korrigierter Nachdr. ed, Galileo computing. Galileo Press, Bonn.
• Mangold, P., 2011. IT-Projektmanagement kompakt, 3., erw. Aufl., Nachdr. ed, kompakt-Reihe. Spektrum Akad. Verl, Heidelberg.
• Tiemeyer, E., Bauer, N. (Eds.), 2014. Handbuch IT-Projektmanagement: Vorgehensmodelle, Managementinstrumente, Good Practices, 2., überarb. und erw. Aufl. ed. Hanser, München.

Leistungsbeurteilung

• Beurteilt wird die Abwicklung des Projektes.

Anmerkungen

Die Betreuung erfolgt individuell, synchron oder asynchron unter Einsatz moderner Kommunikationsmittel.

Kurzbeschreibung

Die Lehrveranstaltung schließt direkt an die LV „Web Scripting“ an und ergänzt die erlernten Technologien (mit Fokus auf Web-Frontends) durch die Erweiterung um den MEAN-Stack. Der Fokus der LV wird auf die Entwicklung von Web-Backends gelegt, sowie der Erweiterung der bereits erstellten Web-Frontends und deren Anbindung zu einer Full-Stack Web-Applikation.

Methodik

Voträge und angeleitete Übungen, Übungspräsentationen und -besprechungen

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Dynamische Web-Anwendungen auf Basis aktueller Technologien und Trends für Single Page Applications (SPAs) zu entwickeln.
• die grundlegende Architektur des MEAN-Stacks zu verstehen und anzuwenden.
• Web-Backends auf Basis des MEAN-Stacks zu erstellen.
• mithilfe eines Überblicks über aktuelle Trends zu Webanwendungen Architekturentscheidungen für Webprojekte treffen zu können.
• RESTful Web Services zu implementieren und aus Single Page Applications anzusprechen.

Lehrinhalte

• Entwurf und Implementierung von Webanwendungen als Single Page Applications (SPAs)
• MEAN Stack
• RESTful Web Services als Schnittstelle

Vorkenntnisse

Basics der Web-Applikationsentwicklung, Client-Server-Infrastrukturen, HTML, CSS, TypeScript/JavaScript, Arbeiten mit HTML/CSS/JS Frameworks (siehe vorangeganges Modul "Webtechnologien" sowie LV "Web Scripting")

Literatur

• siehe Moodle

Leistungsbeurteilung

• Multimodal:
• Übungen
• Moodle Quizzes
• Projektarbeit

Kurzbeschreibung

Die Lehrveranstaltung schließt direkt an die LV „Web Technologien“ an und setzt auf die erlernten Grundlagen der Web-Applikations-Entwicklung auf. In der LV werden Skriptsprachen wie JavaScript und TypeScript erarbeitet sowie weiterführende State-of-the-Art Frontend-Frameworks wie jQuery vorgestellt und verwendet. Die LV bereitet den Einstieg in Fortsetzungen wie Web Frameworks bzw. Web Entwicklungsprojekt vor.

Methodik

Vorträge und angeleitete Übungen, Programmieraufgaben, Zwischentests und Code-Besprechungen

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• dynamische Inhalte (Benutzerinteraktionen, AJAX) in eine Webseite einzubinden mittels JavaScript.
• Webseitenteile anderer Entwickler zu integrieren und Frameworks (z.B. JQuery, Bootstrap) einzubinden und zu verwenden.
• Grundlagen der Web-Applikations-Entwicklung mittels TypeScript anzuwenden.
• JS/TypeScript-basierte Web-Frontends an Backend-Komponenten anzubinden.

Lehrinhalte

• JavaScript, DynamicHTML, DOM (browserseitige Programmierung)
• dynamisches Laden von Webinhalten mittels Ajax
• JavaScript-Libraries/Frameworks am Beispiel jQuery
• Grundlagen TypeScript
• Anbindung Web-Frontend an Backend

Vorkenntnisse

Basics der Web-Applikationsentwicklung, Client-Server-Infrastrukturen, HTML, CSS, Arbeiten mit HTML/CSS-Frameworks (siehe vorangeganges Modul "Webtechnologien")

Leistungsbeurteilung

• Multimodal:
• Übungen
• Zwischentests (Moodle Quizzes)
• Projektarbeit

Kurzbeschreibung

Studierende arbeiten in Gruppen an Themen der Informatik mit Bezug zum aktuellen Stand der Wissenschaft bzw. der industriellen Praxis. Die genaueren Themen werden jeweils im Vorfeld vorgegeben und können von den Studierenden ausgewählt werden, wobei das gewählte Thema für die Studierenden neu sein muss.

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• sich selbständig, umfassend und gründlich in ein neuesThemengebiete einzuarbeiten
• den Zusammenhang neuer Themen zur Praxis herzustellen

Lehrinhalte

• Einarbeitung in ein (neues) Themengebiet

Kurzbeschreibung

Angewandte Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Stichprobenkennwerte zu berechnen und einfache grafische Darstellungen zu erzeugen und zu interpretieren
• Daten in R einzulesen und die beschriebenen Aufgaben mit dieser Software durchzuführen
• Probleme der Kombinatorik (Permutation, Kombinationen) zu lösen
• Wahrscheinlichkeiten für das Eintreten von Ereignissen berechnen
• den Zusammenhang von Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen erklären zu können
• die Bedeutung spezieller Verteilungen für die Durchführung statistischer Tests erklären zu können
• die grundlegenden Funktionsweisen statistischer Tests zu verstehen sowie einfache statistische Tests durchzuführen und zu interpretieren
• Intervall- und Punkschätzungen sowie Hypothesentests für ein kategoriales und ein metrisches Merkmal durchzuführen
• Ein kategoriales und ein metrisches Merkmal deskriptiv auszuwerten
• die statistischen Methoden auf das jeweilige technische Feld anzuwenden.

Lehrinhalte

• Deskriptive Statistik
• Einführung in R
• Kombinatorik
• Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Zufallsvariablen
• Diskrete und stetige Verteilungen
• Erwartungswert und Varianz
• Statistische Tests
• Konfidenzintervalle

Kurzbeschreibung

Einführung in DevOps und Cloud Computing

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die grundlegenden Konzepte von Servervirtualisierung und Rechenzentren zu erläutern
• die Vor- und Nachteile der verschiedenen Cloud Deployment Varianten zu evaluieren und die geeignete Variante für ein gegebenes Cloud Projekt auszuwählen und einen Kostenvergleich mit einer on premise Lösung durchzuführen
• ein Linux Netzwerk mit den Komponenten DNS, LDAP, Git Server, Build Server und Web/Datenbankserver samt Netzwerküberwachung in einer public Cloud Infrastructure zu installieren
• die komplette DevOps Toolchain von Code bis Release zu durchlaufen und zu automatisieren sowie ein Deployment in einer aktuellen Containertechnologie durchzuführen

Lehrinhalte

• Servervirtualisierung Grundlagen, Hypervisor und Containertechnologien (Docker)
• Cloud Computing Basistechnologien
• Cloud Deployment Varianten (private, community, public, and hybrid clouds)
• Public Cloud IaaS Dienste (Amazon AWS services und Google Cloud)
• Installation und Konfiguration von Serverdiensten unter Linux
• DevOps Grundlagen, Deployment Management Tools (Puppet, Chef, Ansible), Infrastructure as Code (IAC)
• DevOps Toolchain (Code, Build, Test, Package, Release, Monitor), Version Control Tools (Git), Continuous integration (Jenkins), Continuous deployment
• Wirtschaftliche Aspekte von Cloud Computing und DevOps, TCO Kalkulation

Kurzbeschreibung

Grundlagen von verteilten Systemen und Techniken zur Systemintegration der Windows/Unix Welt.

