Department Computer Science

Das Department Computer Science befasst sich neben der Bereitstellung der Lehre für die FH Technikum Wien in seinen vier Kompetenzfeldern „Artificial Intelligence & Data Analytics“, „Digital Enterprise & UX“, „Software Engineering & DevOps“ sowie „Information Secuity“ fachlich inhaltlich mit der Erforschung und Anwendung moderner IKT Technologien wie z.B. Künstliche Intelligenz (KI), Augmented und Virtual Reality oder Blockchain. Die im Forschungsschwerpunkt „Data Driven, Smart & Secure Systems“ zusammengefassten  Forschungs- und Entwicklungstätigkeiten beschäftigen sich unter anderem mit interdisziplinären Themenfeldern „Interoperable Systems“, „eHealth“, „Smart Mobility & Smart Cities“, „Cyber Security“ oder „AI in Applications“ und stellen eine anwendungsorientierte Forschung dar, bei der die Einbettung  in existierende Prozesse und Unternehmen im Vordergrund stehen.

Departmentleitung

Florian Eckkrammer FHTW

Mag. Florian Eckkrammer , Bakk.

Departmentleitung
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Kompetenzfelder

Daten sind unverzichtbar für jede Form der Digitalisierung in Industrie und Gesellschaft, die sich erst durch wertbringende Nutzung derselben entfalten kann. Im Mittelpunkt des Kompetenzfelds „Artificial Intelligence & Data Science“ stehen Fachbereiche, Methoden sowie Technologien zum Sammeln, Verwalten und Verwerten von Daten:

  • Im Grundlagenbereich umfassen die Kompetenzen (a) Datenmodellierung, (b) Datenanalyse (Statistik, multivariate Analyse bzw. kausale Inferenz mittels R, Python und Matlab) sowie (c) Datenmanagement wie Datenbanksysteme, NoSQL-Datensilos (Elastic Stack, InfluxDB) und Big Data Infrastrukturen (Hadoop).
    Überblick Data
  • Darauf bauen Techniken für (a) Data Warehousing, (b) Data Mining und Machine Learning und (c) Knowledge Engineering auf, welche u.a. die Formalismen des maschinellen Lernens (Logik, Bayes, Decision Trees, Clustering, Neuronale Netze, usw.) beinhalten.
  • Zu den Anwendungsbereichen zählen (a) die datenbasierte Entscheidungsunterstützung (Business Intelligence), (b) Smart Data Ansätze zum Aufzeichnen von Zeitreihendaten (z.B. Sensorwerte) und Erstellen von Vorhersagemodellen (etwa Predictive Maintenance) sowie (c) ausgewählte Gebiete der AI (u.a. Sprachverarbeitung oder Bilderkennung).

Die Expertise fließt in Lehre und Forschung an der FH Technikum Wien ein, wobei auch Praxisseminare für die betriebliche Weiterbildung (Data Engineering, Data Science) sowie Basiskurse für Schulen (AI Grundlagen für PädagogInnen, Roboterprogrammierung für SchülerInnen) angeboten werden.

Schlagwörter: Datenmodellierung, Datenanalyse, Multivariate Analyse, Kausale Inferenz, R, Python, Jupyter Notebooks, Datenmanagement, Datenbanksysteme, NoSQL, Data Lakes, Hadoop, Spark, Kafka, Data Warehousing, Machine Learning, Logik, Schließen mit Unsicherheit, Entscheidungsbäume, Clustering, Neuronale Netze, Knowledge Engineering, Business Intelligence, Smart Data Technologien, Sensordaten Analytics, Deep Learning, Computer Vision, Conversational AI, Artificial Intelligence

Felix Mödritscher

„There is nothing so useless as doing efficiently that which should not be done at all.“ (Peter Drucker)

Digitalisierung ermöglicht einen Wandel unseres Handelns. Aufgaben, Prozesse, Kollaboration und vieles mehr können vollständig mit Hilfe von Software unterstützt werden. Die Herausforderung liegt jedoch im Detail – Prozesse müssen optimiert, Aufgaben beschrieben, Kollaboration definiert werden sodass im Zuge einer Toolauswahl eine fundierte Entscheidung getroffen werden kann. Erst dann kann der tatsächliche Mehrwert der Digitalisierung gehoben werden. Das Kompetenzfeld „Digital Enterprise & UX“ unterstützt diese unternehmerischen Digitalisierungsaktivitäten und bereitet Studierende im Zuge der akademischen Lehre wie auch in unterschiedlichen Spezialschulungen auf die Herausforderungen in diesem Umfeld vor.

