Modulhandbuch - oth-regensburg.de · SoSe: Unternehmenssimulation (US); WiSe: Rechnungswesen 1 (RW 1); im SoSe 2019 wird für die "SoSe-Starter" das Modul RW1 zusätzlich angeboten

Modulhandbuchfür den

Bachelorstudiengang

Wirtschaftsinformatik(B.Sc.)

SPO-Version ab: Wintersemester 2012

Sommersemester 2019erstellt am 26.03.2019

von Eva Neumaier

Fakultät Informatik und Mathematik

Regelstudienverlaufsplan im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik

Für Studierende mit Studienbeginn Wintersemester

Semester (*) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Summe

1WiSe

24

2SoSe

24

3WiSe

24

4SoSe

24

5WiSe

6

6SoSe

24

7WiSe

14

(*) Gibt das Semesterangebot, Fachsemester 1 bis 7, an und ob die Lehrveranstaltungen in einem Wintersemester oder Sommersemester stattfinden.

Das Angebot der Lehrveranstaltungen zu den Vertiefungsmodulen wird jedes Semester im Studienplan neu festgelegt.Im Folgenden finden Sie das Angebot für das aktuelle Sommersemester und das letzte Wintersemester:

Semester 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Summe

SoSe 2019 aktuell

(6)24

WiSe 18/19 Rückschau

(7)14

Regelstudienverlaufsplan im Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik

Für Studierende mit Studienbeginn Sommersemester

Semester (*) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Summe

1SoSe

24

2WiSe

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3SoSe

24

4WiSe

24

5SoSe

6

6WiSe

24

7SoSe

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Das Angebot der Lehrveranstaltungen zu den Vertiefungsmodulen wird jedes Semester im Studienplan neu festgelegt.Im Folgenden finden Sie das Angebot für das aktuelle Sommersemester und das letzte Wintersemester:

Semester 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Summe

WiSe 18/19 Rückschau

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SoSe 2019 aktuell

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Planungshinweis: Ab dem SoSe 2019 werden die Semesterzuordnungen (SoSe/WiSe) für die Vertiefungsmodule BWL 2 (US) und BWL 1 (RW 1) getauscht:SoSe: Unternehmenssimulation (US); WiSe: Rechnungswesen 1 (RW 1); im SoSe 2019 wird für die "SoSe-Starter" das Modul RW1 zusätzlich angeboten.

Das Angebot der Lehrveranstaltungen pro Semester regelt der Studienplan.Im Zweifel gelten immer die gültigen und hochschulöffentlich bekannt gemachten Rechtsnormen

Fachbezogenes Wahlpflichtmodul 3

BachelorarbeitBachelor‐

seminar

Vertiefungsmodul IN 1

LV: Rechnernetze und

Datenkommunikation

Vertiefungsmodul BWL 1 LV: Rechnungswesen 1

Vertiefungsmodul IW 1 LV: Standard

Softwaresysteme

Vertiefungsmodul BWL 2

LV: Unternehmenssimulation

Vertiefungsmodul IW 2

LV:ProjektstudiumFachbezogenes

Wahlpflichtmodul 2Vertiefngsmodul IN 2 LV: Verteilte Systeme

Vertiefungsmodul IW 3 LV: Informationssicherheit

Vertiefungsmodul IN 1 Vertiefungsmodul BWL 1 Vertiefungsmodul IW 1

Vertiefungsmodul BWL 2 Vertiefungsmodul IW 2 Fachbezogenes

Wahlpflichtmodul 2Vertiefungsmodul IN 2 Vertiefungsmodul IW 3


BachelorarbeitBachelor- seminar

Praktikum im BetriebPraxis-

seminarAW 2

AW 3 Präsentation

Produktion und Logistik Datenbanken

Geschäftsprozessanalyse und -design Software Engineering Betriebssysteme

Algorithmen und Datenstrukturen

IT-Architektur Statistik

ProjektmanagementFachbezogenes

Wahlpflichtmodul 1

SWS

Mathematik 1 Programmieren 1

BWL 2

BWL 1Fachspezi

fisches Englisch

Mathematik 2 Programmieren 2

Grundlagen der Wirtschaftsinformatik

Hardware-Grundlagen AW 1

IT-ArchitekturFachbezogenes

Wahlpflichtmodul 1

Betriebssysteme Projektmanagement StatistikGeschäftsprozessanalyse und -design

Produktion und Logistik

Software Engineering

DatenbankenAlgorithmen und Datenstrukturen

Praktikum im BetriebPraxis-

seminarAW 2

AW 3 Präsentation

Vertiefungsmodul BWL 2

Vertiefungsmodul IW 1 Vertiefungsmodul IW 3

BachelorarbeitBachelor- seminar

Vertiefungsmodul IN 2 Vertiefungsmodul BWL 1 Vertiefungsmodul IN 1


Bachelor‐

seminar

Vertiefungsmodul BWL1

LV: Unternehmenssimulation


LV: ProjektstudiumFachbezogenes

Wahlpflichtmodul 3

Vertiefungsmodul IN 1 LV: Rechnernetze und Datenkommunikation

Vertiefngsmodul IN 2 LV: Verteilte Systeme

Vertiefungsmodul BWL 2 LV:

Unternehmenssimulation

Vertiefungsmodul IW 1 LV: Standard

Softwaresysteme

Vertiefungsmodul IW 3 LV: Informationssicherheit

und Compliance

(*) Gibt das Semesterangebot, Fachsemester 1 bis 7, an und ob die Lehrveranstaltungen in einem Wintersemester oder Sommersemester stattfinden.



SWS

Mathematik 1 Programmieren 1 Grundlagen der Wirtschaftsinformatik BWL 1Fachspezi

fisches Englisch

Mathematik 2 Programmieren 2 BWL 2 Hardware-Grundlagen AW 1


Bachelorarbeit

Eva Neumaier Stand: SoSe 2019

ModullisteStudienabschnitt 1:

Allgemeinwissenschaftliches Wahlpflichtmodul 1............................................................................................. 5AW-Modul 1.......................................................................................................................................... 6Fachspezifisches Englisch....................................................................................................................7

Betriebswirtschaftslehre 1..................................................................................................................................9Betriebswirschaftslehre 1....................................................................................................................10

Betriebswirtschaftslehre 2................................................................................................................................12Betriebswirtschaftslehre 2...................................................................................................................13

Grundlagen der Wirtschaftsinformatik.............................................................................................................15Grundlagen der Wirtschaftsinformatik................................................................................................ 16

Hardware-Grundlagen......................................................................................................................................18Hardware-Grundlagen......................................................................................................................... 19

Mathematik 1................................................................................................................................................... 20Mathematik 1 (LineareAlgebra).......................................................................................................... 21

Mathematik 2................................................................................................................................................... 23Mathematik (Analysis).........................................................................................................................24

Programmieren 1.............................................................................................................................................26Programmieren 1................................................................................................................................ 27

Programmieren 2.............................................................................................................................................29Programmieren 2 (Java).....................................................................................................................30

Studienabschnitt 2:Algorithmen und Datenstrukturen................................................................................................................... 32

Algorithmen und Datenstrukturen.......................................................................................................33Allgemeinwissenschaftliches Wahlpflichtmodul 2........................................................................................... 35

AW-Modul 2........................................................................................................................................ 36AW-Modul 3........................................................................................................................................ 37

Betriebssysteme...............................................................................................................................................38Betriebssysteme.................................................................................................................................. 39

Datenbanken, Databases................................................................................................................................ 40Datenbanken....................................................................................................................................... 41

Fachbezogenes Wahlpflichtmodul 1............................................................................................................... 43FWPM1 KBCO Business Consulting................................................................................................. 45FWPM1 KDHE: Internet of Things and Digital Health Ecosystems..................................................47FWPM1 KDTH: Design Thinking....................................................................................................... 49FWPM1 KSAP1: ABAP-Entwicklung von SAP Netweaver (Grundkurs)........................................... 51FWPM1 ZAPP App-Programmierung.................................................................................................53FWPM1 ZBDL: Basics of Deep Learning for Image Analysis.......................................................... 55FWPM1 ZCRE Cyberethics: Recht und Ethik in der künstlichen Intelligenz.................................... 58FWPM1 ZDIG Digitalisierung............................................................................................................. 61FWPM1 ZIIM: ZIIM Introduction Innovation Management.................................................................63FWPM1 ZOCK: Projekt: Client-K.I.s für Brettspiele.......................................................................... 65FWPM1 ZWAP: Modern Web Applications & Services using React.js and Node.js........................ 67

Geschäftsprozessanalyse und -design........................................................................................................... 69Geschäftsprozessanalyse und -design...............................................................................................70

IT-Architektur....................................................................................................................................................71IT-Architektur....................................................................................................................................... 72

Praktikum mit Praxisseminar.......................................................................................................................... 74Praktikum im Betrieb und Praxisseminar.......................................................................................... 75

Produktion und Logistik...................................................................................................................................76Produktion und Logistik...................................................................................................................... 77

Projektmanagement......................................................................................................................................... 79Projektmanagement.............................................................................................................................80

Software Engineering...................................................................................................................................... 82Software Engineering..........................................................................................................................83

Statistik.............................................................................................................................................................85Statistik................................................................................................................................................ 86

Studienabschnitt 3:Bachelorarbeit.................................................................................................................................................. 88

Bachelor-Arbeit.................................................................................................................................... 89Bachelorseminar.............................................................................................................................................. 90

Bachelor-Seminar................................................................................................................................ 91Fachbezogenes Wahlpflichtmodul 2............................................................................................................... 92

IW DEGS Existenzgründungssimulation............................................................................................ 94IW DPL1 Spezielle Probleme in der Produktionslogistik.................................................................. 96IW DSDP: Software Desogn Patterns............................................................................................... 98IW KBCO Business Consulting........................................................................................................100IW KDHE: Internet of Things and Digital Health Ecosystems........................................................ 102IW KDTH: Design Thinking..............................................................................................................104IW KSAP1: ABAP-Entwicklung von SAP Netweaver (Grundkurs)..................................................106IW Mathematikimport: DKRY: Grundlagen der Kryptographie........................................................ 108

Fachbezogenes Wahlpflichtmodul 3............................................................................................................. 109DEGS: Existenzgründungssimulation............................................................................................... 111DPL1 Spezielle Probleme in der Produktionslogistik...................................................................... 113DSDP: Software Design Patterns.................................................................................................... 115KBCO Business Consulting..............................................................................................................117KDHE: Internet of Things and Digital Health Ecosystems..............................................................119KDTH: Design Thinking....................................................................................................................121KSAP1: ABAP-Entwicklung von SAP Netweaver (Grundkurs)....................................................... 123Mathematikimport: DKRY: Grundlagen der Kryptographie..............................................................125

Vertiefungsmodul BWL 1.............................................................................................................................. 126Rechnungswesen 1.......................................................................................................................... 127

Vertiefungsmodul BWL 2.............................................................................................................................. 129Unternehmenssimulation...................................................................................................................130

Vertiefungsmodul IN1.................................................................................................................................... 132Rechnernetze und Datenkommunikation......................................................................................... 133

Vertiefungsmodul IN 2.................................................................................................................................. 135Verteilte Systeme..............................................................................................................................136

Vertiefungsmodul IW 1..................................................................................................................................138Standardsoftwaresysteme................................................................................................................. 139

Vertiefungsmodul IW 2..................................................................................................................................141Projektstudium................................................................................................................................... 142

Vertiefungsmodul IW 3..................................................................................................................................145Informationssicherheit........................................................................................................................146Informationssicherheit und Compliance........................................................................................... 148

Name des Studiengangs:Bachelor Wirtschaftsinformatik (PO: 20122)

Modulname:Allgemeinwissenschaftliches Wahlpflichtmodul 1

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Allgemeinwissenschaftliches Wahlpflichtmodul 1 9

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Gabriele Blod Allgemeinwissenschaften und Mikrosystemtechnik

Studiensemestergemäß Studienplan

Studienabschnitt Modultyp Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. / 2. 1. Wahlpflicht 5

Verpflichtende VoraussetzungenkeineEmpfohlene Vorkenntnissekeine

InhalteVermittlung von Orientierungswissen und Allgemeinbildung.Vermittlung und Training von Schlüsselkompetenzen (z.B. Zusatzzertifikat "Soft Skills").Vermittlung und Training von (Fremd-)Sprachen

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenEinsichten in Themen, die über das Fachstudium hinausgehen (Orientierungswissen,Allgemeinbildung).Erwerb von methodischen und /oder sozialen Kompetenzen (Schlüssel-Kompetenzen).Erwerb von Fremdsprachenkompetenzen.

Zugeordnete Lehrveranstaltungen:Nr. Bezeichnung der Veranstaltung Lehrumfang

[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. AW-Modul 1 2 SWS 2 2. Fachspezifisches Englisch 2 SWS 3

Stand: 26.03.2019 Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg Seite 5



Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungAW-Modul 1 AW 1

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Gabriele Blod Allgemeinwissenschaften und MikrosystemtechnikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzN.N.LehrformAbhängig vom ausgewählten AW-Fach


Lehrumfang

[SWS oder UE]

Lehrsprache Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]2. 2 SWS deutsch 2

Zeitaufwand:Präsenzstudium Eigenstudium30h 30h

Studien- und PrüfungsleistungKlausur u./o. StA u./o. mdl. LN

InhalteAbhängig von der jeweiligen Lehrveranstaltung

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenAbhängig von der jeweiligen Lehrveranstaltung

LehrmedienAbhängig von der jeweiligen Lehrveranstaltung

LiteraturAbhängig von der jeweiligen Lehrveranstaltung

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungDas AW-Modul 1 ist aus dem gesamten AW-Angebot frei wählbar mit folgenden Ausnahmen:

• Module aus dem Bereich EDV• Module der VHB des Themenbereichs Internetkompetenz oder anderer

informatikbezogener Themen.




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFachspezifisches Englisch EN

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Gabriele Blod Allgemeinwissenschaften und MikrosystemtechnikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzN.N.LehrformSeminaristischer Unterricht mit Übungen (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





InhalteAlle Bereiche sind gleich gewichtet:Lesen und Besprechen von englischen FachtextenHören und Besprechen von englischen FachvorträgenGrundsätze der Erstellung von englischen Fachtexten,Erstellung eigener TexteFachdiskussionen in kleinen Gruppen, Präsentieren der Ergebnisse.

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden beherrschen die Grundsätze fachbezogener beruflicher Kommunikation in derenglischen Sprache und erwerben Strategien die ihnen eine selbständige Weiterentwicklungdieser grundlegenden Fertigkeiten ermöglichen.Speziell erwerben sie in den sprachlichen Kernfertigkeiten die folgenden Kompetenzen:Lesen: Englische Fachliteratur mittleren Schwierigkeitsgrads mit Verständnis lesen und denInhalt in verständlicher Form wiedergeben; Entwicklung von Lesestrategien, die zum effektivenUmgang auch mit schwierigen Texten führen.Schreiben: Erkennung und Anwendung wesentlicher Merkmale der Textstruktur im Englischen;Erkennung und angemessene Anwendung unterschiedlicher Schreibstile;einfache technische Geräte und den Ablauf einfacher technischer Vorgänge beschreiben; kurzeschriftliche Abhandlungen zu aktuellen Fachthemen verfassen.

LehrmedienTafel, Overhead, Notebook, Beamer, CD- und DVD-Player




Literatur• Eigenes Skript,• aktuelle Fachtexte• Übungsmaterialien

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungFachspezifisches Englisch wird im Studiengang angeboten.Keine Anmeldung im AW-System erforderlich.