Methodik

Lab

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die Transparenz Eigenschaften verteilter Systeme anhand von verteilten Dateisystemprotokollen zu evaluieren
• systemnahe Programme in C/C++ mit Hilfe von Kindprozessen und Interprozesskommunikation zu implementieren und zu debuggen
• eine Client-Server Anwendung mit Hilfe der Socket API in C/C++ unter Linux zu implementieren und zu debuggen
• das Datenmodell und die Abfragemöglichkeiten von LDAP zu erläutern und eine LDAP Authentifizierung und Abfrage zu implementieren

Lehrinhalte

• Prozessverwaltung, Kindprozesse, Threads, Fibers
• Systemnahe Programmierung
• Interprozesskommunikation
• Synchronisation
• Verteilte Algorithmen und Replikation
• Verteilte Dateisysteme
• Verzeichnisdienste (LDAP)
• Client-Server C/C++-Programmierung unter Linux mit der Socket API

Kurzbeschreibung

Usability in Theorie und Praxis

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Usability-Definitionen entsprechend ISO bzw. ausgewählter ExpertInnen zu erläutern
• Discount Usability-Methoden zu nennen, deren Funktionsweise zu erläutern und diese im Projektumfeld korrekt anzuwenden
• Vor- und Nachteile von Probanden- bzw. Experten-Methoden aufzuzeigen
• Usability Projekte zu planen, durchzuführen sowie Abschlussberichte zu erstellen
• UI Guidelines zu erstellen

Lehrinhalte

• Einführung in User Centred Design – warum UCD?
• Praktische Beispiele von guten aber auch problematischen User Interfaces
• Durchführung von UCD-Methoden in Kleingruppen
• Erstellung von Low-Fidelity Prototypen
• UI Guidelines

Kurzbeschreibung

In der Lehrveranstaltung handelt es sich um eine Projekt Lehrveranstaltung in der Technologien und Kompetenzen, welche in anderen Lehrveranstaltungen erlernt wurden kombiniert und angewandt werden. Projektvorschläge werden vom Studiengang zur Verfügung gestellt. Die Dauer der Projekte betragen zwischen 1 und 3 Semester. Durch das Fortführen eines Projektes durch die gesamte InnoLab Reihe (InnoLab 1 bis 3) haben Studierende die Möglichkeit größere Projekte vollständig umzusetzen.

Methodik

Projekt

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Anforderungen in einem Team umzusetzen und in ein lauffähiges IT-system zu transformieren
• selbständig in Kleingruppen ein Projekt zu planen und zu koordinieren
• in Teams zu arbeiten und Aufgaben zu koordinieren
• Projektergebnisse vor Fachkolleg*innen zu präsentieren und Lösungsansätze zu argumentieren

Lehrinhalte

• Praktische Vertiefung der Inhalte anderer Lehrveranstaltungen in einem Projekt

Vorkenntnisse

Alle Lehrveranstaltungen der vorangegangenen Semester

Literatur

• abhängig vom Projekt

Leistungsbeurteilung

• Projektbeurteilung

Anmerkungen

Die Betreuung erfolgt individuell, synchron oder asynchron unter Einsatz moderner Kommunikationsmittel.

Kurzbeschreibung

In diesem Teilmodul erwerben die Studierenden grundlegende Projektmanagement-Kompetenzen.

Methodik

Flipped Classroom

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• typische Merkmale von Projekten zu erklären und den Begriff "Projekt" zu definieren.
• Projekte anhand geeigneter Kriterien zu klassifizieren
• den Projektlebenszyklus in verschiedene Phasen mit jeweils unterschiedlichen Aufgabenstellungen zu unterteilen
• zwischen verschiedenen Vorgehensmodellen zu differenzieren
• Projektziele in Bezug auf Leistung, Kosten und Termine zu formulieren
• Anforderungen in einem Lastenheft sowie einem Pflichtenheft nachvollziehbar zu dokumentieren
• verschiedene Projektorganisationsformen zu unterscheiden und deren jeweilige Vor- und Nachteile zu skizzieren
• verschiedene Projektrollen zu unterscheiden
• fachliche und soziale Kompetenzen der Projektmitarbeiter als wesentliche Voraussetzung für eine erfolgreiche Projektarbeit zu identifizieren
• relevante Stakeholder und deren Erwartungen an das Projekt zu identifizieren
• Instrumente zur Entwicklung einer förderlichen Projektkultur zu skizzieren
• Gegenmaßnahmen für nicht akzeptable Projektrisiken zu konzipieren
• Projektpläne zu erstellen (z.B. Projektstrukturplan, Ablaufplan, Terminplan, Kostenplan etc.)
• Methoden und Instrumente des Projektcontrollings (z.B. Earned-Value-Analyse etc.) für Zwecke der Termin- und Kostensteuerung anzuwenden
• Auswirkungen veränderter Rahmenbedingungen und Kundenanforderungen zu bewerten
• eine Projektabschlussbesprechung zu moderieren sowie einen Projektabschlussbericht zu verfassen
• die erzielten Projektergebnisse selbstkritisch zu reflektieren (z.B. Lessons Learned etc.) und daraus im Sinne eines Wissenstransfers Verbesserungspotenziale für zukünftige Projekte abzuleiten
• Projektergebnisse vor Projektstakeholdern zu präsentieren und zu verteidigen
• zwischen Programm- und Portfoliomanagement zu differenzieren
• Projektmanagement-Software (Project Libre) zu nutzen

Lehrinhalte

• Projektmerkmale
• Projektbegriff
• Projektarten
• Projektmanagement
• Vorgehensmodelle
• Projektziele
• Projektanforderungen
• Phasen- und Meilensteinplanung
• Projektorganisation
• Projektrollen
• Projektstrukturplanung
• Aufwandsschätzung
• Ablauf- und Terminplanung (z.B. Balkendiagramm, Netzplan)
• Ressourcen- und Kostenplanung
• Projektcontrolling und Berichtswesen
• Projektabschluss
• Stakeholdermanagement
• Risikomanagement
• Projektmarketing
• Qualitätsmanagement
• Dokumentenmanagement
• Konfigurationsmanagement
• Änderungsmanagement
• Vertragsmanagement
• Führung von Projektteams
• Agiles Projektmanagement
• Scrum
• Programmmanagement
• Portfoliomanagement
• Projektmanagement-Software
• Internationales Projektmanagement
• Projektmanagement-Zertifizierungen

Vorkenntnisse

Keine

Literatur

• Timinger, Schnellkurs Projektmanagement, Wiley

Leistungsbeurteilung

• Projektarbeit: 50 %
• Zwischentests: 50 %

Anmerkungen

Details siehe Moodle-Kurs

Kurzbeschreibung

Die Veranstaltung vermittelt grundlegende Kenntnisse im für die Teilnahme am Wirtschaftsverkehr bedeutenden Rechts und dient einem Grundverständnis der österreichischen und europäischen Rechtsordnung.