Die Kernbereiche des Kompetenzfelds umfassen demnach:

  • die Business Analyse, welche Themen wie Geschäftsprozesserhebung und -modellierung, Innovation und Innovationsmanagement, Qualitätsmanagement, sowie Auswahl und Einführung von IT Lösungen umfasst,
  • Requirements Engineering mit der Erhebung, Erfassung, Modellierung und Abstimmung von Softwareanforderungen,
  • Usability Engineering und Human Centered Design sowie das Testen von Usability in unserem Usability Labor zB mit Playtesting oder Eyetracking,
  • Traditionelles, agiles und hybrides Projektmanagement,
  • IT Management inklusive IT Governance und IT Controlling,
  • die generelle Auswahl und Einführung von IT Lösungen,
  • eCommerce/ mCommerce, digitales Marketing, Growth Hacking, Social Media Management  und
  • ERP Management inklusive Auswahl, Schulung und Einführung.

Sylvia Geyer

Um Software Applikationen, Lösungen und Systeme in adäquater Qualität und den Kundenanforderungen entsprechend bereitstellen und betreiben zu können, bedarf es eines methodischen Vorgehens, moderner Programmiertechniken, effizienter Entwicklungswerkzeuge und Standards.

Software Engineering ist genau diese „zielorientierte Bereitstellung und systematische Verwendung von Prinzipien, Methoden, Konzepten, Notationen und Werkzeugen für die arbeitsteilige, ingenieursmäßige Entwicklung und Anwendung von umfangreichen Software-Systemen.“

DevOps (Development and Operations) wurde in den letzten Jahren zu einem zentralen Begriff und beschreibt eine moderne Softwarekultur und -praxis, die darauf abzielt, Entwicklung und Betrieb durch Anwendung agiler Entwicklungs­methoden und Automatisierung zu einer integrierten Wertschöpfungskette zusammenzufassen.

Schwerpunkte in Lehre und Forschung:

  • Software System Lifecycle
  • Vorgehensmodelle, Software Qualität, Test, Testautomatisierung
  • DevOps
  • Lean, Agile, Continuous Build / Integration / Delivery, IaaS
  • Software Architekturen
  • Betriebssysteme, Verteilte Systeme, Cloud Computing, Interoperability, Blockchain, AR/VR
  • Software Konstruktion & Programmiertechniken
  • Design, Modellierung
  • High Level Programmierung (Prozedural, Objektorientiert, Funktional)
  • App/Web Entwicklung

Walter Wölfel

Daten und Informationen sind besonders wertvolle und somit schützenswerte Assets für Unternehmen, Organisationen, öffentliche Einrichtungen und Privatpersonen. Die in den letzten Jahren exponentiell zugenommenen Bedrohungen und die damit verbundene notwendige Umsetzung von Schutzmaßnahmen haben das Thema Informationssicherheit immer mehr in den Mittelpunkt gerückt und unter anderem auch dazu geführt, dass „Cyber Security“ neben „AI“ als eines der zentralen strategischen Themen der Europäischen Union im IT Bereich erklärt wurde.

Um unsere Daten vor den vielfältigen Bedrohungen zu schützen, müssen Systeme, Abläufe und interne Kontrollen konzipiert, analysiert und implementiert werden. Nur so können Verfügbarkeit, Integrität und Vertraulichkeit von Daten – egal ob sie gerade gespeichert, verarbeitet oder übertragen werden, gesichert sein.

Da die Anforderungen an die Sicherheit ein sehr umfangreicher und komplexer Katalog ist, der von Sicherheit der Übertragungsnetze, über Sicherheit der Betriebssysteme von Client und Server bis hin zu Netzwerk Konfiguration aber auch organisatorische Richtlinien und Sicherheits- und Awareness Schulungen für Mitarbeiter geht, ist das Kompetenzfeld mit interner wie externer Expertise sehr breit aufgestellt.

Schlagwörter: Informationssicherheit, Netzwerksicherheit, DSGVO, Technische Sicherheit, Organisatorische Sicherheit, Firewalls, IDS&IPS

Christian Kaufmann