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Modulhandbuch für den Studiengang Informatik (MSI) HTWG Konstanz Nach SPO Nr. 3 (2014) Gültig ab Wintersemester 2014/2015

Modulhandbuch für den Studiengang Informatik (MSI · Hochschule Konstanz Modulhandbuch Fakultät Informatik Studiengang Informatik, Master of Science 2 Inhalt Das Modulhandbuch enthält

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Modulhandbuch für den Studiengang

Informatik (MSI)

HTWG Konstanz

Nach SPO Nr. 3 (2014)

Gültig ab Wintersemester 2014/2015

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Inhalt

Das Modulhandbuch enthält Informationen zum Umfang, der Lernform, den Inhalten, der Literatur, der Prüfungsart, dem Arbeitsaufwand, den ECTS-Leistungspunkten, den Voraussetzungen, dem Lernergebnis und den Modulverantwortlichen der Module des Masterstudiengangs Informatik (MSI)

Einordnung

Das Modulhandbuch ist der Studien- und Prüfungsordnung (SPO) untergeordnet, d.h. für alle Inhalte, die durch die Studien- und Prüfungsordnung geregelt sind, z.B. insbesondere ECTS-Punkte, Prüfungsformen, -anforderungen und -arten, sind die Angaben in der Studien- und Prüfungsordnung entscheidend und rechtlich bindend.

Legende

Hinsichtlich Veranstaltungsart, Prüfungsform und Prüfungsart werden die Bezeichnungen aus der Studien- und Prüfungsordnung verwendet und auf diese verwiesen (siehe Studien- und Prüfungsordnung der Hochschule Konstanz Technik, Wirtschaft und Gestaltung für die Masterstudiengänge (SPOMa) § 32).

Abkürzungen

SWS = Semesterwochenstunden ECTS = European Credit Transfer System PM = Pflichtmodul WPM = Wahlpflichtmodul GS = Grundstudium HS = Hauptstudium V = Vorlesung Ü = Übung (mit Betreuung) LÜ = Laborübung W = Workshop, Seminar P = Praktikum PJ = Projekt E = Exkursion PSS = Integriertes praktisches Studiensemester Kx = Klausur (x = Dauer in Minuten) Mx = Mündliche Prüfung (x = Dauer in Minuten) R = Referat SP = sonstige schriftliche oder praktische Arbeit

Dokumentinformation

Version: Nach SPO Nr. 3 (2014) Stand: 29.04.2015 / geändert 27.03.2017 Editors: Prof. Dr. Franz, Julia Kinzel, Dr. Sabine Düsterhöft

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Aufbau des Master - Studiengangs Informatik (MSI) für Studierende mit Studienbeginn ab Wintersemester 2014/2015: Semester 1 + 2 Semester 3 ##ff

Pflichtmodule: Theoretische Informatik (Komplexitätstheorie, Algorithmentechnik) | Mathematik (Numerische Mathematik, Stochastik) |Seminar | Team-Projekt | Theorie 1 (Theoretische Grundlagen für das IT-Management, Komplexitätstheorie) | Theorie 2 (Angewandte Wirtschaftsmathematik, Operations-Management) Wahlpflichtmodule: z.B. Autonome Systeme | Computer Vision | Mobile Computing | Geometric Modeling | Maschinelles Lernen | Computational Geometry | Real-Time Operating Systems | Innovative Methoden zur Gestaltung von Geschäftsprozessen | Data Analytics | ERP-Geschäftsprozesse | ERP-Systeme | IT-Recht | Strategic IT-Management |IT-Leadership | IT-Security | Reactive Programming | Modellgetriebene Softwareentwicklung |Konzepte aktueller Datenbanksysteme |Agile und mobile Entwicklung | IT-Sicherheitsarchitekturen |Information Engineering | Cloud Application Development Masterarbeit, Mündliche Masterprüfung

Die Zuordnung der Wahlpflichtmodule zu den jeweiligen Vertiefungsrichtungen entnehmen Sie bitte dem für das jeweilige Semester gültigen Wahlpflichtkatalog. Studienplan Regelmäßiger Studienplan Vertiefungsrichtung Autonome Systeme (MSI-AS) Studienplan MSI-AS MO Nr.