Methodik

Vortrag, Selbststudium, Diskussion, Übungen, Fallbeispiele, Inverted Classroom

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• den Stufenbau der Rechtsordnung sowie das Verhältnis von unionsrechtlichen und nationalen Rechtsvorschriften zu benennen.
• die im Geschäftsleben wichtigsten privatrechtlichen Rahmenbedingungen (z.B. Rechtssubjektivität, Vertragsrecht, Stellvertretung, Leistunsstörungen, Schadenersatz, etc) zu kennen und ihren Einfluss auf unternehmerische Entscheidungen abschätzen zu können..
• die Besonderheiten im B2B-Geschäftsverkehr (z.B. Mängelrügepflicht etc.) als auch jene im B2C-Geschäftsverkehr (z.B. Konsumentenschutz etc.) zu berücksichtigen
• die zur Problemlösung benötigten Rechtsquellen (z.B. Gesetze, Verordnungen, Gerichtsurteile) effizient in Datenbanken (z.B. Rechtsinformationssystem des Bundes) zu finden und weiterführende einschlägige Literatur zu recherchieren.
• mit einem Gesetzestext umzugehen und anhand des Auslegungskanons der juristischen Methodenlehre zu interpretieren.
• den für eine bestimmte unternehmerische Tätigkeit erforderlichen gewerberechtlichen Erfordernissen zu entsprechen
• Verträge rechtswirksam abzuschließen
• einfache Sachverhalte zivilrechtlich zu beurteilen und darauf aufbauend die Entscheidung zu treffen, ob professionelle Unterstützung - etwa die Beiziehung eines Rechtsanwaltes oder Notars - einzuholen ist.
• Bei der Konzipierung eines unternehmerischen Compliance-Systems, welches der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben im Unternehmen sicherstellen soll, mitzuwirken.
• im Zuge einer Unternehmensgründung die Vor -und Nachteile verschiedener Rechtsformen (Personen -und Kapitalgesellschaften) gegeneinander abzuwägen.

Lehrinhalte

• Grundlagen der Rechtsordnung (Stufenbau, Staatsrecht)
• Europarecht und Europäische Grundfreiheiten
• Gesellschaftsrecht
• Unternehmensrecht
• Vertragsrecht und Willensmängel
• Konsumentenschutzrecht
• Leistungsstörungen (Verzug, Gewährleistung)
• Schadenersatzrecht
• Produkthaftungsrecht

Vorkenntnisse

Keine

Literatur

• Brugger, Einführung in das Wirtschaftsrecht. Kurzlehrbuch, aktuelle Auflage

Leistungsbeurteilung

• Schriftliche Abschlussprüfung (70%) + Zwischentests bzw Case Studies (30%)

Anmerkungen

Keine

Kurzbeschreibung

Software Engineering inkl. GIT und Softwaretesten

Methodik

Lab

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• mit Java und/oder C# eine Kommandozeilenanwendung nach objektorientierten Paradigmen zu implementieren
• Unit Tests zu implementieren und die modulare Funktionsweise von Software zu testen
• eine Implementierung mit Hilfe von Threads zu parallelisieren
• eine XML-Datei mit Hilfe eines Parsers zu verarbeiten
• Daten in einer Datenbank mit ADO.NET und/oder JDBC zu speichern und wieder auszulesen
• die Prinzipien der semantischen Versionierung auf eigene Softwareprojekte anzuwenden

Lehrinhalte

• Anwendung von OOP Konzepten wie Kapselung, Polymorphie und Vererbung
• Definition und Anwendung von Klassen/Objekten und Interfaces
• Multi-Threading
• Sockets
• Softwaretesten
• Semantische Versionierung
• GIT Grundlagen, Merge-Konflikte, GIT-Bash, Remote Repositories, History

Kurzbeschreibung

In der Lehrveranstaltung Business English lernen die Studierenden, klare, überzeugende, professionelle Texte zu schreiben, und erweitern ihre Sprach- und Kommunikationskompetenz, um wirtschaftliches Fachvokabular im Kontext von Zukunftstrends im Bereich Wirtschaft und Technik richtig verstehen und anwenden zu können. Zu diesen Trends gehören unter anderem Diversität und Inklusion, die Globalisierung der Wirtschaft und auch die Internationalisierung des Finanzwesens. Darüber hinaus entwickeln die Studierenden ihre mündliche und schriftliche Kommunikationskompetenz im Englischen weiter, indem sie kritisches Denken für die Erstellung von Folgenabschätzungsanalysen speziell für ein internationales Fachpublikum im Bereich Technik und Wirtschaft zur Anwendung bringen.

Methodik

Aufgaben und Aktivitäten kleinen und mittleren Umfangs; offene Aufgaben und Diskussionen in der Gruppe; Einzelaufgaben; Peer Review und Diskussion

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Vokabular für Wirtschaft in technischem Kontext zu verstehen und einzusetzen
• eine Analyse der wirtschaftlichen Folgen einer Technologie zu erstellen
• sowohl mündlich als auch schriftlich darzulegen, welche unterschiedlichen Auswirkungen eine Technologie auf die Wirtschaft hat
• Spezialvokabular und -terminologie anzuwenden, um beispielsweise ein Meeting zu leiten

Lehrinhalte

• Wirtschaftliche Aspekte der Technik (beispielsweise Finanzierung und Investitionen, Weltwirtschaft, Online-Marketing und Verkauf, internationale Teams, sowie Diversität und Inklusion)
• Folgenabschätzungsanalysen für Wirtschaft und Technologie
• Business English-Präsentation

Vorkenntnisse

Englisch auf Niveau B2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen

Literatur

• Murphy, R. (2019). English Grammar in Use, 5th Edition. Klett Verlag.

Leistungsbeurteilung

• 30% Gruppenarbeit zur wirtschaftlichen Folgenabschätzungsanalyse
• 30% Sprachaufgabe zur wirtschaftlichen Folgenabschätzungsanalyse
• 40% Schriftliche Prüfung

Kurzbeschreibung

Die Lehrveranstaltung führt in den Prozess der Ideenfindung ein, indem verschiedene Kreativitätstechniken erprobt werden, dabei agieren die Studierenden auch als ModeratorIn unter Einsatz entsprechender Moderationstechniken. Im Rahmen der Lehrveranstaltung setzen sich die Studierenden mit dem Phänomen „Komplexität“ auseinander, entwickeln eine systemische Grundhaltung und trainieren das Erklären komplexer Sachverhalte, insbesondere für Personen ohne größere technische Expertise.

Methodik

Impulsvortrag, Eigenstudium (Kurzvideos, Literatur, etc.), Diskussion, Gruppenarbeit, Präsentation

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• eine Kartenabfrage mit anschließender Clusterbildung und Mehrpunktabfrage zu moderieren
• Vorgehensweisen zu ideenfindung fallorientiert umzusetzen (z.B. laterales Denken, kritisches Denken) sowie ausgewählte Kreativitätstechniken (z.B. Reizwortanalyse, morphologischer Kasten) zu erläutern und anzuwenden
• eine systemische Denkhaltung einzunehmen und Werkzeuge für den Umgang mit Komplexität zu erläutern und anzuwenden (z.B. Wirkungsgefüge, Papiercomputer)
• komplexe technische Sachverhalte zielgruppenspezifisch (auch für Nicht-Techniker*innen) zu erklären

Lehrinhalte

• Moderation von Gruppen
• Indeenfindung und Kreativität
• Vernetztes Denken, Umgang mit Komplexität
• Erklären komplexer Sachverhalte

Vorkenntnisse

Keine

Literatur

• Dörner, Dietrich: Die Logik des Misslingens: Strategisches Denken in komplexen Situationen, 14. Aufl. 2003
• Rustler, Florian: Denkwerkzeuge der Kreativität und Innovation – Das kleine Handbuch der Innovationsmethoden, 9. Aufl. 2019
• Schilling, Gert: Moderation von Gruppen, 2005
• Vester, Frederic: Die Kunst vernetzt zu denken, 2002
• Lehner, Martin: Erkären und Verstehen: Eine kleine Didaktik der Vermittlung, 5. Aufl. 2018

Leistungsbeurteilung

• Übungen, Fallbeispiele, Tests

Anmerkungen

Keine

Kurzbeschreibung

Die Lehrveranstaltung bietet die Möglichkeit, sich mit spezifischen Themen der Informatik näher zu beschäftigen. Die genaueren Themen werden jeweils im Vorfeld vorgegeben und können von den Studierenden ausgewählt werden, wobei das gewählte Thema für die Studierenden neu sein muss.