Modulname:Betriebswirtschaftslehre 1

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Betriebswirtschaftslehre 1 3

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und Mathematik



[ECTS-Credits]1. 1. Pflicht 5


Inhaltesiehe Folgeseite

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzensiehe Folgeseite


[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Betriebswirschaftslehre 1 4 SWS 5




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungBetriebswirschaftslehre 1 BW 1

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r Angebotsfrequenz Dr. Wei Manske-Wang (LB)

LehrformSeminaristischer Unterricht mit integrierten Übungen (gesamt 4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]




Studien- und PrüfungsleistungSchriftliche Prüfung: 90 - 120 min

Inhalte• Einführung in ökonomische Grundlagen und Gegenstandsbereich der BWL als

Wissenschaft.• Betrieblicher Aufbau: Unternehmensziele und -typologie; Standortwahl• Führung des Betriebes.• Prozesse der betrieblichen Leistungserstellung (Güter-, Zahlungs- und Informationsflüsse).• Betriebliche Funktionen: Materialwirtschaft; Produktion, Marketing/Vertrieb.

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden erwerben Kenntnis über den Betriebsaufbau, die Betriebsführung, diebetrieblichen Produktionsfaktoren sowie die betrieblichen Funktionen Beschaffung, Produktionund Marketing/Vertrieb.Sie verstehen die Einsatzmöglichkeiten von Datenverarbeitung zur Unterstützung dieserbetrieblichen Funktionen.Im Rahmen von Übungen und Diskussionen vertiefen sie ihre Fähig- keiten, Lehrinhalte kritischzu reflektieren und ihr Fachwissen auf aktuelle betriebswirtschaftliche Themen anzuwenden

LehrmedienTafel, Notebook, Beamer




Literatur• Eigenes Skript und Übungsaufgaben.• Thommen, Jean-Paul & Achleitner, Ann-Kristin: Allgemeine Betriebs- wirtschaftslehre,

neueste Auflage, Gabler, Wiesbaden.• Straub, Thomas: Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, neueste Auflage,

Pearson, München.• Wöhe, Günter: Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, neueste Auflage,

Vahlen München.

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungDieses Modul kann durch den englischsprachigen VHB-Kurs "Fundamentals of BusinessAdministration" substituiert werden.




Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Betriebswirtschaftslehre 2 4









[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Betriebswirtschaftslehre 2 6 SWS 7




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungBetriebswirtschaftslehre 2 BW 2

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzBianca Gutschi (LB)Prof. Dr. Markus WestnerLehrformSeminaristischer Unterricht mit integrierten Übungen (gesamt 6 SWS)Die Lehrveranstltung kann in Teilen auch als virtuelle Lehrveranstaltung angeboten werden.


Lehrumfang

[SWS oder UE]




Studien- und PrüfungsleistungSchriftlliche Prüfung: 90 - 120 min

Inhalte• Marketing und Vertrieb: Vertiefung zu Produkt-, Preis-, Distributions- und

Kommunikationspolitik; Elemente des strategischen Marketings und der marktorientiertenUnternehmensführung; Detailaspekte des Vertriebs; Grundlegende Aspekte des Online-Marketings.

• Personal: Entwicklung und Aufgaben des Personalmanagements; Personalstrategie;Personal-planung; Personalbeschaffung; Personalauswahl; Personalentwicklung;Personalführung.

• Organisation: Grundlagen der Unternehmensführung und der Organisation;organisationstheoretische Ansätze; Organisation als Managementfunktion; Aufbau-undAblauforganisation; Organisationsformen; organisatorischer Wandel.

• Investition und Finanzierung: Vertiefende Aspekte der Beteiligungs-, Innen-und Fremdfinanzierung; vertiefende Aspekte der Investitionsrechnung undUnternehmensbewertung

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden erwerben die Befähigung zum marktorientierten Denken und Handeln. Siekönnen die einzelnen Marketinginstrumente zu einem Marketing-Mix verdichten und anwenden.Die Studierenden erwerben Kenntnis über die Entwicklung und das Aufgabenspektrumdes Personalmanagements. Sie entwickeln ein Bewusstsein für die Notwendigkeit einerstrategischen Perspektive der Personalarbeit. Darüber hinaus erwerben sie Kenntnisse über diegrundlegenden Konzepte, Instrumente und Methoden einer erfolgreichen Personalbeschaffung, -auswahl, -entwicklung und Personalführung.




Die Studierenden entwickeln ein Verständnis für Organisation als Managementfunktion undihrer Bedeutung für den Unternehmenserfolg. Sie erwerben Kenntnisse über die grundlegendenGestaltungsalternativen der Aufbauorganisation, ihrer Eignung zur Integration arbeitsteiligenHandelns und sie entwickeln ein Verständnis für Probleme des organisatorischen Wandels.Die Studierenden erwerben Kenntnis über verschiedene Finanzierungsquellen und derengeeignete Anwendung, über Verfahren der Unternehmensbewertung und deren Anwendung.Im Rahmen von Übungen und Diskussionen vertiefen die Studierenden ihre Fähigkeit,Lehrinhalte kritisch zu reflektieren und ihr Fachwissen auf aktuelle betriebswirtschaftlicheThemen anzuwenden.


Literatur• Eigenes Skript und Übungsaufgaben.• Thommen, Jean-Paul & Achleitner, Ann-Kristin: Allgemeine Betriebswirtschaftslehre,

neueste Auflage, Gabler, Wiesbaden.• Straub, Thomas: Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, neueste Auflage,

Pearson, München.• Wöhe, Günter: Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, neueste Auflage,

Vahlen München



Modulname:Grundlagen der Wirtschaftsinformatik

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Grundlagen der Wirtschaftsinformatik 2

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Frank HerrmannProf. Dr. Christoph SkorniaProf. Dr. Thomas Wölfl

Informatik und MathematikInformatik und MathematikInformatik und Mathematik








[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Grundlagen der Wirtschaftsinformatik 6 SWS 8




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungGrundlagen der Wirtschaftsinformatik WI

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Thomas WölflProf. Dr. Frank HerrmannProf. Dr. Christoph Skornia

Informatik und Mathematik

Lehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Frank HerrmannProf. Dr. Christoph SkorniaProf. Dr. Athanassios TsakpinisProf. Dr. Thomas WölflProf. Dr. Gregor ZellnerLehrformSeminaristischer Unterricht (4 SWS) mit Übungen (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]




Studien- und PrüfungsleistungSchriftliche Prüfung: 90 - 120 Min

Inhalte• Grundlegende Begriffe und Konzepte, u.a. System, Modell, Zeichen, Daten, Information,

Wissen, Code, WI, IuK sowie Prozess• IT-Systeme zur Unterstützung von Unternehmensprozessen, grundlegende Konzepte,

Grundbegriffe und Kernprozesse.• Grundlegende Modelle und Algorithmen, unter anderem Optimierung, diskrete Mathematik

und Graphentheorie.• Formale Grundlagen wie Automaten, von Neumann-Rechner, Algorithmen,

Berechenbarkeit

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenKenntnisse der Grundbegriffe der Wirtschaftsinformatik, der Konzepte des von Neumann-Rechners von Algorithmen und Software.Kenntnisse über den Gegenstandsbereich und die Ziele der Wirtschaftsinformatik.Kenntnisse über die Unterstützung von Unternehmensprozessen durch Informations- undKommunikationssysteme in der industriellen Praxis (u.a. Datenbanken, ERP-Systeme,Softwaresysteme) sowie ihre grundlegenden Konzepte.Grundlegende Methoden in der Wirtschaftsinformatik




LehrmedienOverheadfolien (in der Veranstaltung entwickelt),Power-Point Präsentation, PC und Beamer.Software: SAP R/3 und ILOG (System zur Lösung linearer Optimierungs- probleme); evtl. dieSimulationssoftware eM-Plant, sowie im Labor für Informationstechnik und Produktionslogistikentwickelte Algorithmen-trainer.

Literatur• Abts/Mülder: Grundkurs Wirtschaftsinformatik, 5. Aufl. Vieweg, 2004• Alpar/Grob/ Weinmann /Winter: Anwendungsorientierte Wirtschaftsinformatik, 4. Aufl.,

Vieweg 2005.• Mertens / Bodendorf / König / Picot: Grundzüge der Wirtschaftsinformatik, 9. Aufl.,

Springer, 2004.• Neumann, Klaus; Morlock, Martin: Operations Research, Carl Hanser Verlag, Karlsruhe,

2002 (2. Auflage).• John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullmann, Rajee Motwani, Einführung in die Automatentheorie,

Formale Sprachen Komplexitätstheorie“, Pearson Studium, 2002 (2. Auflage).



Modulname:Hardware-Grundlagen

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Hardware-Grundlagen 1

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Rudolf Hackenberg Informatik und Mathematik




Verpflichtende VoraussetzungenkeineEmpfohlene VorkenntnisseMathematik Vorbildung, abstraktes Denkvermögen




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Hardware-Grundlagen 4 SWS 5



Modulname:Hardware-Grundlagen

Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungHardware-Grundlagen HW

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Rudolf Hackenberg Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Rudolf HackenbergProf. Dr. Daniel MünchDr. Vlastimil Vavricka (LB)LehrformSeminaristischer Unterricht mit Übungen (4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Die Veranstaltung diskutiert die grundlegenden Ebenen von Digitalrechnern.• Inhalt der Vorlesung ist die Darstellung von Daten und Informationen sowie

die Binärarithmetik, die Betrachtung manueller Rechenmethoden der Schaltalgebra,die Darstellung arithmetischer Funktionen durch logische Funktionen sowie derenMinimierungsverfahren und der Entwurf von Standardschaltungen.

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDas Lernziel ist die Vermittlung und das Verstehen der Funktionsweise sowie des Entwurfs vonRechnerkomponenten.

LehrmedienTafel, Folien, Beamer

LiteraturWird in Abstimmung mit der jeweiligen Vorlesung empfohlen, in 2010 z.B.:Rechnergrundlagen, Von der Binärlogik zum Schaltwerk, Prof. Dr. Rainer Kelch, Hanser Verlag

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungSemiaristischer Unterricht mit Übungen, 4 SWS



Modulname:Mathematik 1

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Mathematik 1 7

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Martin Pohl Informatik und Mathematik




Verpflichtende VoraussetzungenkeineEmpfohlene VorkenntnisseBrückenkurse




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Mathematik 1 (LineareAlgebra) 6 SWS 7




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungMathematik 1 (LineareAlgebra) MA 1

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Martin Pohl Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Hans KieslProf. Dr. Stefan KörkelProf. Dr. Rainer LöschelProf. Dr. Martin PohlDr. Gabriela Tapken (LBA)Prof. Dr. Martin WeißProf. Dr. Peter WirtzLehrformSeminaristischer Unterricht mit integrierten Übungen (gesamt 6 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]




Studien- und PrüfungsleistungSchrifltiche Prüfung: 90 - 120 min

Inhalte• Mengenlehre und Logik (u.a. Mengenlehre und Aussagenlogik - Funktionen, Relationen,

Äquivalenzrelationen - Beweismethoden - Struktur von Gruppen, Ringen, Körper; endlicheKörper)

• Anschauliche Vektorrechnung, Analytische Geometrie (u.a.Vektorrechnung im R² -Vektorrechnung im R³, Vektorprodukt)

• Lineare Gleichungssysteme (u.a. Elementare Zeilenumformungen - GaußschesEliminationsverfahren)

• Matrizen (u.a. Struktur, Ringstruktur bei quadratischen Matrizen - Zusammenhang mitLinearen Gleichungssystemen - Determinante - Komplexe Zahlen)

• Vektorräume, v.a.Rn und Cn ( (u.a. Lineare Unabhängigkeit - Unterräume- Lösungsmengen von Linearen Gleichungssystemen - Basis, Dimension,Basistransformation)

• Normierte Vektorräume (u.a. Euklidische Norm)• Skalarprodukträume (u.a. Euklidisches Skalarprodukt, Orthogonal- und

Orthonormalsysteme)• Lineare Abbildungen (u.a. Matrizendarstellung, Orthogonale Abbildungen)




Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenVerständnis der Grundlagen der Logik.Beherrschung der Konzepte der Linearen Algebra.Fertigkeit in der Anwendung der Methoden der Linearen Algebra bei der Lösungpraxisorientierter Fragestellungen.

LehrmedienTafel, Overhead, Beamer, Einsatz Mathematischer Software

Literatur• Dirk Hachenberger: Mathematik für Informatiker• Rod Haggarty: Diskrete Mathematik für Informatiker• Peter Hartmann: Mathematik für Informatiker• David Lay: Linear Algebra and its Applications




Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Mathematik 2 8

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Martin Pohl Informatik und Mathematik




Verpflichtende VoraussetzungenkeineEmpfohlene VorkenntnisseMathematik 1 und Brückenkurse




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Mathematik (Analysis) 6 SWS 7




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungMathematik (Analysis) MA 2

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Martin Pohl Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Stefan KörkelProf. Dr. Rainer LöschelProf. Dr. Martin PohlDr. Gabriela Tapken (LBA)Prof. Dr. Martin WeißProf. Dr. Peter WirtzLehrformSeminaristischer Unterricht mit integrierten Übungen (gesamt 6 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Folgen und Reihen (u.a. Konvergenzbegriffe -Konvergenzkriterien für Folgen und Reihen-

Funktionenreihen)• Stetigkeit (u.a. Stetigkeitsbegriffe - Zwischenwertsatz)• Differentialrechnung (u.a. Differentiationsregeln - Mittelwertsatz der Differentialrechnung -

Extremwerte)• Integralrechnung (u.a. Riemannsches Integral - Mittelwertsatz der Integralrechnung -

Hauptsatz der Differential - und Integralrechnung- Integrationsregeln)• Mehrdimensionale Analysis (u.a. Funktionen in mehreren Veränderlichen - Grenzwerte

und Stetigkeit - Differenzierbarkeit, totale und partielle Ableitung - Extremwerte)

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenVerstehen der Konzepte der AnalysisBeherrschen der Konvergenzanalyse von ZahlenfolgenFertigkeit im flexiblen Einsatz der Methoden der Analysis bei der Lösung praxisorientierterFragestellungen

LehrmedienTafel, Overhead, Beamer, Einsatz mathematischer Software




Literatur• Dirk Hachenberger: Mathematik für Informatiker• Harro Heuser: Lehrbuch zur Analysis I, II• Peter Hartmann: Mathematik für Informatiker• James Stewart: Essential Calculus



Modulname:Programmieren 1

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Programmieren 1 5

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Thomas Wölfl Informatik und Mathematik








[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Programmieren 1 6 SWS 8




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungProgrammieren 1 PG1

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Thomas Wölfl Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Michael BulendaProf. Dr. Jan DünnweberProf. Dr. Daniel JobstProf. Dr. Carsten KernProf. Dr. Alexander MetznerProf. Dr. Christoph PalmProf. Dr. Stefanie ScherzingerDr. Torsten Strobl (LB)Dr. Wolfgang Wiedermann (LB)Prof. Dr. Thomas WölflLehrformSeminaristischer Unterricht (4 SWS) mit Übungen (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]




Studien- und PrüfungsleistungSchriftliche Prüfung: 90 - 120 Minuten

Inhalte• Problemanalyse und Algorithmusnotation• Ausdrücke, Operatoren, Operanden• Variablen und Datentypen, Arrays und Zeiger• Kontrollstrukturen• Funktionen• elementare und rekursive Datenstrukturen (z.B. verkettete Listen)• Iteration und Rekursion• dynamische und statische Speicherverwaltung• Modularisierung

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden verstehen die Konzepte prozeduraler Programmiersprachen.Die Studierenden können einfache Probleme analysieren und Algorithmen zur Lösung in derprozeduralen Programmiersprache C implementieren und testen.