Modul / Lehrveranstaltung MO Art

LV Art

SWS/ MO

Semester1 A B C

01 Theoretische Informatik - Komplexitätstheorie - Algorithmentechnik

PM V V

4 2

(2)

(2) 2

02 Mathematik - Numerische Mathematik - Stochastik

PM V V

4 2

(2)

(2) 2

03 Seminar PM W 2 2 (2) 04 Team-Projekt PM PJ 2 1 1 05 Autonome Systeme (5 aus 7)

- Autonome Roboter WPM

V,Ü 15

(3)

3

1 Entsprechend des Angebots der Fakultät sind die in Klammern angegebenen Veranstaltungen entweder in Semester A oder B zu absolvieren.

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- Computer Vision - Mobile Computing - Geometric Modeling - Maschinelles Lernen - Computational Geometry - Real-Time Operating Systems

V,Ü V,Ü V,Ü V,Ü V,Ü V,Ü

(3) 3

(3) 3 3

(3)

3 (3) 3

(3) (3) 3

06 Wahlpflichtmodul A2 -Wahlpflichtmodul A

WPM X

3 (3)

3

07 Wahlpflichtmodul B2 -Wahlpflichtmodul B

WPM X

3 (3)

3

Masterarbeit Mündliche Masterprüfung Regelmäßiger Studienplan Vertiefungsrichtung IT-Management (MSI-ITM) Studienplan MSI-ITM MO Nr.

Modul / Lehrveranstaltung MO Art

LV Art

SWS/ MO

Semester 1 A B C

01 Theorie 1 - Theoretische Grundlagen für das IT-Management - Komplexitätstheorie

PM V

V

4 (2) 2

2

(2)

02 Theorie 2 - Angewandte Wirtschaftsmathematik - Operations Management

PM V

V

4 2

(2)

(2)

2

03 Seminar PM W 2 2 (2) 04 Team-Projekt PM PJ 2 1 1 05 IT-Management (5 aus8)

- Innovative Methoden zur Gestaltung von Geschäftsprozessen - Data Analytics - ERP-Geschäftsprozesse - ERP-Systeme - IT-Recht - Strategic IT-Management - IT-Leadership - IT-Security

WPM V,Ü

V,Ü V,Ü V,Ü V,Ü Ü

V,W V, Ü

15 3

(3) 3

(3) 3 3

(4) 4

(3)

3 (3) 3

(3) (3) 4

(4)

06 Wahlpflichtmodul A2 -Wahlpflichtmodul A

WPM X

3 (3)

3

07 Wahlpflichtmodul B2 -Wahlpflichtmodul B

WPM X

3 (3)

3

Masterarbeit Mündliche Masterprüfung 2 Lehrveranstaltungen sind aus dem Wahlpflichtangebot aller drei Vertiefungsrichtungen und dem veröffentlichten Wahlpflichtkatalog für den Studiengang MSI und anderer Masterprogramme der Hochschule Konstanz zu wählen.

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Regelmäßiger Studienplan Vertiefungsrichtung Software Engineering (MSI-SE) Studienplan MSI-SE MO Nr.

Modul / Lehrveranstaltung MO Art

LV Art

SWS/ MO

Semester1 A B C

01 Theoretische Informatik - Komplexitätstheorie - Algorithmentechnik

PM V V

4 2

(2)

(2) 2

02 Mathematik - Diskrete Mathematik - Stochastik

PM V V

4 2

(2)

(2) 2

03 Seminar PM W 2 2 (2) 04 Team-Projekt PM PJ 2 1 1 05 Software Engineering (5 aus 7)

- Reactive Programming - Modellgetriebene Softwareentwicklung - Konzepte aktueller Datenbanksysteme - Agile und mobile Entwicklung - IT-Sicherheitsarchitekturen - Information Engineering - Cloud Application Development

WPM V,Ü V,Ü

V,Ü

V,Ü,W

V,Ü V,Ü,W

V,Ü

15 2

(4)

(3)

4 (4) 3

(4)

1 4

3

(4) 4

(3) 4

06 Wahlpflichtmodul A2 -Wahlpflichtmodul A

WPM X

3 (3)

3

07 Wahlpflichtmodul B2 -Wahlpflichtmodul B

WPM X

3 (3)

3

Masterarbeit Mündliche Masterprüfung

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Modul-Name Seminar Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Franz WS SoSe SEMI / 03 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 2 30 h 120 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. PM A/B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP (PR)

Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studierenden sind in der Lage, sich selbständig in ein spezielles Thema der Informatik einzuarbeiten und es darzustellen. Der Umgang mit wissenschaftlicher Literatur wird beherrscht. Die Vortragstechnik wird weiter verbessert.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

3 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

1 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Seminar/ Prof. Dr. Franz

W 2 o Der Studierende arbeitet sich in ein spezielles Thema der Informatik unter der Betreuung eines Professors ein.

o Das Thema wird von den anderen Seminarteilnehmern vorgetragen. o Der Studierende erstellt eine schriftliche Ausarbeitung.