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• sich selbständig, umfassend und gründlich in ein neuesThemengebiete einzuarbeiten
• den Zusammenhang neuer Themen zur Praxis herzustellen

Lehrinhalte

• Einarbeitung in ein (neues) Themengebiet

Kurzbeschreibung

In der Lehrveranstaltung handelt es sich um eine Projekt Lehrveranstaltung in der Technologien und Kompetenzen, welche in anderen Lehrveranstaltungen erlernt wurden kombiniert und angewandt werden. Projektvorschläge werden vom Studiengang zur Verfügung gestellt. Die Dauer der Projekte betragen zwischen 1 und 3 Semester. Durch das Fortführen eines Projektes durch die gesamte InnoLab Reihe (InnoLab 1 bis 3) haben Studierende die Möglichkeit größere Projekte vollständig umzusetzen.

Methodik

Projektarbeit

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Anforderungen in einem Team umzusetzen und in ein lauffähiges IT-system zu transformieren
• selbständig in Kleingruppen ein Projekt zu planen und zu koordinieren
• in Teams zu arbeiten und Aufgaben zu koordinieren
• Projektergebnisse vor Fachkolleg*innen zu präsentieren und Lösungsansätze zu argumentieren

Lehrinhalte

• Praktische Vertiefung der Inhalte anderer Lehrveranstaltungen in einem Projekt

Vorkenntnisse

Alle Lehrveranstaltungen der vorangegangenen Semester

Literatur

• abhängig vom Projekt

Leistungsbeurteilung

• Projektbeurteilung

Anmerkungen

Die Betreuung erfolgt individuell, synchron oder asynchron unter Einsatz moderner Kommunikationsmittel.

Kurzbeschreibung

Einführung in Requirements Engineerin

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die einzelnen Schritte des Software Lifecylce zu erläutern
• verschiedene Vorgehensmodelle zur Softwareentwicklung zu diskutieren und hinsichtlich der Projektanforderungen auszuwählen
• im Rahmen des Anforderungsengineerings relevante Stakeholder zu identifizieren und Anforderungen zu erheben

Lehrinhalte

• Software Life Cycle
• Methoden zur Anforderungserhebung
• Tools um Anforderungen zu dokumentieren
• Kollaborationstools und Source Code Verwaltungstools (Verteilt & Zentral)

Kurzbeschreibung

Die LV „Mathematik für Computer Science 3“ hat das Ziel, grundlegende mathematische Fertigkeiten und strukturierte Denkweisen zu vermitteln. Die Schwerpunkte liegen in den Bereichen Kryptographie, Informationstheorie und Codierungstheorie.

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• für die Kryptographie relevante Grundlagen der elementaren Zahlentheorie und Algebra anzuwenden
• die mathematische Struktur und Funktionsweise verschiedener klassischer und moderner symmetrischer und asymmetrischer Verfahren und deren Anwendungen zu erklären und deren Sicherheit zu beurteilen
• wesentliche Eigenschaften kryptographischer Hashfunktionen zu erklären und deren Einsatz in verschiedenen kryptographischen Verfahren zu begründen
• wesentliche Eigenschaften von Primzahlen zu kennen und ihre Bedeutung für die Kryptographie zu erklären
• exemplarisch mathematische Methoden kryptoanalytischer Angriffe zu erklären; können einfache kryptoanalytische Verfahren in konkreten Aufgabenstellungen anwenden
• die Bedeutung von Quantumcomputing und Quantenkryptographie zu erklären
• das Grundprinzip von Quellencodierung und Entropie zu erklären und einfache Quellcodierungen (insbes. Huffman-Codierung) durchzuführen
• das Grundprinzip von Kanalcodierung zu erklären und einfache Codierungen (insbes. lineare Codes) durchzuführen

Lehrinhalte

• Elementare Zahlentheorie, Galois-Körper, Zyklische Gruppen
• Moderne Blockchiffren
• Public Key Kryptographie (inkl.Kryptographie mit elliptischen Kurven)
• Ausblick: Quantencomputing, Quantenkryptographie
• Präfixcodes, Huffmancodierung
• Entropie, 1. Hauptsatz der Informationstheorie
• Entscheidungsregeln, Hamming-Distanz
• Lineare Codes und Ausblick

Kurzbeschreibung

Software Engineering 2

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• eine grafische Oberfläche mit Hilfe der WPF und/oder JavaFX zu implementieren
• mit Hilfe einer Logging Bibliothek Aufzeichnungen über das Laufzeitverhalten einer Anwendung zu erstellen
• mit Hilfe einer PDF Bibliothek einfache Berichte mit Tabellen und Grafiken zu erstellen
• lose gekoppelte Klassen zu designen und zu implementieren
• das Deployment einer Anwendung zu planen und mögliche kritische Pfade zu identifizieren
• funktionalen Programmierung mit Hilfe von Linq und/oder Java Streams einzusetzen
• die S.O.L.I.D. Principles in der Entwicklung objektorientierter Software einzuhalten
• Design Patterns nach Erich Gamma zu erkennen, zu benennen, umzusetzen und entsprechend zu erweitern
• Grundlagen der visuellen Modellierung zu reproduzieren, die die Ziele der Modellierung und die Konzepte der Objektorientierung umfassen
• Klassendiagramme zu modellieren, um die Klassen eines Softwaresystems und deren Beziehungen zu visualisieren, sowie deren Verhalten und Eigenschaften
• Sequenz- und Kommunikationsdiagramme zu modellieren, um die Kommunikation zwischen Klassen zu repräsentieren

Lehrinhalte

• Einführung in die Analyse und Design von Applikationen
• Design Patterns
• S.O.L.I.D. Principles
• Grundlagen der visuellen Modellierung (UML)
• Klassendiagramme
• Sequenz- und Kommunikationsdiagramme

Kurzbeschreibung

Data Scientist 1/3

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• strukturierte Datenbestände mittels Excel und Tableau aufzubereiten, zu visualisieren und auszuwerten.
• einen Datensatz in ein IPython Notebook einzulesen, in dieser Entwicklungsumgebung aufzubereiten sowie anhand deskriptiver Statistiken und ausgewählter statistischer Verfahren zu explorieren.
• Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu erkennen und mittels Regressionsverfahren ein Vorhersagemodell zu entwickeln.
• Datenpunkte im mehrdimensionalen Merkmalsraum mit Hilfe von einfachen und überwachten Lernverfahren zu klassifizieren (Nearest Neighbours, Entscheidungsbäume).
• die Performance von Klassifikations- und Regressionsverfahren zu evaluieren und zu verbessern.
• Datenpunkte im mehrdimensionalen Merkmalsraum mittels kMeans-Verfahrens zu clustern und die optimale Anzahl an Cluster zu ermitteln.