Die Studierenden kennen elementare Datenstrukturen und können diese selbstständiganwenden.


Literaturz.B. können diese Bücher hilfreich sein

• Kirch-Prinz, Pinz: C, kurz & gut, O#Reilly, 2002• Goll, Dausman: C als erste Programmiersprache, Springer Vieweg, 2014• Schellong: Moderne C Programmierung, Xpert.press, 2014

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungZuordnung zu Ausbildungszielen:G2: Beherrschung elementarer Methoden der Mathematik und der Informatik zur Analyse undModellierungG3: Fähigkeit zur ingenieurmäßigen Planung und Erstellung von Software-Systemen, sowohl infachlicher, als auch in planerischer und organisatorischer Hinsicht




Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Programmieren 2 6





Verpflichtende VoraussetzungenkeineEmpfohlene VorkenntnisseProgrammieren 1




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Programmieren 2 (Java) 6 SWS 8




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungProgrammieren 2 (Java) PG2

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Thomas Wölfl Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Michael BulendaProf. Dr. Axel DoeringProf. Dr. Jan DünnweberProf. Dr. Daniel JobstProf. Dr. Carsten KernProf. Dr. Alexander MetznerProf. Dr. Stefanie ScherzingerProf. Dr. Thomas WölflLehrformSeminaristischer Unterricht (4 SWS) mit Übungen (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Laufzeitumgebung und professionelle Arbeitsumgebung• Klassen und Objekte, Datentypen• Klassenmodelle• Ein- und Ausgabe• Vererbung, abstrakte Klassen, Interfaces, Polymorphie• Verwendung von Generics• Collections-Framework, Arbeiten mit Objekten• Packages und Sichtbarkeiten• Exceptions und Logging• Innere und anonyme Klassen• GUI-Programmierung, Listener-Konzept• Threads und Grundlagen der Synchronisation




Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Verständnis der Grundzüge der objektorientierten Programmierung in Java• Fähigkeit, leichte und komplexere Probleme logisch zu erfassen und eine algorithmische

Lösung dafür in Java zu erstellen• Fähigkeit, bekannte oder erlernte Verfahren, Methoden und Algorithmen in lauffähige und

effiziente objektorientierte Software umzusetzen• Sinnvoller Einsatz vorhandener Klassenbibliotheken und Frameworks in eigene Lösungen

komplexerer Problemstellungen• Fähigkeit, sich fremde Klassen mit Hilfe der Dokumentation zu erarbeiten und zu nutzen• Fähigkeit, eigene Lösungsansätze zu kommentieren, zu dokumentieren und zu testen und

strukturelle Schwachstellen zu erkennen und zu beheben u. a. durch Einsatz gängigerEntwicklungswerkzeuge


LiteraturFolgende Literatur dient beispielhaft der Vertiefung:

• Jobst, Fritz (2015): Programmieren in Java, 7. volls. überarb. Aufl. München: Hanser.• Ullenboom, Christian (2012): Java ist auch eine Insel, 10., aktualisierte und überarb. Aufl.

Bonn: Rheinwerk/Galileo• Krüger, Guido u. Hansen, Heiko (2012): Handbuch der Java-Programmierung. München

u. a.: Pearson• u. v. m.



Modulname:Algorithmen und Datenstrukturen

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Algorithmen und Datenstrukturen 15

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Klaus Volbert Informatik und Mathematik



[ECTS-Credits]3. oder 4. 2. Pflicht 5

Verpflichtende VoraussetzungenMindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseProgrammieren 1 und 2




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Algorithmen und Datenstrukturen 4 SWS 5




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungAlgorithmen und Datenstrukturen AD

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Klaus Volbert Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Klaus VolbertLehrformSeminaristischer Unterricht (3 SWS) mit Übungen (1 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]


[ECTS-Credits]3. oder 4. 4 SWS deutsch 5



Inhalte• Komplexitätsanalyse (Modelle zur Laufzeit- und Speicherplatzanalyse, Best-, Average-und

Worst Case Analyse, Komplexitätsklassen, Asymptotische Komplexität)• Entwurfsmethoden (Divide and Conquer, Dynamische Programmierung, Backtracking)• Algorithmen für Standard-Probleme (Elementare, fortgeschrittene und schlüsselbasierte

Sortierverfahren, Datenstrukturen zur Verwaltung von Mengen - z.B. binäre Suchbäume,balancierte Bäume, Queues, Hashing, Suche in Mengen und Zeichenketten)

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenKenntnis grundlegender Entwurfsmethoden für AlgorithmenVerständnis der Komplexitätsanalyse (Laufzeit / Speicherplatz) von AlgorithmenBeherrschung von effizienten Datenstrukturen und Algorithmen für Standardprobleme (z.B.Suchen, Sortieren)Fähigkeit zur Implementierung der erlernten algorithmischen Methoden





Literatur• Cormen, T. H., Leisserson, C. E., Rivest, R.L., Stein, C.: Introduction to Algorithms, MITPress, 2001• Kleinberg, J., Tardos, E.: Algorithm Design, Addison Wesley, 2005• Ottmann, T., Widmayer, P.: Algorithmen und Datenstrukturen, Spektrum Akademischer Verlag,2002• Pomberger, G., Dobler, H.: Algorithmen und Datenstrukturen, Pearson Studium 2008• Schöning, U.: Algorithmik, Spektrum Akademischer Verlag, 2001• Sedgewick, R.: Algorithmen in C++, Pearson Studium 2002• Solymosi, A., Grude, U.: Grundkurs Algorithmen und Datenstrukturen in JAVA: EineEinführung in die praktische Informatik, Vieweg, 2008




Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Allgemeinwissenschaftliches Wahlpflichtmodul 2 20

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Gabriele Blod Allgemeinwissenschaften und Mikrosystemtechnik



[ECTS-Credits]3. / 4. oder 5. 2. Wahlpflicht 4

Verpflichtende VoraussetzungenMindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene Vorkenntnissein der Regel keine, außer bei aufeinander aufbauenden Kursen

Inhalte• Vermittlung von Orientierungswissen und Allgemeinbildung• Vermittlung und Training von Schlüsselkompetenzen (z.B. Zusatzzertifikat "Soft Skills")• Vermittlung und Training von (Fremd-)Sprachen

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Einsichten in Themen, die über das Fachstudium hinausgehen (Orientierungswissen,

Allgemeinbildung)• Erwerb von methodischen und/oder sozialen Kompetenzen (Schlüsselkompetenzen)• Erwerb von Fremdsprachenkompetenzen


[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. AW-Modul 2 2 SWS 2 2. AW-Modul 3 2 SWS 2





Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Gabriele Blod Allgemeinwissenschaften und MikrosystemtechnikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzN.N.LehrformAbhängig von der jeweiligen Lehrveranstaltung


Lehrumfang

[SWS oder UE]


[ECTS-Credits]3. / 4. oder 5. 2 SWS deutsch 2


Studien- und PrüfungsleistungKlausur und/oder Studienarbeit und/oder mdl. Leistungsnachweis





Weitere Informationen zur LehrveranstaltungDas AW-Modul 2 ist aus dem gesamten AW-Angebot frei wählbar mit folgenden Ausnahmen:

• Module aus dem Bereich EDV• Module der VHB des Themenbereichs Internetkompetenz oder anderer

informatikbezogener Themen.





Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Gabriele Blod Allgemeinwissenschaften und MikrosystemtechnikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzN.N.LehrformAbhängig von der jeweiligen Lehrveranstaltung


Lehrumfang

[SWS oder UE]




Studien- und PrüfungsleistungKlausur und/oder Studienarbeit und/oder mündlicher Leistungsnachweis





Weitere Informationen zur LehrveranstaltungAW-Modul 3: Anerkannt werden folgende Veranstaltungen:

• Sozial- und Methodenkompetenz: Blöcke 1 bis 4 (nicht Block 5)• Soziale Kompetenz• Zusatzstudium Internationale Handlungskompetenz (wenn mindstens zwei Kurse besucht,

nicht nur die Vorlesung im WiSe)• Internationale rhetorische Kompetenz (IRK): Kommunizieren mit anderen (Gespräch und

Moderation G1 - G5)• Mündliche Kommunikation und Sprecherziehung: Mündliche Kommunikation II



Modulname:Betriebssysteme

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Betriebssysteme 17

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Kucera Informatik und Mathematik




Verpflichtende VoraussetzungenMindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseProgrammiern 1 und 2, Hardwaregrundlagen und Rechnerarchitekturen




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Betriebssysteme 4 SWS 5



Modulname:Betriebssysteme

Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungBetriebssysteme OS

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Kucera Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Jan DünnweberProf. Dr. Markus KuceraProf. Dr. Georgios RaptisLehrformSeminaristischer Unterricht mit Übungen/Praktikum (gesamt 4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]


[ECTS-Credits]3. / 4. 4 SWS deutsch 5


Studien- und PrüfungsleistungSchriftliche Prüfung: 90-120 Min

Inhalte• Einführung (Historie, Betriebssystem, Schichtenmodell, Schnittstellen und virtuelle

Maschine)• Prozesse (Prozesszustände, Scheduling, Synchronisation, Kommunikation)• Speicherverwaltung (Speicherbelegungsstrategien, virtueller Speicher, Seitenverwaltung,

Segmentierung, Cache)• Dateiverwaltung(Dateisysteme, Dateiattribute, Datei-funktionen, Dateiorganisation)

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden kennen die wichtigsten Mechanismen eines Betriebssystems.Sie verstehen die grundlegenden Konzepte eines modernen Betriebssystems und erwerbenFertigkeiten in der systemnahen Programmierung

LehrmedienTafel, Beamer, Folien

Literatur• Tanenbaum, Moderne Betriebssysteme• Silberschatz et al, Operating System Concepts



Modulname:Datenbanken, Databases

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Datenbanken, Databases 11

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Stefanie ScherzingerProf. Dr. Edwin Schicker

Informatik und MathematikInformatik und Mathematik




Verpflichtende VoraussetzungenMindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseGute Programmierkenntnisse in C, Java oder C++Theoretische Informatik




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Datenbanken 6 SWS 7




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungDatenbanken DB

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Stefanie ScherzingerProf. Dr. Edwin Schicker


Lehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzAlfred Jockisch (LB)Stephan Payer (LB)Prof. Dr. Stefanie ScherzingerProf. Dr. Edwin SchickerBernhard Zeller (LB)LehrformSeminaristischer Unterricht mit Übungen (6 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Relationenmodell: Integritätsregeln, Relationale Algebra. Entity-Relationship-Modell und

Normalformen.• SQL: Datenbankzugriffssprache DML, Datenbankbeschreibungssprache DDL, Sichten,

Schemata, Besonderheiten in speziellen Datenbanken.• Datenbankprogrammierung: Transaktionen, Zugriff auf Datenbanken mit geeigneten

Programmiersprachen, Fehlerbehandlung.• Concurrency und Recovery von Datenbanken: Recovery, Log-Dateien, Checkpoints,

Concurrency, Lockmechanismen, Deadlock.• Datenbankoptimierung: Optimierung der Zugriffe , Indexe• Ausgewählte aktuelle Entwicklungen, etwa zu XML, NoSQL, Datenbanken in der Cloud

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Die Studierenden kennen den Aufbau und die Funktionsweise von Datenbanken.• Sie kennen die Datenbanksprache SQL.• Die Studierenden erwerben die Fertigkeit, selbstständig kleinere bis mittlere Datenbanken

zu entwerfen.• Sie können diese Datenbanken erzeugen, einrichten und verwenden.




• Die Studierenden sind in der Lage, auch komplexe Datenbanken einzusetzen und effizientzu programmieren.

• Die Studierenden können ausgewählte aktuelle Entwicklungen im Bereich Datenbankenein- und zuordnen (z.B. XML, NoSQL, ...).

LehrmedienTafel, Beamer, Notebook

Literatur• E. Schicker: Datenbanken und SQL, Springer-Vieweg 2014• A. Kemper / A. Eickler: Datenbanksysteme: Eine Einführung, Oldenbourg, 2015• C.J. Date: Introduction to Database Systems, Addison Wesley, 2003• C.J. Date / H. Darwen: SQL – Der Standard, Addison Wesley, 1998

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungZuordnung zu Ausbildungszielen:G1: Kenntnis des Aufbaus, sowie der Möglichkeiten und Grenzen von Systemen derInformationstechnikG2: Beherrschung elementarer Methoden der Mathematik und der Informatik zur Analyse undModellierungG3: Fähigkeit zur ingenieurmäßigen Planung und Erstellung von Software-Systemen, sowohl infachlicher, als auch in planerischer und organisatorischer Hinsicht



Modulname:Fachbezogenes Wahlpflichtmodul 1

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Fachbezogenes Wahlpflichtmodul 1 19

Modulverantwortliche/r FakultätDekan Fakultät IM Informatik und Mathematik



[ECTS-Credits]3./4. 2. Wahlpflicht 5

Verpflichtende VoraussetzungenMindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseModule des 1. und zum Teil des 2. Studienabschnitts in Abhängigkeit der gewähltenLehrveranstaltung

Inhalteabhängig von der jeweiligen Lehrveranstaltung

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzenabhängig von der jeweiligen Lehrveranstaltung





[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. FWPM1 KBCO Business Consulting 4 SWS 5 2. FWPM1 KDHE: Internet of Things

and Digital Health Ecosystems4 SWS 5

3. FWPM1 KDTH: Design Thinking 4 SWS 5 4. FWPM1 KSAP1: ABAP-Entwicklung

von SAP Netweaver (Grundkurs)4 SWS 5

5. FWPM1 ZAPP App-Programmierung 4 SWS 5 6. FWPM1 ZBDL: Basics of Deep

Learning for Image Analysis4 SWS 5

7. FWPM1 ZCRE Cyberethics:Recht und Ethik in der künstlichenIntelligenz

4 SWS 5

8. FWPM1 ZDIG Digitalisierung 4 SWS 5 9. FWPM1 ZIIM: ZIIM Introduction

Innovation Management4 SWS 5

10. FWPM1 ZOCK: Projekt: Client-K.I.sfür Brettspiele

4 SWS 5

11. FWPM1 ZWAP: Modern WebApplications & Services usingReact.js and Node.js

4 SWS 5

Hinweise zur Belegungspflicht oder zu OptionenDas Angebot der Lehrveranstaltungen regelt der Studienplan (Angebot SoSe 2019).Die Zuordnung der Lehrveranstaltungen zu den Studienabschnitten ist dringend zubeachten:

• Z + Modulkürzel: Zweiter Studienabschnitt• D + Modulkürzel: Dritter Studienabschnitt• K + Modulkürzel: Zweiter und Dritter Studienabschnitt




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFWPM1 KBCO Business Consulting KBCO

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Markus WestnerLehrformSeminaristischer Unterricht 4 SWS (ca. 30 Studierende)


Lehrumfang

[SWS oder UE]


[ECTS-Credits]4. / 6. oder 7. 4 SWS englisch 5






InhalteProfessional and corporate context

• Characteristics of professional services industry• Characteristics and key success factors of project work• Characteristics of collaborative work in dispersed and heterogeneous teams

Strategic management and research tools

• Fundamental concepts for analysing companies and their markets internally/externally• Information research and knowledge creation

Project management good practices

• Project Initiation• Project Planning• Project Execution• Project Monitoring

Student project work

• Pitch and plan a project• Execute the project• Monitor the project• Communicate professionally with, e.g., jour fixe meetings, steering committees and the

associated results in form or minutes, status reports, and presentations

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Ability to pitch for, to plan, and to execute a business project following generally agreed

principles of project management and professional conduct• Ability to work collaboratively and professionally together as a team using groupware

technology• Ability to research and to analyse a company and its business environment strategically

and to draw meaningful and actionable business implications• Ability to structure and visualize verbal and written communication according to

professional business standardsAbility to create and deliver work results in a professionalmanner in English language

LehrmedienLearning Management System, Videos, Folien, Literatur, Projektor

Literatur• Eigenes Skript• Wickham, Louise & Wilcock, Jeremy (2016). Management Consulting: Delivering an

Effective Project. Pearson.• Zelazny, Gene (2006). The Complete Say It With Charts Toolkit. McGraw-Hill.• Minto, Barbara (2008). The Pyramid Principle. Pearson.Rothaermel, Frank (2017):

Strategic Management. McGraw-Hill.