Lehrinhalte

• Datenaufbereitung, -visualisierung und -auswertung
• Einsatz von Python in Data Science
• Regressionsanalyse
• Zeitreihenregression
• Klassifikation
• Performanceevaluierung und -verbesserung
• Cluster- und Hauptkomponentenanalyse

Kurzbeschreibung

DevOps Engineer 1/3

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die Prinzipien der semantischen Versionierung auf eigene Softwareprojekte anzuwenden
• einen CI-Server aufzusetzen
• eine bestehende Software am CI-Server zu übersetzen, zu testen, passende Pakete zu bauen und diese am Zielsystem auszurollen
• die Notwendigkeit der Verschmelzung von Entwicklung und Betrieb zu verstehen
• die Methoden und Prozesse einer optimierten Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb zu kennen

Lehrinhalte

• Semantic Versioning und Vertiefung Git
• Motivation für CI verstehen
• CI-Server (Jenkins) aufsetzen und konfigurieren
• Build-Jobs und Build-Pipelines am CI-Server einrichten
• Buildtools (Ant, Maven, Gradle) einsetzen
• weitere Tools (Docker, SonarQube, Artifactory) aufsetzen und nutzen
• Aplication-release automation
• Organisatorische und wirtschaftliche Rahmenbedingungen von DevOps

Kurzbeschreibung

Game Developer 1/4

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• den Aufbau einer kommerziellen Spieleproduktion zu erläutern und den Prozess für eine Veröffentlichung eines Indie Spiels zu beschreiben
• die grundlegenden Funktionsweisen moderner Game Engines zu beschreiben
• die zentralen Funktionen und Module von Unity zu nutzen und mit Scripts zu erweitern
• Assets aus externen Tools in die Engine zu laden und dort weiter zu verarbeiten
• grundlegenden Abläufe einer Game AI, bzw. einfache physikalische Sachverhalte zu erklären und in Unity zu implementieren
• einfache Spiele zu konzipieren, die dafür notwendigen Softwarearchitektur zu erstellen, zu implementieren und zu testen
• Beschleunigungstechniken zu implementieren

Lehrinhalte

• Grundlegender Aufbau eines Spiels
• Rollenverteilung und Zusammenarbeit im Team
• Aufbau sowie Rahmen einer kommerziellen Spieleproduktion, wirtschaftliche und rechtliche Aspekte
• Game Engine Einführung und Architektur
• Unity Grundlagen
• Game Loop
• Data Driven Development und Scripting
• Grundlagen AI für Spiele
• Pathfinding
• Kollissionserkennung

Kurzbeschreibung

IT Security Engineer 1/6

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Anforderungen an sichere Kommunikation (Netze, Dienste, verteilte Anwendungen) zu nennen und die hierfür benötigten Verfahren resp. Protokolle zu beschreiben
• unterschiedliche Kategorien von Permimetersicherheitsdevices zu kennen und die Unterschiede zu erklären
• unterschiedliche Kategorien von IDS/IPS Netzwerkdevices zu kennen und Vor- wie Nachteile zu nennen
• Methoden einfache Netzwerke, kabelgebunden sowie wireless, grundlegend abzusichern

Lehrinhalte

• Sicherheit in Netzen (Klassifizierung der Technologien, OSI-Sicherheitsarchitektur, TCP/IP-Sicherheitsprobleme, Tunneling-Protokolle nach OSI-Layer (L2TP, IPsec/IKE, TLS), Mechanismen und Anwendungen (SSH, S/MIME, PGP), WLAN-Sicherheit, Sicherheit von Netzdiensten und Webanwendungen)
• Firewalltechnologien
• Intrusion Detection & Prevention Systeme
• Netzwerk Segmentierung

Kurzbeschreibung

IT Security Engineer 2/6

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die Notwendigkeit von sicheren Systemen zu erläutern
• Grundlegende Methoden zur Absicherung von Betriebssystemen zu benennen
• Unterschiedliche Aufgaben von Sicherungsmaßnahmen von Betriebsysteme wiederzugeben

Lehrinhalte

• Grundlagen der Sicherheit von Betriebssystemen
• Bedrohungen im Bereich von Betriebssystemen
• Verteidigungsmechanismen und Härtung von Betriebssystemen
• Spezifika von Windows und MacOS/Linux-

Kurzbeschreibung

Mobile App Developer 1/3

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Android Applikationen zu planen und selbständig zu entwickeln
• Location-Based Services selbständig umzusetzen und zugrunde liegende Abläufe und Technologien (Sensoren, Technologien zur Positionsbestimmung) zu beschreiben
• fortgeschrittene Konzepte und Technologien im Bereich Networking richtig zu bewerten und zu implementieren (Web Services, Cloud Storage)
• den Lifecycle einer Android Applikation zu erläutern und diesen im Bereich Publishing und Testing mit gängigen Konzepten zu begleiten
• die für Android relevanten Security Konzepte zu erläutern, zu bewerten und anzuwenden

Lehrinhalte

• Sensoren
• Core Data
• Cloud Storage
• Push Notification Service
• Multitasking

Kurzbeschreibung

In diesem Teilmodul erwerben die Studierenden grundlegende Kenntnisse auf den Gebieten des externen sowie des internen Rechnungswesens.

Methodik

Flipped Classroom

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• das System der doppelten Buchhaltung zu beschreiben
• einfache Buchungen durchzuführen
• einen Jahresabschlusse (Bilanz, GuV) zu erstellen
• einen Jahresabschluss anhand von Kennzahlen zu analysieren
• die Systematik der Unternehemensbesteuerung (v.a. Körperschaftsteuer, Umsatzsteuer) zu skizzieren
• die Aufgaben und Instrumente der Kosten- und Leistungsrechnung zu erläutern
• die Systembestandteile der Kosten- und Leistungsrechnung zu benennen.
• kostenorientierte Preise zu kalkulieren
• ein optimales Produktion- und Absatzprogramm zu erstellen

Lehrinhalte

• Rechnungswesen
• Buchhaltung
• Bilanzierung
• Bilanzanalyse
• Umsatzsteuer
• Gewinnbesteuerung
• Kostenrechnung

Vorkenntnisse

keine

Literatur

• Wala, Baumüller, Krimmel: Buchhaltung, Bilanzierung und Steuern, Facultas
• Wala: Kostenrechnung kompakt, Amazon
• Wala, Siller: Klausurtraining Kostenrechnung, Bookboon
• Wala, Felleitner: Klausurtraining Accounting & Finance, Bookboon

Leistungsbeurteilung

• Zwischentests: 10 Punkte
• Abschlussklausur 90 Punkte

Anmerkungen

Details siehe Moodle-Kurs

Kurzbeschreibung

In diesem Teilmodul erwerben die Studierenden grundlegende Kenntnisse auf den Gebieten normatives, strategisches und operatives Management.

Methodik

Flipped Classroom

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• zwischen verschiedenen Arten von Unternehmenszielen zu unterschreiben.
• zwischen normativem, strategischem und operativem Management zu unterscheiden.
• Aufgabenfelder und Instrumente des Controllings zu erklären.
• die Vor- und Nachteile einer starken Unternehmenskultur zu skizzieren.
• aus der Analyse von Stärken, Schwächen, Chancen und Gefahren Strategien für ein gesamtes Unternehmen als auch dessen einzelne Geschäftsfelder zu entwickeln
• die Vor- und Nachteile verschiedener Formen der Aufbauorganisation zu analysieren
• Geschäftsprozesse zu dokumentieren, zu analysieren und zu optimieren
• zwischen intrinsischer und extrinsischer Motivation zu unterscheiden
• zwischen verschiedenen Führungstheorien und -stilen zu unterscheiden
• Aufgabenfelder und Instrumente der Personalwirtschaft zu erklären

Lehrinhalte

• Management
• Unternehmensziele
• Unternehmenskultur
• Strategisches Management
• Aufbauorganisation
• Ablauforganisation
• Changemanagement
• Motivation und Führung
• Personalmanagement
• Controlling

Vorkenntnisse

keine

Literatur

• Wala, Grobelschegg: Kernelemente der Unternehmensführung, Linde

Leistungsbeurteilung

• Zwischentests: 10 Punkte
• Abschlussklausur 90 Punkte

Anmerkungen

Details siehe Moodle-Kurs

Kurzbeschreibung

Projektbasiertes Lernen in der Informatik. Die Lehrveranstaltung bietet Raum isoliert erworbenes Wissen verschiedener Lehrveranstaltungen zu kombinieren und praktisch anzuwenden. Projekte können von Studierenden vorgeschlagen werden, bzw. aus vorgeschlagenen Projekten gewählt werden. Mitarbeit in Projekten an der Hochschule bzw. in Unternehmen ist ebenfalls möglich. Grundsätzlichmüssen sich die Projekte an den Erfordernisse des aktuellen Semesters( Niveau und Aufwand) orientieren. Projekte müssen einen echten Kunden besitzen.

Methodik

Projektarbeit

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Anforderungen in einem Team umzusetzen und in ein lauffähiges IT-system zu transformieren
• selbständig in Kleingruppen ein Projekt zu planen und zu koordinieren
• in Teams zu arbeiten und Aufgaben zu koordinieren
• Projektergebnisse vor Fachkolleg*innen zu präsentieren und Lösungsansätze zu argumentieren

Lehrinhalte

• Praktische Vertiefung der Inhalte anderer Lehrveranstaltungen in einem Projekt

Vorkenntnisse

Alle Lehrveranstaltungen der vorigen Semester

Literatur

• abhängig vom Projekt

Leistungsbeurteilung

• Projektbeurteilung

Anmerkungen

Die Betreuung erfolgt individuell, synchron oder asynchron unter Einsatz moderner Kommunikationsmittel.

Kurzbeschreibung

Grundkurs Software-Qualitätsmanagement

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Grundkonzepte und -werkzeuge des Qualitätsmanagements zu erklären
• konkrete Software-Qualitätskriterien in beispielhaften (Kunden-) Anforderungen bzw. Projektaufträgen zu identifizieren, daraus adäquate qualitätssichernde Maßnahmen, Testmethoden und -verfahren für den Software-Test abzuleiten und zu begründen sowie diese an einfachen Beispielen anzuwenden
• adäquate Software-Entwicklungsprozesse (wie z.B. V-Modell, SCRUM) für Anwendungsbeispiele auszuwählen und dazu die relevanten Aktivitäten, Ergebnisse, Rollen, Abläufe für Softwareentwicklung und Qualitätssicherung begründet zusammenzustellen bzw. anzupassen („Prozess-Tailoring“).

Lehrinhalte

• Grundlagen Qualitätsmanagement, Software-Qualität
• Software Testmethoden und -verfahren (konstruktive, analytische Qualitätssicherung)
• Prozessmanagement Grundlagen, Software-Entwicklungsprozesse (z.B. V-Modell, Agile)

Literatur

• Software Quality Engineering: A Practitioner's Approach, Witold Suryn, 2014, ISBN-13: 978-1118592496
• Software Quality Engineering: Ein Leitfaden für bessere Software-Qualität , Ernest Wallmüller, 2013, ISBN-13: 978-3446404052

Kurzbeschreibung

Die Lehrveranstaltung führt in die Grundlagen der Kommunikation und Gesprächsführung ein und vermittelt Möglichkeiten angemessenen Verhaltens in unterschiedlichen beruflichen Kommunikationssituationen (z.B. Konflikte). Im Rahmen der Lehrveranstaltung setzen sich die Studierenden mit dem Phänomen „Kultur“ auseinander und entwickeln Handlungsstrategien für interkulturelle Kontexte.

Methodik

Über entsprechende Beispiele, Fallbearbeitungen und Workshop-Einheiten, die sich im Wesentlichen auf die Kurzvideos beziehen.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Kommunikationsverhalten unter Verwendung relevanter Modelle (z. B. Schulz v. Thun, Transaktionsanalyse) zu analysieren und eigene Strategien für gesprächsförderndes Verhalten (z.B. Rapport) zu entwickeln;
• die verschiedenen Stufen eines Konfliktes (z. B. nach dem Eskalationsmodell von Glasl) fallbezogen zu erläutern und angemessene Handlungsmöglichkeiten für Konfliktsituationen zu entwickeln
• Ebenen von Kultur (z.B. Verhaltensweisen, Glaubenssätze) anhand konkreter Beispiele zu erläutern; situativ angemessene Handlungsmöglichkeiten (interkulturelle Kompetenz) für den Umgang mit kulturellen Unterschieden zu entwickeln.

Lehrinhalte

• Kommunikation und Gesprächsführung
• Konfliktmanagement
• Kulturtheorie
• Interkulturalität

Vorkenntnisse

keine

Literatur

• Doser, Susanne: 30 Minuten Interkulturelle Kompetenz, 5. Aufl. 2012
• Glasl, Friedrich: Selbsthilfe in Konflikten, 8. Aufl. 2017
• Greimel-Fuhrmann, Bettina (Hrsg.): Soziale Kompetenz im Management, 2013
• Weisbach, Christian-Rainer / Sonne-Neubacher, Petra: Professionelle Gesprächsführung, 9. Aufl. 2015

Leistungsbeurteilung

• LV-immanent

Anmerkungen

-

Kurzbeschreibung

Die Lehrveranstaltung Wissenschaftliches Arbeiten bereitet die Studierenden auf das Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten, insbesondere der Bachelorarbeit vor.

Methodik

Die integrierte Lehrveranstaltung besteht aus zwei Teilen: Der Online-Kurs behandelt die Basics des Wissenschaftlichen Arbeitens inkl. grundlegender Statistik. Der fakultätsspezifische Teil führt in die Besonderheiten ihrer Forschungsfelder und die konkrete Bearbeitung diesbezüglicher Themenfelder ein.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• verschiedene Typen wissenschaftlicher Arbeiten zu erklären.
• die Standards, die wissenschaftliche Arbeiten kennzeichnen, zu erläutern.
• Themenstellungen zu entwerfen und Forschungsfragen zu formulieren.
• Arbeitsmethoden für die gewählten Fragestellungen auszuwählen und einzusetzen.
• eine wissenschaftliche Arbeit formal korrekt zu strukturieren.
• ein Proposal (Exposé, Disposition) zu einer Seminar- oder Bachelorarbeit zu verfassen.
• (Literatur-) Recherchen durchzuführen, Quellen zu bewerten und nach wissenschaftlichen Standards zu zitieren.
• formale und sprachliche Ansprüche an einen wissenschaftlichen Text zu erklären und umzusetzen.
• Darstellungen grundlegender deskriptiver Statistiken zu verstehen sowie sinnvolle Methoden für die eigenen Fragestellungen zu wählen und anzuwenden.

Lehrinhalte

• Kriterien der Wissenschaftlichkeit
• Erkenntnisgewinnungsmethoden und -theorien
• Typen sowie Strukturierung und Aufbau wissenschaftlicher Arbeiten
• Richtlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis
• Themensuche und –eingrenzung
• Forschungsfragen - ihre Formulierung, Operationalisierung
• Strategien der Quellenbeschaffung
• Dokumentation von Quellen
• Proposal (Exposé, Disposition)
• Wissenschaftlicher Schreibstil und Grundzüge der Argumentation
• Formale Gestaltung wissenschaftlicher Arbeiten
• Methoden, Anwendungsgebiete und Interpretation deskriptivstatistischer Verfahren.

Kurzbeschreibung

Konzepte der funktionalen Programmierung wie Lambda Expressions, Lazy Evaluation(z.B. LINQ) oder Pattern Matching haben den Weg in moderne Programmiersprachen gefunden (z.B. Swift, C#, Java, Scala, Rust, …). Die zugrundeliegenden Konzepte sind vielseitig anwendbar undinsbesondere in immer wichtiger werdenden Themengebieten, wie etwa Parallelisierung,nicht mehr wegzudenken. In dieser Lehrveranstaltung werden sowohl die grundlegenden Konzepte als auch deren praktische Anwendung in verschiedensten Programmiersprachen behandelt.