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungVoraussetzungen lt. Prüfungsordnung: keine




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFWPM1 KDHE: Internet of Things and Digital Health Ecosystems KDHE

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzDr. Rajeev Kanth (LB)LehrformFace-to-face and Online teaching


Lehrumfang

[SWS oder UE]



Zeitaufwand:Präsenzstudium Eigenstudium


InhalteCourse Contents:How the Internet of Things revolution will dramatically alter manufacturing, energy, agriculture,transportation and other industrial sectors of the economy. It will also fundamentally transformhow people will work through new interactions between humans and machines. Dubbed theIndustrial Internet (of Things), will bring along with new risks, to business and society. It willcombine the global reach of the Internet with a new ability to directly control the physical world,including the machines,factories and infrastructure that define the modern landscape. How it willaffect existing industries, value chains, business models and workforces.The Digital Health sector Ecosystem comprises of research, product development, innovation,companies, hospitals, research centers, manufacturers of the field. The public and the privatesector of the digital health are included in Ecosystem.There are systems that pay for, coordinate and deliver care. There are also systems that helppeople self-manage a lifestyle goal or healthcare condition. Platforms provide the connectedinfrastructure that enables service providers and consumers to exchange value. Healthcareenterprises also need a rich and robust portfolio of digital partners to form their future businessecosystems.Ecosystems will extend beyond technology to connect the capabilities, expertise and servicesthat touch healthcare organizations, consumers and clinicians. Healthcare organizations thattake a leadership role in transformation realize that the strategic platform and ecosystemdecisions they make today determine their future success.




Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenObjectivesStudent will have deep knowledge of the ecosystems related to Industrial Internet and DigitalHealth fields. Ecosystem means technological, business, development, market, product, social,sales, testing, stakeholders, companies and universities participation in operating the digitalindustry and digital social and health care sphere.Learning Outcomes•To understand the basics of an Internet of Things in terms of Sensors, EmbeddedSystems,Connectivity and Networking•Students will have an understanding of ecosystems related to Industrial IoT•How Digital Health and the Internet of Things are connected together?•To become familiar with societal applications of IoT

LiteraturTextbook/teaching material (for reference purposes)Course material from the instructor. Part of the material is e-learning material, Scientific Articlesprovided by the instructor.

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungDuration: 2 weeks block course + virtual lectures




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFWPM1 KDTH: Design Thinking KDTH

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Heckner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Markus HecknerLehrformSeminar with project work


Lehrumfang

[SWS oder UE]





InhalteContent•Introduction to Design Thinking•Introduction to agile project management (Scrum)•Introduction to theories behind design thinking•Course project

• Design thinking workshop – Students will work on a challenge by an industry partner• Project phase• Final presentation

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenObjectivesDuring the course students will work in small groups on concrete challenges coming from anindustry partner (e.g. Continental, Krones, Bosch Siemens Hausgeräte, ...), using the DesignThinking process and agile project management.Upon completion of this course students will have gained the following:•Understanding of the Design Thinking process and its phases•Understand the current role of Design Thinking and the importance of innovation for companies•Recognize the importance of user feedback in innovation projects•Ability to transfer outputs of a Design Thinking project into an agile project managed withScrum•Ability to apply the Design Thinking innovation methodology in concrete innovation projects•Understand theoretical foundations behind Design Thinking.




LiteraturTextbook/teaching material•Own lecture notes•Alvares de Souza Soares, P. (2016). Design Thinking -eine neue Denkschule erobertDeutschlands Strategie-Abteilungen. Online verfügbar: http://www.manager-magazin.de/magazin/artikel/ design-thinking-eine-kreativitaetstechnik-erobert-konzernzentralen-a-1086472. Html•Dark Horse Innovation. (2017). Digital Innovation Playbook. Hamburg: Murmann PublishersGmbH.•Ubernickel, F., Brenner, W., Pukall, B., Naef, T. & Schindlholzer, B. (2015). Design Thinking -DasHandbuch. Frankfurt: Frankfurter Societäts-Medien GmbH.




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFWPM1 KSAP1: ABAP-Entwicklung von SAP Netweaver(Grundkurs)

KSAP1

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Athanassios Tsakpinis Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Athanassios TsakpinisLehrformSeminaristischer Unterricht (2 SWS) mit Übungen (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]




Studien- und PrüfungsleistungKlausur und/oder Studienarbeit und/oder mündlicher Leistungsnachweis,

Inhalte• Architektur und Komponenten eines SAP-Systems; Werkzeuge in der Software-

Entwicklung• Struktur und Basiselemente der Programmiersprache ABAP/4• Prozedurale Programmierung• Typkonzept, interne Tabellen• Datenbankschnittstelle (SQL),• Textuelle GUI-Programmierung• Modularisierungskonzepte• Einführung in die Dialogprogrammierung• Für die Übungen steht ein SAP-System zur Verfügung.

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Kenntnis der Software-Entwicklungsumgebung des SAP-Systems.• Überblick über die SAP-Komponenten.• Grundkenntnisse in der Programmierung im SAP-Umfeld.• Sicherer Umgang mit der SAP-Entwicklungsumgebung.

LehrmedienFolienkopien, interaktiver Übungsbetrieb mit kurzen Vorführungen des Dozenten mitanschließenden Übungen




Literatur• Aktuelle Literatur insbesondere aus dem Umfeld der eingesetzten Systeme (insbesondere

SAP-Portal, WEB-Programmierung)• Keller H, Krüger S: ABAP Objects, Galilleo Press

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungEmpfohlene Voraussetzungen: Programmieren




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFWPM1 ZAPP App-Programmierung ZAPP

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Kucera Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzAndreas Eckner (LB)Prof. Dr. Markus KuceraLehrformSeminaristischer Unterricht mit Übungen


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte Grundlagen von Smartphones:

• Geräte, Betriebssysteme, Programmiersysteme• Systemaufbau• Sicherheit• Gestaltung von Oberflächen• Verarbeitung von Nachrichten, Kommunikation• Dateisystem und Datenbanken• Standortbezogene Dienste.

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden können die spezifischen Möglichkeiten von Smartphones bei der Entwicklungvon Anwendungen für mobile Systeme (sog. Apps) einsetzen. Dies gilt insbesondere fürBesonderheiten bei der Mensch-Maschine-SchnittstelleGestensteuerung, Sprachein-/AusgabeOrtsbezogene AnwendungenInteraktion mit Anwendungen in der sog. Cloud

LehrmedienPräsentationsfolien, Folienkopien, Skript, Tafel




LiteraturBecker/Pant: Android2: Grundlagen und Programmierung, dPunkt Verlag, 2. Auflage 2010u.v.a.

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungVorlesung (2 SWS), Übungen/Praktikum (2 SWS)




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFWPM1 ZBDL: Basics of Deep Learning for Image Analysis ZBDL

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Christoph Palm Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Christoph PalmLehrformSeminaristic lecture and project work


Lehrumfang

[SWS oder UE]


[ECTS-Credits]4. 4 SWS englisch 5






Inhalte1. IntroductionGeneral Concept of Machine LearningSome ExamplesNotation and Mathematical Basics2. Neural NetsLinear RegressionClassificationPerceptronLogistic RegressionMulti-layer Multi-class Neural NetworksActivation FunctionsSummary: Components of Neural Nets3. Learning of Deep Neural NetsCross ValidationGradient DescentBackpropagationRegularization4. Basics of Image ProcessingDiscrete ImagesColor and Color SpacesConvolution5. Convolutional Neural NetsConceptAugmentationExample6. ArchitecturesAlexNet, VGGResidual NetInception Net7. Current Projects and AssignmentDeep Learning related Projects in ReMICAssignment of own Deep Learning Project

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenProfessional competence - KnowledgeAfter successful graduation of this module, students are able to

• analyze problems of being supervised or unsupervised, regression or classification• explain the components of an artificial neural net (NN) and their interaction• describe the principle of backpropagation and calculate partial derivatives of simple graph-

based formulae• characterize convolutional neural nets and explain the special features of neural nets

applied on images• describe methods to avoid over- and underfitting and explain their effect• explain correct data handling in terms of test and training and methods to augment data• know some “standard” NN architectures and their main differences• build an own simple NN with more than three layers out of these components with the

help of a given machine learning framework




Professional competence - SkillsAfter successful graduation of this module, students are able to

• learn new content from technical or scientific papers• handle an open source machine learning framework• preprocess image data• train and test a deep learning network with image data• know the use of a study diary and prepare an own study diary

Personal competence – Social Skills and Self-RelianceAfter successful graduation of this module, students are able to

• understand an English lecture• ask the lecturer in correct terminology in English• work in a team• reflect the difference between artificial intelligence and machine learning and realize the

impact of deep learning in their daily life

LehrmedienBeamer, electronic Whiteboard, Video recording, lecture slides before the lecture and lecturenote afterwards

Literatur• James, Witten, Hastie, Tibshirani: An Introduction to Statistical Learning with Applications

in R, Springer, 2015• Tariq Rashid: Neuronale Netze selbst programmieren, O’Reilly, 2017• Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville: Deep Learning, MIT Press, 2016

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungEigenstudium: 90h with 50h for project work, 8h for exam preparation and 32h for literature andcourse material study for pre- and postpreparation of lectures




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFWPM1 ZCRE Cyberethics: Recht und Ethik in der künstlichenIntelligenz

ZCRE

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzSabine Sobola (LB)LehrformSeminaristischer Unterricht mit Übungen


Lehrumfang

[SWS oder UE]








Inhalte1. Klärung grundsätzlicher Fragen:Was verstehen wir unter „Recht“? Was ist „Ethik“, wie unterscheidet sich diese sich von unsererMoral? Diskussion um die Frage, ob es moralische Verpflichtungen gibt, die losgelöst vonKultur, Weltanschauung und Individuum definiert werden können.2. Warum leben wir in Staaten zusammen und nicht mehr in Familienclans? GeschichtlicherRückblick und u.a. Überblick über die Vertragstheorien von Hobbes und Locke. Formen desgesellschaftlichen Zusammenlebens.3. Was zeichnet moderne Demokratien aus?Überblick über die Kennzeichen demokratischer Gesellschaften: Meinungs- und Pressefreiheit,freie Wahlen, Schutz des Individuums und Privatheit. Freiheit und Sicherheit: die zweigegensätzlichen Bedürfnisse in der Demokratie. Niederschlag im Recht.4. Woher kommen unsere Grundrechte?Geschichtlicher Abriss zum Grundgesetz. Das sich wandelnde Menschenbild in derRechtsprechung des Bundesverfassungsgerichts. Die europäische Grundrechtscharta undinternationale Abkommen. Die Entwicklung des „Feindstrafrechts“.5. Entwicklung eines „Roboterrechts“Zivil- und strafrechtliche Grundlagen, vor allem Produkthaftungsrecht und Vertragsrecht. AktuelleFälle und gerichtliche Urteile im status quo.6. Was zeichnet den Menschen aus?Theorien zur Definition des Menschen. Was ist Intelligenz? Abgrenzung des Menschen vomTier. Was ist Bewusstsein aus biologischer und aus philosophischer Sicht?7. Ethische TheorienKlassiker aus der Tugendethik (Aristoteles), der Deontologie (Kant) und der Teleologie (Mill).Welcher Ethik folgt unser Staat? Ethische Kodizes im status quo, z.B.in der Medizin.8. Ideen künstlicher IntelligenzFilme, Bücher und echte Forschung: wie weit liegen sie auseinander? Wo liegt die Nützlichkeitund wo Gefahren? Welches Menschenbild wird in verschiedenen Einzelfällen transportiert?9. FallbesprechungenRechtliche und philosophische Dimensionen von Filmmaterial: Ex Machina, Blade Runner I,Matrix I.

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden können ethische und rechtliche Argumente im Zusammenhang mit Fragen derkünstlichen Intelligenz vortragen und nachhaltig begründen. Sie sind in der Lage, die geltendengesetzlichen Normen im Zusammenhang mit Innovation und Technik wiederzugeben. Siekennen die wesentlichen ethischen Fragestellungen, die sich im Zusammenhang mit künstlicherIntelligenz stellen.

LehrmedienVortrag, Bücher, kopierte Unterlagen, Power Point, Filmausschnitte.




LiteraturZur Ethik:• Aristoteles: Nikomachische Ethik;• Kant, Immanuel: Grundlegung zur Metaphysik der Sitten;• Mill, John Stuart: Der Utilitarismus;Zur Politik:• Hobbes, Thomas: Vom Menschen; Locke, John: über die RegierungZum Recht:• Rüthers, Bernd: Rechtstheorie, 8. AuflageEs werden zudem Texte als Reader ausgeteilt.

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungVoraussetzungen lt. Prüfungsordnung: Mindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene Voraussetzungen: Grundsätzliches Verständnis von gesellschaftlichen undrechtlichen Zusammenhängen. Sehr gute Allgemeinbildung.




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFWPM1 ZDIG Digitalisierung ZDIG

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Wolfgang Mauerer Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzDr. Thomas Zander (LB)Lehrform Seminaristischer Unterricht 3 SWS, Übungen 1 SWS (ca. 15 Stud.)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte1. Einführung in den Begriff der DigitalisierungBegriffsbildung, Unterscheidung zwischen Hype und neuartigen Geschäftsmöglichkeiten.Implikationen auf Berufsbilder und Qualifikation.2. Omnipräsenz der DigitalisierungPhrasen wie „Software is eating the world.“ und „AI is eating software.“ in der Realität. Beispielefür Digitalisierung im Privatleben und im Berufsleben. Informationssicherheit und Security-Desaster.3. Die “Building blocks” der DigitalisierungData collection + storage, Machine Learning + Artificial Intelligence, Bias, Blockchain. Open-Source.4. Die Infrastruktur der DigitalisierungHigh-Performance & Cloud Computing, Spezialisierte Hardware-Architekturen, Infrastructureorchestration, Infrastructure-as-code. Vendor-lock-in und Workarounds. Kommende Trends: Fogcomputing, workload mobility.5. Konsequenzen und AusblickZukünftige Hardware-Architekturen, Auferlegte Grenzen der Digitalisierung und Regulierung.Ethik und Moral; Beispiele für fragwürdigen Einsatz verfügbarer Möglichkeiten.