Methodik

Vorlesung, Hands-On Programmierung, Übungsbeispiele

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• funktionale Konzepte zu verstehen und praktisch anzuwenden (in verschiedenen Programmiersprachen)
• Vorteile und Grenzen funktionaler Programmierung zu verstehen und abwiegen zu können
• den Zusammenhang von funktionaler und objektorientierter Programmierung zu erläutern fundierte Konzeptentscheidungen in der Praxis zu treffen

Lehrinhalte

• funktionale Konzepte
• funktionale Programmiersprachen
• funktionale Programmierung in der Praxis
• Umsetzung funktionaler Konzepte in verschiedensten Programmiersprachen
• Objekt-Funktionale Programmierung

Literatur

• Programming in Haskell (Hutton 2016)
• Real-World Functional Programming (Petricek, Skeet 2010)

Kurzbeschreibung

Durch die steigende Komplexität in Softwareprojekten ist eine kontrollierte Strukturierung innerhalb der Software erforderlich. Hierbei spielen Begrifflichkeiten wie Softwarearchitektur, Komponenten, Services, Schnittstellen, Verteilte Komponenten, Docker uvm. eine Rolle. Die ILV soll eine theoretische als auch praktische Einführung in die Strukturierung bzw. Umsetzung von komponentenorientierter Software geben.

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• komponentenorientiert zu entwickeln
• ein Komponentenframework einzusetzen
• fremde Softwarekomponenten in eigener Software einzusetzen
• Komponentenstrategien zu erklären
• plattformneutrale Systemschnittstellen umzusetzen

Lehrinhalte

• Softwarearchitekturen und Applikationsarchetypen
• Umsetzung einer mehrschichten Lösung
• Dependency Injection
• Webservices: SOAP und REST

Kurzbeschreibung

Data Scientist 2/3

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• einen Überblick über den Hadoop Technologie Stack zu geben und eine Beispielarchitektur (Zookeeper, HDFS, MapReduce) zu konfigurieren.
• die Vorteile von In-Memory Processing und Stream Data Processing zu erklären sowie eine Beispielumgebung (Spark, Kafka) für größere Datenmengen umzusetzen.
• mittels Python zu einem Spark Cluster zu verbinden, Datensätze in den Speicher zu laden und mittels Spark DataFrames zu untersuchen.
• Daten für überwachte Lernverfahren zu verarbeiten und damit Vorhersagemodelle mittels ausgewählter Verfahren (Random Forest, Logistic Regression, Naive Bayes) zu erstellen.
• überwachte wie auch unüberwachte Lernverfahren auf einer Big Data Infrastruktur (Spark) umzusetzen sowie die Performanceverbesserungen quantitativ zu erheben.
• Streamdaten über einen definierten Zeitraum wie auch strukturiert (Kafka) aufzeichnen und auf Basis dieser ein geeignetes Vorhersagemodell auf einer Spark-Umgebung erstellen.

Lehrinhalte

• Big Data und der Hadoop Technologie Stack
• In-Memory Computation und Stream Data Processing
• Einsatz von Python für Big Data Analytics
• Überwachtes Lernen
• Machine Learning mittels Big Data Infrastruktur
• Sensor Data Analytics mit Spark und Kafka

Kurzbeschreibung

Data Scientist 3/3

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die Funktionsweise und Architekturen von Neuronalen und Deep Learning Netzen zu erklären und entsprechende Modelle (Vorhersage, Mustererkennung) mittels Python Bibliotheken in der Praxis umzusetzen.
• Überblick über theoretische Konzepte und Methoden der Bilddatenanalyse zu geben.
• Bildeigenschaften mittels klassischer Methoden zu extrahieren und für Klassifizierung und Clustering von Bilddaten zu nutzen.
• Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Auswertung bildbasierter Daten zu verstehen und anzuwenden.
• die geschichtliche Entwicklung von Chatbots zu skizzieren und Vor- bzw. Nachteile der zwei Typen von Chatbots zu erklären.
• einen regelbasierten Facebook-Chatbot für ein gegebenes Szenario unter Verwendung von Werkzeugen (DialogFlow) umzusetzen.
• die Architektur einer Conversational AI zu erklären und einen digitalen Assistenten prototypisch und unter Verwendung vorgefertigter Python-Codebeispiele sowie geeigneter Textdaten zu entwickeln.

Lehrinhalte

• Neuronale Netze und Deep Learning
• Grundlagen Computer Vision
• Traditionelle Methoden für Bilddatenhandhabung und -verarbeitung
• Bilderkennung mittels Convolutional Neural Networks
• Grundlagen Natural Language Processing
• Vom regelbasierten Chatbot zur Conversational AI

Kurzbeschreibung

DevOps Engineer 2/3

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• aktuelle Hypervisor Software zu installieren und in Bezug auf Performance und Features wie Live Migration zu evaluieren und deren Funktionsweise zu erläutern
• eine Open Source private Cloud Infrastruktur in einer virtuellen Testumgebung zu installieren, konfigurieren und zu überwachen
• Docker Container zu erstellen, zu verwalten und als Stack zu orchestrieren
• Cloud-Systeme mit Infrastructure as Code bereit zu stellen
• die Einsatzgebiete von Hybrid und Multicloud Topologien zu skizzieren
• Die Vorteile von Software Defined Networking zu erläutern

Lehrinhalte

• Infrastructure as a Service (IaaS) in public und private Cloud Topologien
• Container as a Service (CaaS) Technologien
• Cloud Orchestrierung und Provisionierung
• Container Orchestrierung (Docker Swarm, Kubernetes, OpenShift, …)
• Konfigurationsmanagement (Ansible, Chef, Puppet, …)
• Monitoring von Cloud Infrastrukturen
• Hybrid und Multicloud Topologien
• Load Balancing
• Speicherverwaltung und Volumes
• Software Defined Networking (SDN)

Kurzbeschreibung

DevOps Engineer 3/3

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Die Vor- und Nachteile von Microservice und serverless Architekturen zu erläutern
• Geschäftslogik zustandslos als FaaS zu implementieren
• Bestehenden Legacy Code auf serverless Architekturen zu migrieren
• Anwendungsgebiete für FaaS zu identifizieren
• FaaS Anwendungen zu skalieren

Lehrinhalte

• Microservices
• Serverless Architekturen
• Event-driven Architekturen
• Function as a Service (FaaS)
• Public cloud FaaS Anbieter (AWS Lambda, Azure Functions, …)
• Open Source FaaS mit Open Whisk
• Skalierbarkeit
• Datenpersistenz, Serverless databases
• Wirtschaftliche Aspekte, Vendor lock-in

Kurzbeschreibung

Game Developer 2/4

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die theoretischen Grundlagen der Computergrafik zu erklären
• die Struktur von OpenGL und der Rendering Pipeline zu interpretieren
• Transformationen mittels Matrizen anzuwenden und diese zu implementieren
• einfache 2D/3D Szenen in einer aktuellen Grafik API umzusetzen
• Grundlagen des Ray-Tracings wiederzugeben
• Eigenständig ein Projekt im Bereich der Computergrafik zu entwickeln
• einfache ortsabhängige Spiele mittels Mixed Reality Technologien zu implementieren und zu testen

Lehrinhalte

• Einführung in die Programmierung mit OpenGL
• Transforms
• Rendering Pipeline
• Viewing & Projections
• Geometry
• Color & Light
• Textures
• Shaders
• Special Effects (e.g. LODS, Billboards)
• Ray Tracing
• Grundlagen VR, AR und Mixed Reality
• Input Devices, Tracking, Marker
• AR Frameworks

Kurzbeschreibung

Game Developer 4/4

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die objekt-orientierten Konzepte der Programmierung in C++ anzuwenden
• die Funktionsweise der Sprachkonstrukte von C++ in eigenen Worten zu erläutern
• den Einfluss von objektorientierten Sprachfeatures in C++ auf die Laufzeit von Programmen zu erklären
• eine C++ Applikation zu implementieren, dessen Laufzeit mit profiling tools zu analysieren (Identifizieren von bottlenecks) und zu optimieren
• hilfreiche Design Patterns in der Spieleprogrammierung anzuwenden
• eine C++ Applikation zu parallelisieren

Lehrinhalte

• C++ Wiederholung (Variablen, Arrays, Pointers, References)
• OOP (Virtual functions, Inheritance, Operators)
• Templates (Policy-Based Design, Specializations, Traits)
• Design Patterns
• Profiling
• Parallelisierung, Threads, Fibers
• Performanceoptimierung von parallelen Programmen

Kurzbeschreibung

Game Developer 3/4

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• den Aufbau von Spielen zu benennen und zu erläutern
• die verschiedenen Aspekte des Game Designs zu erläutern und anhand von Spielekonzepten praktisch zu reflektieren
• Schnell neue Spielideen auszuprobieren und Spielideen zu evaluieren
• Levels für verschiedene Spielgenres zu testen, kritisieren und selbst zu designen

Lehrinhalte

• Geschichte und Genres
• Grundlagen Game Design und Level Design
• Regeln und Balancing
• Interaktion
• Prototyping

Kurzbeschreibung

IT Security Engineer 3/6

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Anwendungen mit statischen und dynamischen Methoden zu analysieren
• den Programmablauf (Assemblercode) von Anwendungen beliebig zu manipulieren
• einfache Buffer Overflows zu erkennen und auszunutzen (Shell)
• eigenen Shellcode zu erstellen

Lehrinhalte

• Überblick über statische und dynamische Analysetools
• Crashkurs zu x86-Assembly
• Memory Corruption Angriffe
• Stack & Heap Buffer Overflows
• Erstellung eigenen Shellcodes
• Reverse Engineering Gegenmaßnahmen

Kurzbeschreibung

IT Security Engineer 4/6

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die Sicherheitsmerkmale von Android und iOS zu erklären
• die Bedürfnisse bei der Integration mobiler Apps in Serverlandschaften zu nennen
• Methoden zur Absicherung mobiler Geräte erklären zu können

Lehrinhalte

• Absicherung der Datenspeicher von mobilen Geräten
• Absicherung der Datenkommunikation
• Erweitertes Sicherheitskonzept von mibilen Geräten (Biometrie, Credential Storage)

Kurzbeschreibung

IT Security Engineer 6/6

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• den typischen Prozessablauf von Vulnerability Analysen zu erläutern
• Methoden zur Überprüfung von (Web) Anwendungen auf Schwachstellen zu nennen und zu erklären
• einfache Analysen von (Web) Anwendungen auf Schwachstellen durchzuführen

Lehrinhalte

• Statische und dynamische Analyse von Schwachstellen
• White und Black Box Tests
• Penetration Tests

Kurzbeschreibung

IT Security Engineer 5/6

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Sicherheitsschwachstellen in Webapplikationen nach OWASP Top 10 zu benennen und zu erklären
• einfache Sicherheitsschwachstellen in Webapplikationen nach OWASP Top 10 zu identifizieren
• geeignete Sicherheitsmaßnahmen für Schwachstellen nach OWASP Top 10 zu nennen

Lehrinhalte

• OWASP Top 10
• Session, Authentication und Authorization

Kurzbeschreibung

Mobile App Developer 3/3

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Cross Platform Applikationen zu planen und selbständig zu entwickeln;
• Location-Based Services selbständig umzusetzen und zugrunde liegende Abläufe und Technologien (Sensoren, Technologien zur Positionsbestimmung) zu beschreiben;
• fortgeschrittene Konzepte und Technologien im Bereich Networking richtig zu bewerten und zu implementieren (Web Services, Cloud Storage);
• den Lifecycle einer Cross Platform basierten Applikation zu erläutern und diesen im Bereich Publishing und Testing mit gängigen Konzepten zu begleiten;
• die für Cross Platform relevanten Security Konzepte zu erläutern, bewerten und anzuwenden.

Lehrinhalte

• Sensoren
• Core Data
• Cloud Storage
• Push Notification Service
• Multitasking

Kurzbeschreibung

Mobile App Developer 2/3

Methodik

Integrierte Lehrveranstaltung

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• iOS Applikationen zu planen und selbständig zu entwickeln;
• Location-Based Services selbständig umzusetzen und zugrunde liegende Abläufe und Technologien (Sensoren, Technologien zur Positionsbestimmung) zu beschreiben;
• fortgeschrittene Konzepte und Technologien im Bereich Networking richtig zu bewerten und zu implementieren (Web Services, Cloud Storage);
• den Lifecycle einer iOS Applikation zu erläutern und diesen im Bereich Publishing und Testing mit gängigen Konzepten zu begleiten;
• die für iOS relevanten Security Konzepte zu erläutern, bewerten und anzuwenden.

Lehrinhalte

• Sensoren
• Core Data
• Cloud Storage
• Push Notification Service (APNS)
• Multitasking
• Swift

Kurzbeschreibung

Die Bachelorarbeit ist eine eigenständige schriftliche Arbeit, die im Rahmen einer Lehrveranstaltung abzufassen ist.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• die im jeweiligen Fach üblichen wissenschaftlichen Methoden korrekt auf eine fachliche Aufgabenstellung anzuwenden und die Ergebnisse kritisch zu reflektieren.
• eine wissenschaftliche Arbeit formal korrekt zu strukturieren.
• (Literatur-) Recherchen durchzuführen, Quellen zu bewerten und nach den fachlich üblichen wissenschaftlichen Standards zu zitieren.

Lehrinhalte

• Die Bachelorarbeit umfasst in der Regel eine eigenständige Untersuchung mit einer ausführlichen Beschreibung und Erläuterung ihrer Lösung.

Kurzbeschreibung

Die Bachelorprüfung ist eine kommissionelle Prüfung vor einem facheinschlägigen Prüfungssenat und schließt das Bachelorstudium ab.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• Wissen aus verschiedenen Lernbereichen im Rahmen der Aufgabenstellung fachlich korrekt und argumentativ richtig auf neue Situationen anzuwenden.

Lehrinhalte

• Die Bachelorprüfung besteht aus der Präsentation der Bachelorarbeit und einem Prüfungsgespräch über die Bachelorarbeit.

Kurzbeschreibung

FH-Studiengänge sind so zu gestalten, dass sich die Studierenden jene berufspraktisch relevanten Kenntnisse, Fertigkeiten und Kompetenzen aneignen können, die sie für eine erfolgreiche berufliche Tätigkeit benötigen. Vor diesem Hintergrund stellen Berufspraktika einen ausbildungsrelevanten Bestandteil im Rahmen von Bachelorstudiengängen dar.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• wohldefinierte Teilaufgaben in der betrieblichen Praxis selbständig zu lösen und die erforderliche Dokumentation durchzuführen.
• die im Studium erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten umzusetzen.
• die betriebliche Praxis hinsichtlich technischer, wirtschaftlicher und organisatorischer, sowie management- und persönlichkeitsrelevanter Aspekte zu reflektieren.

Lehrinhalte

• Das Berufspraktikum wird von einem Seminar begleitet, in dem die Erfahrungen der Studierenden mit dem Berufspraktikum reflektiert werden.

Kurzbeschreibung

Im Rahmen des praktikumsbegleitenden Seminars werden die Erfahrungen und der Kompetenzerwerb der Studierenden reflektiert sowie ein Praxisbericht erstellt.

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss sind die Studierenden in der Lage, ...

• den Arbeitsfortschritt gut strukturiert und zielgruppengerecht zu präsentieren.
• die im Rahmen des Berufspraktikums gemachten Erfahrungen zu reflektieren und im Praxisbericht zu dokumentieren.

Lehrinhalte

• Individuelle, exemplarische Vertiefung in einem gewählten fachlichen Schwerpunkt-Thema mit hohen Anforderungen an selbstorganisiertes Lernen.