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDigitalisierung findet ihren Weg in nahezu alle Lebens- und Arbeitsbereiche. KlassischesProdukt- und Lösungsgeschäft wandeln sich zu stark datengetriebenen Modellen.Ein grundsätzliches Verständnis für den Einfluß der Digitalisierung auf Privatleben undArbeitsumfeld wird geschaffen. Geschäftsmodelle von „Digital Companies“ werden eingeführt




und Vergleiche zu klassischen Modellen diskutiert und bewertet. Notwendige Änderungen inR&D Prozessen werden exemplarisch untersucht und neuartige Kollaborationsformen etabliert(z.B. „DevOps“, „Hackathon“). Kosten und Nutzen vormals nicht möglicher Konzepte („after-market feature unlocking“) werden herausgearbeitet, um Verpflichtungen, Möglichkeiten undGefahren einschätzen zu können.Kernsgeschäfte von „digital companies“ (Daten sammeln, Verarbeiten mit Unterstützung von AI/ML) werden analysiert und in den Übungen beispielhaft entwickelt.

LehrmedienTafel, Folien

LiteraturTBD

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungEmpfohlene Voraussetzungen:

• Statistik• Grundlagen der Informatik• Kennznisse in IP-Networking• Grundlagen der Programmierung in Python




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFWPM1 ZIIM: ZIIM Introduction Innovation Management ZIIM

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzThomas Gallner (LB)LehrformSeminaristischer Unterricht mit Übungen


Lehrumfang

[SWS oder UE]





InhalteIntroduction to Innovation Management

• Strategy: Innovation Strategy, Intellectual Property, Innovation Portfolio, Risk Management• Structure: Innovation Life Cycle Management, Tools & Infrastructure, Process Control (KPI)• Culture: Innovation Culture, Communication, Competencies, Leadership, Motivation

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenThe course is intended to give the participants a systematic overview to

Differentiate between “classical” R&D and innovationDeploy innovation structures and methodsUnderstand innovation in the bigger context (business strategy, market environment)Establish structures and processes to transparently picture the maturity of innovationUnderstand the importance for a long-term innovation culture, including

• Close involvement of stakeholder and management• Motivation and inspiration of employees• Communication and establishment of values





Literatur• Elon Musk: Tesla, SpaceX, and the Quest for a Fantastic Future (Ashlee Vance)• Zero to One: Notes on Start Ups, or How to Build the Future (Peter Thiel)• Good To Great (Jim Collins)• The Innovator's Dilemma (Clayton M. Christensen)• Das Comeback der Konzerne: Wie große Unternehmen mit effizienten Innovationen den

Kampf gegen disruptive Start-ups gewinnen (Lucas Sauberschwarz und Lysander Weiß)• Innovation and Entrepreneurship (Peter F. Drucker)

Weitere Informationen zur Lehrveranstaltung




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFWPM1 ZOCK: Projekt: Client-K.I.s für Brettspiele ZOCK

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Carsten Kern Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Carsten KernLehrformSeminaristischer Unterricht mit integrierten Übungen und Praktika (gesamt 4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





InhalteZiel der Lehrveranstaltung ist das Verständnis unterschiedlicher Verfahren der künstlichenIntelligenz zur Entwicklung und Implementierung eines spielstarken Computerspielers für eineerweiterte Versions des Spiels Reversi in Teams. Dabei werden während des Semestersfortlaufend neue Konzepte und Techniken vorgestellt, um „intelligentere“ Computerspielerzu erstellen. Die vorgestellten Verfahren werden von den Studierenden aufgearbeitet undim Praktikum umgesetzt. Während des Semesters werden außerdem die jeweiligen Clientsgegeneinander antreten, um den aktuellen Fortschritt zu messen. Abschließend wird im Rahmeneines Wettbewerbs ein Sieger der Veranstaltung gekürt.

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Studierende können in der Theorie erlernte Verfahren der künstlichen Intelligenz wiedergeben.• Studierende können verschiedene Verfahren der künstlichen Intelligenz von einanderabgrenzen und den jeweiligen Nutzen für den Einsatz im Projekt benennen.• Studierende erlernen die Fähigkeit der Umsetzung von vorgegebenenSpezifikationsdokumenten (z.B. Spiel- und Netzwerkspezifikationen).• Studierende sind in der Lage mit unterschiedlichen Heuristiken zu experimentieren und einefür Ihre Projekt geeignete zu konfigrieren.• Studierende können erlernte Algorithmen an Praxisbeispielen anwenden.• Studierende sind in der Lage einen spiel- und konkurrenzfähigen Computerclients konzipierenund implementieren.• Studierende arbeiten im Team und können die Aufgabenteilung selbständig planen undkoordinieren.• Sie erweitern ihre Kompetenz zum technischen Beschreiben und Dokumentieren der eigenenUmsetzung.




• Sie erweitern ihre Kompetenz zum Präsentieren der eigenen Ergebnisse vor der Gruppe.

LehrmedienPowerPoint-Folien, Laptop, Beamer

LiteraturS. Russell, P. Norvig: Künstliche Intelligenz, Pearson Studium, 3. Auflage, 2012




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungFWPM1 ZWAP: Modern Web Applications & Services usingReact.js and Node.js

ZWAP

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzJussi Koistinen (LB)LehrformLectures + Guided Lab Sessions


Lehrumfang

[SWS oder UE]





InhalteContent•Node.js principles and practices•Developing node.js applications with MySQL database•Implementing web applications with node.js template engines•Introduction to front end development•Developing web applications with jQuery and node.js•React JS principles and practices

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenObjectivesThis course will introduce the principles, practices and tools for modern web applications andservices using the node.js, jQuery and React JS ecosystems.On completion of the course the students will be able to:•Knowledge & Understanding: Understand the structure and patterns required to implement arobust web application & service. In particular, apply these principles to the node.js, jQuery andReact JS ecosystems.•Skills & Abilities: Implement a node.js web application and, REST service using modern(ES6) features, including appropriate persistence (database) layer and React JS and jQueryclientlayer.The course will consist mix of lectures and guided labs (in a computer lab)..




LiteraturTextbook/teaching material•Node.js in Action, Second Edition, Alex Young, Bradley Meck, and Mike Cantelon,Manning,2017•Node.js 8 the rightway : practical, server-side JavaScript that scales, Pragmatic Programmers,Wilson, Jim R., 2018•Learning React, Addison-Wesley, Chinnathambi, Kirupa, 2017•JavaScript & jQuery : interactive front-end web development, John Wiley & Sons, Jon Duckett,2014•Course notes

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungPrerequisite(s)Basic programming ability, basic skills of HTML, Javascript, CSS and databasesDuration: 3 weeks blockcourse and virtual lectures



Modulname:Geschäftsprozessanalyse und -design

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Geschäftsprozessanalyse und -design 13

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Frank Herrmann Informatik und Mathematik




Verpflichtende VoraussetzungenMindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene Vorkenntnissekeine




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Geschäftsprozessanalyse und -design 6 SWS 7



Modulname:Geschäftsprozessanalyse und -design

Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungGeschäftsprozessanalyse und -design GP

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Frank Herrmann Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Frank HerrmannStefan Spörrer (LB)Prof. Dr. Thomas WölflProf. Dr. Gregor ZellnerLehrformSeminaristischer Unterricht (4 SWS) mit Übungen (2 SWS), Projekte


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Einführung in Geschäftsprozesse,• Strukturerfassung von Geschäftsprozessen,• Modellierung und Analyse von Geschäftsprozessen• Nutzung von Modellierungstools

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Möglichkeiten zur formalen Beschreibung von Geschäftsprozessen• Beschreibung von Geschäftsprozessen aus der industriellen Praxis• Rechnerunterstützte Auswertung von Geschäftsprozessen

Lehrmedien• PowerPoint Präsentation,• PC und Beamer• Modellierungstools

Literatur• „Geschäftsprozesse“ von Friedrich Rosenkranz, Springer Verlag, Basel und München.• "BPMS-Einführung in Business Process Management-Systeme" von Thomas Allweyer,

BOD, Norderstedt.



Modulname:IT-Architektur

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.IT-Architektur 10





Verpflichtende VoraussetzungenMindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseHardware-Grundlagen




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. IT-Architektur 4 SWS 5




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungIT-Architektur IA

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Thomas Wölfl Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzStefan Spörrer (LB)Prof. Dr. Thomas WölflLehrformSeminaristischer Unterricht (4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Einordnung der IT-Architektur in die strategische Unternehmensarchitektur, bestehend aus

Business Architektur, Technischer Architektur, Lösungsarchitektur und IT-Architektur.• Methode der Service Oriented Architecture (SOA) als Beispiel für eine ganzheitliche

Vorgehensweise.• Strukturkomponente Daten: Metadaten, Datenmodellierung.• Strukturkomponente Anwendungen: Anwendungslandschaft, Bestand

Anwendungssoftware, Schnittstellen, Ereignisse, Services, Internet, Intranet, Extranet.• Strukturkomponente Technik: HW/SW-Plattformen, Servertypen, Client/Server,

Netzwerke, Betriebssysteme, DBMS.• Standards für IT-Prozessmodelle (COBIT; ITIL; MOF).• Fallstudien zur praktischen Umsetzung von typischen Unternehmens- architekturen in

wirksame IT-Architekturen.

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden beurteilen die Verknüpfung von betrieblicher Unternehmensarchitektur und IT-Architektur (vgl. Stadtentwicklung und Bebauungsplan einer Stadt).Die Studierenden können spezifische IT-Architekturen gestalten.Die Studierenden kennen die Grundprinzipien und Modelle, um die Unternehmensentwicklungmittels IT zu befördern.Die Studierenden beherrschen typische Organisationsformen für IT-Einheiten sowie ausgewählteStandards für IT-Prozessmodelle.




LehrmedienTafel, Folien, Beamer

Literatur• Dern G: Management von IT-Architekturen; 2. Aufl., vieweg 2006• Keller W: IT-Unternehmensarchitektur; dpunkt, 2006• Niemann K: Von der Unternehmensarchitektur zur IT-Governance; vieweg 2005



Modulname:Praktikum mit Praxisseminar

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Praktikum mit Praxisseminar 21 / 22

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Klaus Volbert Informatik und Mathematik




Verpflichtende Voraussetzungen90 Kreditpunkte aus den vorangegangenen 4 Semestern oder vollständiges Ablegen derGrundlagenmodule (Erwerb von 60 Kreditpunkten) und Absolvierung mindestens eines weiterenStudiensemesters in Vollzeit.




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Praktikum im Betrieb und

Praxisseminar26



Modulname:Praktikum mit Praxisseminar

Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungPraktikum im Betrieb und Praxisseminar PR + PS

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Klaus Volbert Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r Angebotsfrequenzalle Professoren/innen der Fakultät IMLehrformPraktikum (18 Wochen Vollzeit im Betrieb) und Praxisseminar (1 Tag)


Lehrumfang

[SWS oder UE]


[ECTS-Credits]5. deutsch 26


Studien- und PrüfungsleistungNachweis über 18 Wochen Praktikum im Betrieb,Seminarvortrag mit Erfolg und Praktikumsbericht mit Erfolg

InhalteIm Rahmen von DV-Projekten ist die Mitarbeit in möglichst allen Projektphasen (Systemanalyse,Systemplanung, Implementierung und Systemeinführung) sicherzustellen.

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Kenntnis der Arbeitsweise und Arbeitsabläufe in einem Unternehmen• Erfahrung in der praktischen Anwendung im Studium erworbener Fachkenntnisse• Erfahrung in der Diskussion und Präsentation von Arbeitsergebnissen

LehrmedienPraxisseminar: Tafel, Notebook, Beamer

Literatur

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungPraktikum und PraxisseminarPraktikum:18 Wochen, je ca. 38,5h Vollzeit im Betrieb (gesamt: ca. 693h)Praxisseminar: Präsenz im Seminar, (Vor- und Nachbereitung)



Modulname:Produktion und Logistik

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Produktion und Logistik 14

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Frank Herrmann Informatik und Mathematik




Verpflichtende VoraussetzungenMindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene Vorkenntnissekeine




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Produktion und Logistik 6 SWS 8




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungProduktion und Logistik PL

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Frank Herrmann Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Frank HerrmannLehrformSeminaristsicher Unterricht (4 SWS) mit Übungen (2 SWS), Projekte


Lehrumfang

[SWS oder UE]





InhalteErscheinungsformen von Produktionssystemen,Entscheidungsebenen in der Produktion und Logistik,Elemente der operativen Produktionsplanung und –steuerung:

• Beschäftigungsglättung,• Hauptproduktionsprogrammplanung,• Fertigungssteuerung,• Losgrößenprobleme,• Materialbedarfsplanung• Prognoseverfahren,

Logistische Prozesse

• Lagerhaltungssysteme,• Lagerbetrieb und Güterumschlag,• Transport- und Tourenplanung

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenKenntnis über den Zusammenhang zwischen Produktionssystemen und der Komplexität vonPlanungsproblemen.Fähigkeit zur Beschreibung (und Einordnung) der Planungsprobleme und -verfahren inproduktionslogistischen Entscheidungsprozesse.Lösung von charakteristischen Planungsproblemen durch Verfahren, die bereits in derzeitverfügbaren PPS-Systemen integriert sind.Prognose von kurzfristigen Nachfrageentwicklungen




Entscheidungsparameter zur (optimalen) Steuerung von BeständenLagerbetrieb und GüterumschlagTransport- und Tourenplanung

LehrmedienOverheadfolien (in der Veranstaltung entwickelt), PowerPointPräsentation, PC und BeamerSoftware: SAP-Systeme und ILOG (System zur Lösung linearer Optimierungs-probleme); evtl.die Simulationssoftware eM-Plant sowie im Labor für Informationstechnik und Produktionslogistikentwickelte Programme zur operativen Produktionsplanung und -steuerung

Literatur• Herrmann, Frank: Logik der Produktionslogistik. Oldenbourg, Regensburg, 2009.• Herrmann, Frank: Operative Planung in IT-Systemen für die Produktionsplanung und -

steuerung – Wirkung, Auswahl und Einstellhinweise von Verfahren und Para- metern.Vieweg +Teubner Verlag, Regensburg, Mai 2011.

• Günther, Hans-Otto; Tempelmeier, Horst: Produktion und Logistik. Springer-Verlag, 5.Auflage, Berlin und Köln, 2002.

• „Logistik: Rundreisen und Touren“ von Wolfgang Domschke, Oldenbourg.



Modulname:Projektmanagement

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Projektmanagement 16





Verpflichtende VoraussetzungenMindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseProgrammierkenntnisse




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Projektmanagement 4 SWS 5




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungProjektmanagement PM

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Markus WestnerDr. Martin Winkler (LB)LehrformSeminaristischer Unterricht (2 SWS) mit Übungen / Case Study (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Grundlagen und Grundbegriffe (Projekt, Vorgang, Anordnungsbeziehung, Phase,

Meilenstein, Ressource, Budget, Projektmanager).• Organisationale Einflüsse und Projektlebenszyklus (Stakeholder, Governance,

Projektteam, Projekphasen)• Projektmanagementprozesse (Initiierung, Planung, Ausführung, Überwachung, Abschluss)• Kompetenzfelder des Projektmanagements nach PMBOK (Project Integration

Management, Project Scope Management, Project Time Management, Project CostManagement, Project Quality Management, Project Human Resource Management,Project Communications Management, Project Risk Management, Project ProcurementManagement, Project Stakeholder Management)

• Besonderheiten des Projektmanagements in der Softwareentwicklung• Fallstudie in Gruppenarbeit mit TOPSIM Projektmanagement

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden kennen Grundbegriffe, Methoden, Vorgehensmodelle, Standards undArbeitsformen bei Projekten.Die Studierenden kennen Chancen und Risiken der Projektorganisation in derSoftwareentwicklung.Die Studierenden sind in der Lage, das Management von Software-projekten (z.B. Planung,Koordination, Team-Arbeit, Kontrolle und Qualität) zu charakterisieren und anzuwenden.Einzelne Fertigkeiten werden in Fallstudien erworben.




LehrmedienTafel. Notebook, Beamer

Literatur• Eigenes Skript und Übungsaufgaben• Project Management Institute (PMI): A Guide to the Project Management Body of Knowled

ge (PMBOK Guide) (German), neueste Auflage, PMI, Newton Square• PMI: Software Extension to the PMBOK Guide, neueste Auflage, PMI, Newton Squre• Kerzner, Harold: Projektmanagement, neueste Auflage, mitp, Heidelberg• Schwaber, Ken & Sutherland, Jeff: Scrum Guide, neueste Auflage

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungDer Vorlesungsteil dieses Moduls (2SWS / 3 ECTS) kann durch den englichsprachigen VHB-Kurs "Fundamentals of Project Management" substituiert werden.Gruppenarbeit mit Vortrag



Modulname:Software Engineering

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Software Engineering 18

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Carsten Kern Informatik und Mathematik




Verpflichtende VoraussetzungenMindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseProgrammieren 1 und 2




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Software Engineering 6 SWS 8




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungSoftware Engineering SE

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Carsten Kern Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Michael BulendaProf. Dr. Carsten KernLehrformSeminaristischer Unterricht (4 SWS) mit Übungen und Praktikum (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Grundlagen des Software-Engineering (Definition, Ethik, Qualität)• Vorgehensmodelle (Phasenmodelle, V-Modelle, Agile Entwicklung)• Grundlagen des Requirements Engineering• Konzepte und Notationen der OOA (Basiskonzepte, statische, dynamische Konzepte,

UML)• Grundlagen der Software-Architektur (Sichtenkonzepte, Standardarchitekturen, Physische

Verteilung, Grob-Design)• Software Design (Fein-Design, Design-Patterns, Implementierung)• Software Test• Erstellung Projektvorschlag (Situationsanalyse, Ziele, Maßnahmen, Erfolgsfaktoren)• Erstellung Software-Requirements (Systemkontext, Use-Cases, Produktmodell)• Erstellung Fachkonzept/Architektur (Logische Sicht, Struktursicht, Verteilung)• Erstellung OO-Modell (Geschäftsprozess, OOA-Modell, OOD-Modell)• Erstellung Software Prototyp

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Kenntnis der Denk- und Vorgehensweisen des Softwareengineering.• Fähigkeit zur objektorientierten Modellierung mit der Standardnotation UML in Analyse

und Entwurf• Fähigkeit zur Umsetzung objektorientierter Konzepte in gängigen

Programmierumgebungen• Fertigkeit in der Anwendung der Lehrinhalte auf konkrete Problemsituationen durch

Realisierung eines kleineren Projektes in Teamarbeit




LehrmedienPowerPoint-Präsentation, Laptop, Beamer, Tafel

Literatur• Sommerville, I.: Software Engineering, Pearson Studium, 2012• Rupp, C.: UML 2 glasklar: Praxiswissen für die UML-Modellierung, Carl Hanser Verlag,

2012• Kleuker, S.:, Grundkurs Software Engineering mit UML, Springer Vieweg 2013• Balzert, H.: Lehrbuch der Objekmodellierung, Spektrum, Akad. Verlag, 2011• Starke G.: Effektive Softwarearchitekturen: Ein praktischer Leitfaden, Carl Hanser Verlag,

2015



Modulname:Statistik

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Statistik 12

Modulverantwortliche/r FakultätProf. Dr. Hans KieslProf. Dr. Peter Wirtz

Informatik und MathematikInformatik und Mathematik




Verpflichtende VoraussetzungenMindestens 30 Kreditpunkte aus dem 1. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseMathematik 1 und 2, Programmierkenntnisse

Inhaltesiehe Folgesseite

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzensiehe Folgesseite


[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Statistik 4 SWS 5



Modulname:Statistik

Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungStatistik ST

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Hans KieslProf. Dr. Peter Wirtz


Lehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Hans KieslProf. Dr. Peter WirtzLehrformSeminaristischer Unterricht (4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Beschreibende Statistik (Merkmale, Darstellung von Messreihen, Maßzahlen für ein- und

zweidimensionale Messreihen, Robustheit von Maßzahlen).• Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie (Wahrscheinlichkeitsräume, bedingte

Wahrscheinlichkeiten, Unabhängigkeit, Zufallsvariable und Verteilungsfunktion,Erwartungswert und Varianz, mehrdimensionale Zufallsvariable, Normalverteilung,x² -,t - und FVerteilung, Gesetze der großen Zahlen und Grenzwertsätze, empirischeVerteilungsfunktion, Zentralsatz der Statistik).

• Schließende Statistik (Schätzverfahren und ihre Eigenschaften, Maximum-Likelihood-Methode, Konfidenzintervalle, Tests bei Normalverteilungsannahmen, der x² -Anpassungstest, verteilungsunabhängige Tests, einfache Varianzanalyse, einfache lineareRegression).

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Die Studierenden sind in der Lage, Beobachtungen, die unter dem Einfluss des Zufalls

stehen, aufzubereiten und zu analysieren• Die Studierenden kennen die spezifischen Denkweisen der Wahrscheinlichkeitstheorie• Die Studierenden kennen die Methodik statistischer Schätz- und Testverfahren.




Modulname:Statistik

Literatur• Bosch, Elementare Einführung in die angewandte Statistik, Vieweg 2005• Hübner, Stochastik: „Eine anwendungsorientierte Einführung für Informatiker, Ingenieure

und Mathematiker“, Vieweg 2009• Lehn/Wegmann, Einführung in die Statistik, Teubner 2006• Ross, Statistik für ingenieure und Naturwissenschaftler, Elsevier 2006• Sachs, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Hanser 2009• Teschl und Teschl, „Mathematik für Informatiker Band 2“, Springer 2007



Modulname:Bachelorarbeit

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Bachelorarbeit 32

Modulverantwortliche/r FakultätVorsitzender der Prüfungskommission Informatik und Mathematik




Verpflichtende VoraussetzungenErfolgreiches Bestehen aller Prüfungen des 1. Studienabschnitts,Mindestens 110 Kreditpunkte aus dem 1.und 2. Studienabschnitt,Praxissemester erfolgreich absolviert.Empfohlene VorkenntnisseAlle Module des 1. und 2. Studienabschnitts




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Bachelor-Arbeit 12



Modulname:Bachelorarbeit

Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungBachelor-Arbeit BA

Verantwortliche/r FakultätVorsitzender der Prüfungskommission Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r Angebotsfrequenzalle Professoren/innen der Fakultät IMLehrformSelbständige Bearbeitung eines Problems, Erstellen einer schriftlichen Ausarbeitung,Vorbereiten einer Präsentation


Lehrumfang

[SWS oder UE]




360h

Studien- und PrüfungsleistungSchriftliche AusarbeitungNotengewicht: 6

InhalteFachspezifisches Thema

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden können ein fachspezifisches Problem selbständig bearbeiten, Lösungsansätzeim Team diskutieren und die Ergebnisse in mündlicher und schriftlicher Form präsentieren.

LehrmedienPapier, CD/DVD, PDF-Datei u.a.

Literatur



Modulname:Bachelorseminar

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Bachelorseminar 33





Verpflichtende Voraussetzungen• Erfolgreiches Bestehen aller Prüfungen des 1. Studienabschnitts• Mindestens 110 Kreditpunkte aus dem 1.und 2. Studienabschnitt

Siehe hierzu auch die Ausführungen zur Lehrveranstaltung/Bachelorseminar: "Studien- undPrüfungsleistung"

Empfohlene VorkenntnisseAlle Module des 1. und 2. Studienabschnitts




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Bachelor-Seminar 3



Modulname:Bachelorseminar

Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungBachelor-Seminar BS

Verantwortliche/r FakultätDekan Fakultät IM Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r Angebotsfrequenzalle Professoren/innen der Fakultät IMLehrformSeminar


Lehrumfang

[SWS oder UE]




Studien- und PrüfungsleistungReferat mit Erfolg ableisten, Zulassungsvoraussetzung: Anmeldung der eigenen BachelorarbeitTeilnahme an 9 weiteren Seminarvorträgen: Teilnahme möglich mit Eintritt in den 3.Studienabschnitt, eine Anmeldung der eigenen Bachelorarbeit ist nicht erforderlich.

InhalteFachspezifisches Thema

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden können ein fachspezifisches Problem selbständig bearbeiten, Lösungsansätzeim Team diskutieren und die Ergebnisse in mündlicher und schriftlicher Form präsentieren.

LehrmedienTafel, Notebook, Beamer und ggf. weitere Medien

Literatur








[ECTS-Credits]6. / 7. 3. Wahlpflicht 5

Verpflichtende VoraussetzungenErfolgreiches Bestehen aller Prüfungen des 1. Studienabschnitts,Mindestens 110 Kreditpunkte aus dem 1.+ 2. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseModule des 1. und 2. Studienabschnitts in Abhängigkeit der gewählten Lehrveranstaltung

Inhalteabhängig von der jeweiligen Lehrveranstaltung

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzenabhängig von der jeweiligen Lehrveranstaltung


[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. IW DEGS

Existenzgründungssimulation4 SWS 5

2. IW DPL1 Spezielle Probleme in derProduktionslogistik

4 SWS 5

3. IW DSDP: Software Desogn Patterns 4 SWS 5 4. IW KBCO Business Consulting 4 SWS 5 5. IW KDHE: Internet of Things and

Digital Health Ecosystems4 SWS 5

6. IW KDTH: Design Thinking 4 SWS 5 7. IW KSAP1: ABAP-Entwicklung von

SAP Netweaver (Grundkurs)4 SWS 5

8. IW Mathematikimport: DKRY:Grundlagen der Kryptographie

4 SWS 5

Hinweise zur Belegungspflicht oder zu Optionen• Das Angebot der Lehrveranstaltungen regelt der Studienplan (Angebot SoSe 2019).• Die Zuordnung der Lehrveranstaltungen zu den Studienabschnitten ist dringend zu

beachten:




Z + Modulkürzel: Zweiter Studienabschnitt D + Modulkürzel: Dritter Studienabschnitt K + Modulkürzel: Zweiter und Dritter Studienabschnitt




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungIW DEGS Existenzgründungssimulation DEGS

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Gerhard StützleLehrformProjektarbeit im Team (4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Existenzgründungsplanspiel• Allgemein: Marktrecherche, Businessplan, Bankgespräch, Absatzplanung,

Produktionsplanung, Personalplanung, Beschaffungsplanung, Finanz- undLiquiditätsplanung, Kosten- und Erfolgsplanung, Jahresabschlusserstellung,

• Plan-Ist-Analyse, Präsentation der Abschlussergebnisse.• Eingesetztes TOPSIM Planspiel: TOPSIM easyStartup! (2.0)• Sonderaufgaben: Impulsreferate zu ausgewählten Gründungs- und Managementthemen,

Firmenname/-logo/-slogan, Internetauftritt.

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Vertiefung und Verknüpfung der Kenntnisse zur Existenzgründung in realitätsabbildenden

Unternehmensplanspielen mittels Computersimulation.• Förderung der Sozialkompetenz und Teamfähigkeit• Weiterentwicklung der Präsentationsfähigkeit

LehrmedienWhiteboard, Flipchart, Notebook, Beamer, Videokamera

Literatur• Teilnehmerhandbuch zum Planspiel• Literaturhinweise zu den Referatsthemen




Weitere Informationen zur LehrveranstaltungProjektarbeit im Team, Gruppengröße: ca. 25 Studierende in Teams mit je 5 TeilnehmernEmpfohlene Voraussetzungen: Betriebswirtschaftslehre




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungIW DPL1 Spezielle Probleme in der Produktionslogistik DPL1

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Frank Herrmann Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Frank HerrmannLehrformProjekte (4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]


[ECTS-Credits]6. oder 7. 4 SWS 5



InhalteDie Probleme stammen u.a. aus• der operativen Produktionsplanung und -steuerung• dem Lagebetrieb• dem Transport• der Architektur und der Funktionalität von PPS- bzw. ERP-Systemen, LeitSysteme, etc

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenEigenständige Bearbeitung von speziellen Problemen in der Produktionslogistik.

LehrmedienSoftware: SAP R/3, insbesondere APO, und ILOG (System zur Lösung linearerOptimierungsprobleme); evtl. die Simulationssoftware eM-Plant sowie im Labor fürInformationstechnik und Produktionslogistik entwickelte Programme zur operativenProduktionsplanung und –steuerung.




Literatur• Herrmann, Frank: Logik der Produktionslogistik. Oldenbourg, Regensburg, 2009.• Herrmann, Frank: Operative Planung in IT -Systemen für die Produktionsplanung und -steuerung – Wirkung, Auswahl und Einstellhinweise von Verfahren und Parametern. Vieweg +Teubner Verlag, Regensburg, Mai 2011.• Zeitschriften wie PPS-Management, ERP-Management, Industrie Management undWirtschaftsinformatik.• Zeitschriften wie Journal of Intelligent Manufacturing, International Journal of FlexibleManufacturing Systems, Annals of Operations Research




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungIW DSDP: Software Desogn Patterns DSDP

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzDr. Bertram Haskins (LB)LehrformLectures + Guided Tutorial Sessions


Lehrumfang

[SWS oder UE]


[ECTS-Credits]6. oder 7. 4 SWS englisch 5



InhalteContent1.Introduction to Design Patterns1.1.Overview of design patterns1.2.Types of design patterns1.3.Pattern Catalogs1.4.Anti-patterns2.Behavioral Patterns2.1.Template Method2.2.Command2.3.Chain of Responsibility3.Structural Patterns3.1.Adapter3.2.Façade3.3.Proxy4.Creational Patterns4.1.Prototype4.2.Builder5.Compound Patterns5.1.MVC




Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenObjectivesThe purpose of this module is to instill students with knowledge of a wide variety of softwaredesign patterns, Object Oriented approaches to the implementation of software design patterns(in Java and / or related toolsets) and the real world uses of software design patterns.Course Outcomes.By the end of the course, students will be able to:Knowledge & Understanding: a) Demonstrate an understanding of the theory and principlesof selected design patterns; b) Choose when design patterns are applicable in the softwaredevelopment cycle; c) Identify aspects of software systems which are resistant to change; d)Communicate in a shared object-oriented vocabulary.Skills & Abilities: a) Analyse a complex system; b) Identify areas of tight-coupling; c) Model anobject-oriented system from a design pattern view, by means of ERDs; d) Write code withoutunnecessary dependencies;The course consists of the series of lectures, interspersed with guided tutorials. The tutorials willapply the techniques introduced in the lectures. Having learned and practised the techniqueson small examples, students will participate in a project which requires the implementation ofselected design patterns to address provided requirements in a decoupled fashion. This willconstitute the single assignment for the module.

LiteraturTextbook/teaching material•Java programming language•Eric Freeman. Head First Design Patterns. O’Reilly•Course notes

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungPrerequisite(s): Java programming skillsDuration: 2 weeks block course + virtual lectures




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungIW KBCO Business Consulting KBCO



Lehrumfang

[SWS oder UE]






























Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungIW KDHE: Internet of Things and Digital Health Ecosystems KDHE



Lehrumfang

[SWS oder UE]















Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungIW KDTH: Design Thinking KDTH



Lehrumfang

[SWS oder UE]















Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungIW KSAP1: ABAP-Entwicklung von SAP Netweaver (Grundkurs) KSAP1



Lehrumfang

[SWS oder UE]


















Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungIW Mathematikimport: DKRY: Grundlagen der Kryptographie DKRY

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Georg IlliesProf. Dr. Rainer Löschel


Lehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Georg IlliesProf. Dr. Rainer LöschelProf. Dr. Oliver SteinLehrformSeminaristischer Unterricht mit Übungen


Lehrumfang

[SWS oder UE]



Zeitaufwand:Präsenzstudium Eigenstudium60 h 90 h

Studien- und PrüfungsleistungSiehe Modulbeschreibung Modulhandbuch Bachelor Studiengang Mathematik

InhalteSiehe Modulbeschreibung Modulhandbuch Bachelor Studiengang Mathematik

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenSiehe Modulbeschreibung Modulhandbuch Bachelor Studiengang Mathematik

LehrmedienSiehe Modulbeschreibung Modulhandbuch Bachelor Studiengang Mathematik

LiteraturSiehe Modulbeschreibung Modulhandbuch Bachelor Studiengang Mathematik

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungLehrimport aus dem Bachelorstudiengang Mathematik. Details zur Modulbeschreibung findenSie im Modulhandbuch des Bachelorstudiengangs Mathematik.








[ECTS-Credits]6. oder 7. 3. Wahlpflicht 5

Verpflichtende VoraussetzungenErfolgreiches Bestehen aller Prüfungen des 1. Studienabschnitts,Mindestens 110 Kreditpunkte aus dem 1.und 2. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseModule des 1. und 2. Studienabschnitts in Abhängigkeit der gewählten Lehrveranstaltung




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. DEGS: Existenzgründungssimulation 4 SWS 5 2. DPL1 Spezielle Probleme in der

Produktionslogistik4 SWS 5

3. DSDP: Software Design Patterns 4 SWS 5 4. KBCO Business Consulting 4 SWS 5 5. KDHE: Internet of Things and Digital

Health Ecosystems4 SWS 5

6. KDTH: Design Thinking 4 SWS 5 7. KSAP1: ABAP-Entwicklung von SAP

Netweaver (Grundkurs)4 SWS 5

8. Mathematikimport: DKRY: Grundlagender Kryptographie

4 SWS 5

Hinweise zur Belegungspflicht oder zu Optionen• Das Angebot der Lehrveranstaltungen regelt der Studienplan (Angebot SoSe 2019).• Die Zuordnung der Lehrveranstaltungen zu den Studienabschnitten ist dringend zu

beachten:




Z + Modulkürzel: Zweiter Studienabschnitt D + Modulkürzel: Dritter Studienabschnitt K + Modulkürzel: Zweiter und Dritter Studienabschnitt




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungDEGS: Existenzgründungssimulation DEGS

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Gerhard StützleLehrformProjektarbeit im Team (4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Existenzgründungsplanspiel• Allgemein: Marktrecherche, Businessplan, Bankgespräch, Absatzplanung,

Produktionsplanung, Personalplanung, Beschaffungsplanung, Finanz- undLiquiditätsplanung, Kosten- und Erfolgsplanung, Jahresabschlusserstellung,

• Plan-Ist-Analyse, Präsentation der Abschlussergebnisse.• Eingesetztes TOPSIM Planspiel: TOPSIM easyStartup! (2.0)• Sonderaufgaben: Impulsreferate zu ausgewählten Gründungs- und Managementthemen,

Firmenname/-logo/-slogan, Internetauftritt.

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Vertiefung und Verknüpfung der Kenntnisse zur Existenzgründung in realitätsabbildenden

Unternehmensplanspielen mittels Computersimulation.• Förderung der Sozialkompetenz und Teamfähigkeit• Weiterentwicklung der Präsentationsfähigkeit

LehrmedienWhiteboard, Flipchart, Notebook, Beamer, Videokamera

Literatur• Teilnehmerhandbuch zum Planspiel• Literaturhinweise zu den Referatsthemen




Weitere Informationen zur LehrveranstaltungProjektarbeit im Team, Gruppengröße: ca. 25 Studierende in Teams mit je 5 TeilnehmernEmpfohlene Voraussetzungen: Betriebswirtschaftslehre




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungDPL1 Spezielle Probleme in der Produktionslogistik DPL1

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Frank Herrmann Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Frank HerrmannLehrformProjekte (4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]


[ECTS-Credits]6. oder 7. 4 SWS 5



InhalteDie Probleme stammen u.a. aus• der operativen Produktionsplanung und -steuerung• dem Lagebetrieb• dem Transport• der Architektur und der Funktionalität von PPS- bzw. ERP-Systemen, LeitSysteme, etc

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenEigenständige Bearbeitung von speziellen Problemen in der Produktionslogistik.

LehrmedienSoftware: SAP R/3, insbesondere APO, und ILOG (System zur Lösung linearerOptimierungsprobleme); evtl. die Simulationssoftware eM-Plant sowie im Labor fürInformationstechnik und Produktionslogistik entwickelte Programme zur operativenProduktionsplanung und –steuerung.




Literatur• Herrmann, Frank: Logik der Produktionslogistik. Oldenbourg, Regensburg, 2009.• Herrmann, Frank: Operative Planung in IT -Systemen für die Produktionsplanung und -steuerung – Wirkung, Auswahl und Einstellhinweise von Verfahren und Parametern. Vieweg +Teubner Verlag, Regensburg, Mai 2011.• Zeitschriften wie PPS-Management, ERP-Management, Industrie Management undWirtschaftsinformatik.• Zeitschriften wie Journal of Intelligent Manufacturing, International Journal of FlexibleManufacturing Systems, Annals of Operations Research




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungDSDP: Software Design Patterns DSDP

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzDr. Bertram Haskins (LB)LehrformLectures + Guided Tutorial Sessions


Lehrumfang

[SWS oder UE]


[ECTS-Credits]6. oder 7. 4 SWS englisch 5



InhalteContent1.Introduction to Design Patterns1.1.Overview of design patterns1.2.Types of design patterns1.3.Pattern Catalogs1.4.Anti-patterns2.Behavioral Patterns2.1.Template Method2.2.Command2.3.Chain of Responsibility3.Structural Patterns3.1.Adapter3.2.Façade3.3.Proxy4.Creational Patterns4.1.Prototype4.2.Builder5.Compound Patterns5.1.MVC




Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenObjectivesThe purpose of this module is to instill students with knowledge of a wide variety of softwaredesign patterns, Object Oriented approaches to the implementation of software design patterns(in Java and / or related toolsets) and the real world uses of software design patterns.Course Outcomes.By the end of the course, students will be able to:Knowledge & Understanding: a) Demonstrate an understanding of the theory and principlesof selected design patterns; b) Choose when design patterns are applicable in the softwaredevelopment cycle; c) Identify aspects of software systems which are resistant to change; d)Communicate in a shared object-oriented vocabulary.Skills & Abilities: a) Analyse a complex system; b) Identify areas of tight-coupling; c) Model anobject-oriented system from a design pattern view, by means of ERDs; d) Write code withoutunnecessary dependencies;The course consists of the series of lectures, interspersed with guided tutorials. The tutorials willapply the techniques introduced in the lectures. Having learned and practised the techniqueson small examples, students will participate in a project which requires the implementation ofselected design patterns to address provided requirements in a decoupled fashion. This willconstitute the single assignment for the module.

LiteraturTextbook/teaching material•Java programming language•Eric Freeman. Head First Design Patterns. O’Reilly•Course notes

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungPrerequisite(s): Java programming skillsDuration: 2 weeks block course + virtual lectures




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungKBCO Business Consulting KBCO



Lehrumfang

[SWS oder UE]






























Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungKDHE: Internet of Things and Digital Health Ecosystems KDHE



Lehrumfang

[SWS oder UE]















Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungKDTH: Design Thinking KDTH



Lehrumfang

[SWS oder UE]















Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungKSAP1: ABAP-Entwicklung von SAP Netweaver (Grundkurs) KSAP1



Lehrumfang

[SWS oder UE]


















Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungMathematikimport: DKRY: Grundlagen der Kryptographie DKRY

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Georg IlliesProf. Dr. Rainer Löschel


Lehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Georg IlliesProf. Dr. Rainer LöschelProf. Dr. Oliver SteinLehrformSeminaristischer Unterricht mit Übungen


Lehrumfang

[SWS oder UE]



Zeitaufwand:Präsenzstudium Eigenstudium60 h 90 h

Studien- und PrüfungsleistungSiehe Modulbeschreibung Modulhandbuch Bachelor Studiengang Mathematik

InhalteSiehe Modulbeschreibung Modulhandbuch Bachelor Studiengang Mathematik

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenSiehe Modulbeschreibung Modulhandbuch Bachelor Studiengang Mathematik

LehrmedienSiehe Modulbeschreibung Modulhandbuch Bachelor Studiengang Mathematik

LiteraturSiehe Modulbeschreibung Modulhandbuch Bachelor Studiengang Mathematik

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungLehrimport aus dem Bachelorstudiengang Mathematik. Details zur Modulbeschreibung findenSie im Modulhandbuch des Bachelorstudiengangs Mathematik.



Modulname:Vertiefungsmodul BWL 1

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Vertiefungsmodul BWL 1 28





Verpflichtende VoraussetzungenErfolgreiches Bestehen aller Prüfungen des 1. Studienabschnitts,Mindestens 110 Kreditpunkte aus dem 1.und 2. StudienabschnittEmpfohlene Vorkenntnissekeine




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Rechnungswesen 1 4 SWS 5




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungRechnungswesen 1 RW 1

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzThomas Queck (LB)Prof. Dr. Christine Süß-GebhardLehrformSeminaristischer Unterricht mit integrierten Übungen (gesamt 4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Finanzbuchhaltung• Einführung der Studierenden in die doppelte Buchhaltung und in das System

des Rechnungswesens: Buchung besonderer Geschäftsvorfälle; Bilanzierungs- undBewertungsmethoden; steuerliche Vorschriften.

• Jahresabschluss: Aufstellen und analysieren, vorbereitende Jahresabschlussarbeiten (z.B. Inventur, Anlagespiegel).

• Kosten- und Leistungsrechnung (Betriebsbuchhaltung)• Grundlagen: Ziele, Aufgaben und Grundbegriffe.• Kostenartenrechnung: Erfassung, Systematisierung, Bewertung, Abgrenzung und

Verrechnung von Kosten.• Kostenstellenrechnung: Gestaltung, Durchführung, Auswertung, Verrechnung von Kosten

und Leistungen innerhalb des Unternehmens.• Kostenträgerrechnung: mit Kostenträgerzeitrechnung, Erfolgs-rechnung,

Kostenträgerstückrechnung.• Kurzfristige Erfolgsrechnung.• Kostenrechnungssysteme: Ist- und Plankostenrechnung, Voll- und Teilkostenrechnung,

relative Einzelkostenrechnung, Prozesskostenrechnung. Neue Kostenrechnungsverfahren(target costing) und Tendenzen.

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenÜberblick über das betriebliche Rechnungswesen.Beherrschung der Buchführung und Rechnungslegung.Fähigkeit zur Aufstellung und Analyse von Jahresabschluss und Lagebericht.




Vertrautheit mit der Kosten- und Leistungsrechnung als Teile eines betrieblichen Informations-und Controllingsystems.


Literatur• Bieg H: Buchführung, neueste Auflage• Eisele W: Technik des betrieblichen Rechnungswesens, neueste Auflage, Vahlen Verlag

München.• Coenenberg A: Jahresabschluss und Jahresabschlussanalyse, neueste Auflage, Verlag

Moderne Industrie Landsberg am Lech.• Bea FX, Dichtl E, Schweizer M: Band 2: Rechnungswesen, neueste Auflage, Fischer

Verlag Stuttgart.• Scherrer G: Kostenrechnung, neueste Auflage, Stuttgart /New York• Kremin-Buch B: Strategisches Kostenmanagement, 2004• Joos-Sachse Th: Controlling, Kostenrechnung und Kostenmanagement, 2003• Stelling JN: Kostenmanagement und Controlling, 2003• Stahl HK: Modernes Kostenmanagement und Controlling in 70Fällen, 1999




Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Vertiefungsmodul BWL 2 29





Verpflichtende VoraussetzungenErfolgreiches Bestehen aller Prüfungen des 1. Studienabschnitts.Mindestens 110 Kreditpunkte aus dem 1.und 2. Studienabschnitt.Empfohlene VorkenntnisseGrundkenntnisse der betrieblichen Funktionen und des betrieblichen Rechnungswesens




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Unternehmenssimulation 4 SWS 5




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungUnternehmenssimulation US

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Markus Westner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Gerhard StützleProf. Dr. Christine Süß-GebhardLehrformProjektarbeit im Team (4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





InhalteManagementplanspielAllgemein:Gruppenorganisation, Absatzplanung, Produktionsplanung, Personalplanung,Beschaffungsplanung, Finanz- und Liquiditätsplanung, Kosten- und Erfolgsplanung,Deckungsbeitragsrechnung, Jahresabschlusserstellung, Plan-Ist-Analyse, Präsentation derAbschlussergebnisse. Eingesetzte Planspiele:

• SEED (Haptisches Planspiel)• TOPSIM General Management II (13.0)

Sonderaufgaben:

• Impulsreferate zu ausgewählten Managementthemen,• Presseartikel, Werbekonzepte, Internetauftritt, Fimenlogo-/slogan etc

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenVertiefung und Verknüpfung der Kenntnisse aus den betrieblichen Funktionen inrealitätsabbildenden Unternehmensplanspielen mittels Computersimulation.Förderung der Sozialkompetenz und TeamfähigkeitWeiterentwicklung der Präsentationsfähigkeit




LehrmedienTafel, Flipchart, Notebook, Beamer, Videokamera

LiteraturTeilnehmerhandbuch zu den PlanspielenLiteraturhinweise zu den Referatsthemen



Modulname:Vertiefungsmodul IN1

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Vertiefungsmodul IN1 23





Verpflichtende VoraussetzungenErfolgreiches Bestehen aller Prüfungen des 1.Studienabschnitts,Mindestens 110 Kreditpunkte aus dem 1. und 2. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseGrundlagen der InformatikDatenverarbeitungssysteme




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Rechnernetze und

Datenkommunikation4 SWS 5




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungRechnernetze und Datenkommunikation RD

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Thomas Waas Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzNorbert Balbierer (LB)Prof. Dr. Thomas WaasLehrformSeminaristischer Unterricht (2 SWS) mit theoretischen Übungen / Praktikum (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





InhalteComputernetzwerke (Komponenten, Operation, Protokolle, zeitlicher Ablauf derDatenübertragung, Netzwerk-Architektur Modelle: ISO – OSI, TCP/IP ).Anwendungs-Schicht (Kommunikation zw. Prozessen, Dienste für NW-Anwendungen,Protokollablauf und Meldungsformate der Anwendungen: DNS, DHCP).Transport-Schicht (Protokollarten: TCP, UDP, Meldungsformate, Ablauf, Überlastkontrolle,Analyse).Netzwerk-Schicht (Netzwerkdienst Modell, Routing, Distanz Vektor Algorithmus, Link StateAlgorithmus, hierarchisches Routing, Routing Tabellen, Routing Protokolle: RIPV1, RIPV2,Adressierung in TCP/IP Netzen, IPv4-Protokoll: Meldungsformat, Fragmentierung, Ablauf,Analyse, Subnetting).Data-Link-Schicht (Dienste der DL Schicht, Techniken für Fehler-korrekturen, gesicherte undungesicherte Übertragungsprotokolle: Stop & Wait, Go Back to N, Mehrfachzugriffsprotokolle,ARP–Protokoll, DL für LANs: Ethernet, Fast-Ethernet, Gigabit-Ethernet, Wireless-Zugriffs-verfahren: IEEE 802.11, Netzwerk-Komponenten der Data Link Ebene: Bridge, Hub, Switches).

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden kennen die Computer Netzwerk-Komponenten, deren Rolle und dieKommunkations-Protokolle zwischen Komponenten.Sie kennen das Standard ISO-OSI Architektur-Modell im Vergleich zum TCP/IP-Modell sowieverschiedene Netzwerk-Dienste der Anwendungs-Schicht (wie z. B. FTP, http, DNS).Sie sind befähigt, mittels Analyse-Tools im Labor die Meldungsinhalte zu analysieren und zuidentifizieren.




Sie kennen die Protokolle der Transportschicht (TCP, UDP) und die wichtigsten Dienste derNetzwerkschicht, wie Routing und globale Adressierung und können diese praktisch auf dieNetzwerk-Komponenten, wie Router und Switch, anwenden.Die Studierenden kennen die meist verwendeten Verfahren für die Meldungsübertragung auf dieData-Link-Ebenen, auf Fest- und Wireless-Netze der LANs (Ethernet, FEth, IEEE802.11).Die Studierenden haben einen Überblick über Netzwerk-Management-Techniken: Modelle,Protokolle und Management-Information-Basis.

LehrmedienTafel, Overheadprojektor, Notebook, Beamer

Literatur• Skript und On-Line Tutorials• D.E. Comer: „Computernetzwerke und Internets“ Pearson• Kurose J, Ross K: Computernetzwerke: Ein Top-Down-Ansatz mit Schwerpunkt Internet,

Addison Wesley, München, 2002• Halsall F: Computer Networking and the Internet, 5th Edition, Addison Wesley, Reading,

MA., 2005• Forouzan B: Data Communications and Networking, 3rd Edition, McGrawHill, Boston, 2004



Modulname:Vertiefungsmodul IN 2

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Vertiefungsmodul IN 2 24





Verpflichtende VoraussetzungenErfolgreiches Bestehen aller Prüfungen des 1. StudienabschnittsMindestens 110 Kreditpunkte aus dem 1.und 2. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseProgrammieren 1 und 2BetriebssystemeKommunikationssysteme




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Verteilte Systeme 4 SWS 5




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungVerteilte Systeme VS

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Daniel Jobst Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Jan DünnweberProf. Dr. Daniel JobstLehrformSeminaristischer Unterricht (2 SWS) mit Übungen (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Grundlagen verteilter Systeme• Kommunikation• Architekturen verteilter Anwendungen• Entwicklung von Anwendungen mit Sockets• Einsatz von RPC und Java RMI• Service-Computing und Webservices• Daten in verteilten Systemen

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Die Studierenden können die spezifischen Probleme bei verteilten Systemen erkennen.• Die Studierenden können Anwendungen für verteilte Systeme entwerfen.• Die Studierenden sind in der Lage, Entwurfsmuster für verteilte Systeme effizient

einzusetzen.• Die Studierenden sind in der Lage, Anwendungen für verteilte Systeme auf der Basis von

Sockets und Threads, Java RMI, ausgewählter Websocket- und Cloud-Frameworks undanderer Technologien zu entwickeln und zu deployen.

LehrmedienPräsentationsfolien mit Beamer, Folienkopien, Skript, Tafel




Literatur• Tanenbaum/van Steen: Verteilte Systeme, Addison Wesley 2008, 2. Auflage• Bengel (2014): Grundkurs Verteilte Systeme, Wiesbaden: Springer• Schill/Springer (2012): Verteilte Systeme, 2. Aufl. Berlin u. a.: Springer

u.v.a

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungEmpfohlene Voraussetzungen: Programmieren 1, Programmieren 2, Datenbanken, SoftwareEngineering insb. UML-Analyse- und Designmethoden.



Modulname:Vertiefungsmodul IW 1

Modulbezeichnung (ggf. englische Bezeichnung) Modul-KzBez. oder Nr.Vertiefungsmodul IW 1 25





Verpflichtende VoraussetzungenErfolgreiches Bestehen aller Prüfungen des 1. StudienabschnittsMindestens 110 Kreditpunkte aus dem 1.und 2. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseGrundlagenvorlesungen zur Darstellung und Analyse von Prozessen wie z.B.Geschäftsprozessanalyse und -design




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Standardsoftwaresysteme 4 SWS 5




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungStandardsoftwaresysteme SS

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Gregor Zellner Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Frank HerrmannProf. Dr. Gregor ZellnerLehrformSeminaristischer Unterricht (2 SWS) mit Übungen (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Trend zur industriellen Standardsoftware• Arten von Informationssystemen und deren Bezug zur betrieblichen Organisation• Von der Strategie zum Anwendungssystem• Auswahl und Einsatz von Standardsoftware• Einführung von Standardsoftware• Beispielhafte Erläuterung ausgewählte Standardsoftware (u.a. CRM, ERP)

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Studierenden können Anwendungssysteme und im speziellen Standardsoftwaresysteme alsBestandteile von Informationssystemen einordnen.Sie kennen den Zusammenhang zwischen strategischen Überlegungen und der Anbindung vonAnwendungssystemen an Prozesse.Zudem sind sie befähigt Standardsoftware anhand von Kriterien auszuwählen und kennen diewesentlichen Schritte zu deren Einführung im Unternehmen.

LehrmedienPowerPoint Präsentation, PC und Beamer, ausgewählte, geeignete Software (u.a. CRM, ERP)




Literatur• Gronau, Norbert: Industrielle Standardsoftware – Auswahl und Einführung, Oldenburg,

München 2001.• Hansmann, Holger; Neumann, Stefan: Prozessorientierte Einführung von ERP-Systemen,

in: Becker, Jörg; Kugeler, Martin; Rosemann, Michael (Hrsg.): Prozessmanagement: EinLeitfaden zur prozessorientierten Organisationsgestaltung, 6. Auflage, Berlin, Springer2008, S. 329-372.

• Hippner, Hajo; Hubrich, Beate; Wilde, Klaus: Grundlagen des CRM – Strategie,Geschäftsprozesse und IT-Unterstützung, Gabler, Wiesbaden 2011.

• Laudon, Kenneth C.; Laudon Jane P.: Management Information Systems: Managing theDigital Firm, 14. Auflage, Pearson, Cloth, 2016.

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungEmpfohlene Vorkenntnisse:Grundlagenvorlesung zu Wirtschaftsinformatik, z. B.: im Bachelor-StudiengangWirtschaftsinformatik der OTH Regensburg: Grundlagen der Wirtschaftsinformatik









Verpflichtende VoraussetzungenErfolgreiches Bestehen aller Prüfungen des 1. Studienabschnitts,Mindestens 110 Kreditpunkte aus dem 1.und 2. StudienabschnittEmpfohlene VorkenntnisseSoftware Engineering,Softwaretechnik,Geschäftsprozessanalyse und –Design




[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Projektstudium 4 SWS 5




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungProjektstudium PJ

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Frank Herrmann Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Rudolf HackenbergProf. Dr. Frank HerrmannProf. Dr. Athanassios TsakpinisProf. Dr. Thomas WölflLehrformProjektpraktikkum (4 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]








InhalteAnhand konkreter Projekte aus der Wirtschaftsinformatik werden in KleingruppenProblemanalyse, Modellierung und Realisierung durchgängig bearbeitet. Kundenorientierung inFragestellung und Lösungspräsentation ist dabei zentrale Thematik.

Projektthemen sind im Bereich der Software-Entwicklung ebenso denkbar, wie die Modellierungund Implementierung von typischen Geschäftsprozessen in Unternehmen verschiedenerBranchen und deren Abbildung im SAP-System.

Eine typische Stundenaufteilung anhand einer Analyse, Modellierung und Abbildung in eineStandrad-Software von typischen Geschäftsprozessen im Krankenhausumfeld:Einführung in das Gesundheitssystem in Deutschland,Einführung in Struktur und Komponenten von Krankenhausinformationssystemen, Einarbeitungins SAP-System.

Krankenhaus-Basisdaten.Ambulante Patientenverwaltung.Stationäre Patientenverwaltung.Medizinische Basisdokumentation, Leistungserfassung.

Prozesse in der Materialwirtschaft.Abrechnung.Das DRG-System.Kostenstellen- und Kostenträgerrechnung.

Berichtswesen.

Workflowmanagementsysteme.Externe und interne Kommunikation, Integration.

Berechtigungen; Personalisierung.

Datenschutz.

Ausblick klinische Informationssysteme.

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenDie Fähigkeit zu selbständiger Arbeit.Verständnis der Kundenorientierung als wesentliches Moment jeder Dienstleistung.Erfahrung in effektiver Teamarbeit

LehrmedienMedien und Inhalt der Präsentation und der angebotenen Übungen werden im Team unterAnleitung des Dozenten besprochen und vorbereitet.

LiteraturAktuelle Literatur aus dem jeweils gewählten Themenbereich




Weitere Informationen zur LehrveranstaltungProjektausarbeitung und Präsentation.Projektpraktikum (4 SWS), Gruppengröße: ca.18 Studierende.Die Studierenden erarbeiten ihre Ergebnisse in kleinen Gruppen und präsentieren diese inseminaristischer Form.Sie bereiten praktische Übungen für die Teilnehmer vor und führen die Übungen selbständigdurch. Die Projektgruppen werden in regelmäßigen Projektsitzungen vom Dozenten geführt.60 h Einarbeitungsphase, 80 h Projektdurchführung im Team mit regelmäßigenTeambesprechungen, 20 h Projektpräsentation, 20 h Vorbereitung von Übungen und derenDurchführung









Verpflichtende VoraussetzungenErfolgreiches Bestehen aller Prüfungen des 1. Studienabschnitts.Mindestens 110 Kreditpunkte aus dem 1.und 2. Studienabschnitt.Empfohlene Vorkenntnissesiehe zugeordnete Lehrveranstaltung lt. Studienplan

Inhaltesiehe zugeordnete Lehrveranstaltung lt. Studienplan

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzensiehe zugeordnete Lehrveranstaltung lt. Studienplan


[SWS o. UE]

Arbeitsaufwand

[ECTS-Credits]1. Informationssicherheit 4 SWS 5 2. Informationssicherheit und

Compliance4 SWS 5




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungInformationssicherheit IS

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Christoph Skornia Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Rudolf HackenbergProf. Dr. Christoph SkorniaLehrformSeminaristischer Unterricht (2 SWS) mit Übungen (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





Inhalte• Einführung und Themeneinordnung.• Schutzziele.• Klassische Sicherheitslücken.• Eingesetzte Schutzmechanismen.• Organisatorische Vorgehensmodelle.• Technische Aspekte und Lösungen.• Trends und Entwicklungen.• Projektarbeit und praktische Übungen.

Lernziele/Lernergebnisse/Kompetenzen• Die Studierenden kennen die theoretischen Grundlagen, Organisationsformen und

technischen Maßnahmen der Informationssicherheit.• Sie erwerben Fertigkeit in der Analyse von Sicherheitsaspekten, ihrer schematischen

Umsetzung und der Erarbeitung konzeptioneller Sicherheitslösungen.• Sie erwerben die Fähigkeit zur vertiefenden Betrachtung technischer Konzepte, die

methodische Fähigkeit ausgewählte Themen im Team zu erarbeiten, die sozialeKompetenz in einem Teamprojekt zu arbeiten, zu kommunizieren und zu präsentieren.

• Die Studierenden sind durch systematisches Vorgehen befähigt, für bestimmteSzenarien Schwachstellenanalysen zu erstellen, Sicherheitsniveaus abzuwägen,Lösungen vorzuschlagen und zu implementieren.

• Die Studierenden sind befähigt im Eigenstudium ausgewählte Themen derInformationssicherheit vertiefend zu bearbeiten und zu präsentieren




LehrmedienTafel, Beamer, z.T. Gruppenarbeit

Literatur• Eckert C: IT-Sicherheit. Konzepte, Verfahren, Protokolle, Oldenburg Verlag.• Pieprzyk, J. et al.: Fundamentals of computer security, Springer Verlag• Raepple M: Sicherheitskonzepte für das Internet, dpunkt Verlag• Diverse herstellerspezifische Handbücher

Weitere Informationen zur LehrveranstaltungProjektarbeitEmpfohlene Voraussetzungen: Kommunikationssysteme, Grundlagen der InformatikSeminaristischer Unterricht (2 SWS), Gruppengröße: 40 StudierendeÜbungen (2 SWS), Gruppengröße: 20 Studierende




Lehrveranstaltung LV-KurzbezeichnungInformationssicherheit und Compliance ISC

Verantwortliche/r FakultätProf. Dr. Rudolf Hackenberg Informatik und MathematikLehrende/r / Dozierende/r AngebotsfrequenzProf. Dr. Rudolf HackenbergLehrformSeminaristischer Unterricht (2 SWS) mit Übungen (2 SWS)


Lehrumfang

[SWS oder UE]





InhalteEinführung und Themeneinordnung 3 DStdKlassische Bedrohungen 3 DStdSicherheitsanalysen 3 DStdVorgehensmodelle 2 DStdComopliance Aspekte 2 DStdTrends und Entwicklungen 2 DStdProjektarbeit und praktische Übungen 15 DStd

Lernziele/Lernergebnisse/KompetenzenKenntnis des Zusammenwirkens der theoretischen Grundlagen, Organisationsformen undtechnischen Maßnahmen der Informationssicherheit.Fertigkeit Sicherheitsaspekte zu analysieren, schematisch umzusetzen und konzeptionelleSicherheitslösungen zu erarbeiten.Fähigkeit ausgewählte Themen im Team methodisch zu erarbeitenSoziale Kompetenz im Team-Projekt zu arbeiten, zu kommunizieren und zu präsentieren.Die Studierenden sind durch systematisches Vorgehen in der Lage, für bestimmte SzenarienSchwachstellenanalysen zu erstellen, Sicherheitsniveaus abzuwägen, die Einhaltung vonCompliance-Richtlinien zu beachten, sowie Lösungen vorzuschlagen und zu implementieren.Die Studierenden sind in der Lage im Eigenstudium ausgewählte Themen derInformationssicherheit und Compliance vertiefend zu bearbeiten und zu präsentieren.

Literatur


Documents

Modulhandbuch - oth-regensburg.de · SoSe: Unternehmenssimulation (US); WiSe: Rechnungswesen 1 (RW 1); im SoSe 2019 wird für die "SoSe-Starter" das Modul RW1 zusätzlich angeboten