Literatur/Medien

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Modul-Name Teamprojekt Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Franz WS SoSe INTP / 04 8 240 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 2 30 h 210 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. PM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP (LP, AB) Note für SP (Abschlussbericht und Projektarbeit, benotet) Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studierenden sind in der Lage in einer Gruppe eine größere Aufgabenstellung – typsicherweise aus dem Bereich der Softwareentwicklung – zu lösen. Durch die Projektarbeit vertiefen die Studierenden sowohl ihre Fachkompetenz in der Informatik sowie ihre Methoden- und Sozialkompetenz (Projektmanagement und Teamarbeit)

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

3 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

1 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Teamprojekt/ Prof. Dr. Franz

PJ 2 Im Team (3 - 7 Studierende) wird ein praxisnahes Projekt aus dem Bereich der Informatik – typischerweise der Softwareentwicklung – über 2 Semester durchgeführt. Das Projekt kann auch in Zusammenarbeit mit der Industrie durchgeführt werden.

Literatur/Medien

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Modul-Name Wahlpflichtmodul A Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Franz WS SoSe WPMA / 06 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A/B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP)

Modulteilprüfung (MTP) X

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse in Spezialgebieten der Informatik bzw. Management/BWL erworben.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Wahlpflichtmodul A/ Gemäß Aushang

X 3 Gemäß Aushang zu Semesterbeginn.

Literatur/Medien

Letzte Aktualisierung 29.04.2015

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Modul-Name Wahlpflichtmodul B Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Franz WS SoSe WPMB / 07 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A/B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP)

Modulteilprüfung (MTP) X

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studierenden haben vertiefte Kenntnisse in Spezialgebieten der Informatik bzw. Management/BWL erworben.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Wahlpflichtmodul B/ Gemäß Aushang

X 3 Gemäß Aushang zu Semesterbeginn.

Literatur/Medien

Letzte Aktualisierung 29.04.2015

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Modul-Name Masterarbeit Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Franz WS SoSe MAAR / 08 27 810 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. - - 810 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. PM C SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) Die Modulnote errechnet sich aus dem arithmetischen Mittel der Noten der beiden Prüfer der Masterarbeit Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studierenden sind in der Lage, die Aufgaben der Masterarbeit selbständig zu strukturieren (Projekt- und Zeitplan), die Lösungen eigenverantwortlich zu erarbeiten und die Ergebnisse in der Arbeit schriftlich zusammenzufassen. Die Studierenden verfügen über die Fähigkeit, eine umfängliche wissenschaftliche Arbeit methodisch und organisatorisch zu bewältigen (forschungslogischer Ablauf, formale Aspekte beim Abfassen wissenschaftlicher Arbeiten, Selbstorganisation).

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

3 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

1 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Masterarbeit/ wechselnd o Methodisch: strukturierte Vorgehensweise bei der wissenschaftlichen

Bearbeitung einer vorgegebenen Problemstellung; Darstellung der Ergebnisse in einer Masterarbeit

o Fachlich: fachliche Inhalte sind abhängig vom Thema der Masterarbeit

Literatur/Medien

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Modul-Name Mündliche Masterprüfung Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Franz WS SoSe MÜMA / 09 3 90 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. - - 90 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. PM C SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) Die Modulnote errechnet sich aus dem arithmetischen Mittel der Noten der beiden Prüfer der Masterprüfung. Modulteilprüfung (MTP) M45

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studierenden sind in der Lage, die Problemstellungen und Lösungen ihrer Masterarbeit strukturiert darzustellen, in den Gesamtkontext der Informatik einzuordnen und beides im Rahmen einer kritischen Befragung überzeugend darzulegen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

3 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

1 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Mündliche Masterprüfung/ wechselnd o Methodisch: Darstellung der Ergebnisse in einer Masterarbeit

o Fachlich: fachliche Inhalte sind abhängig vom Thema der Masterarbeit

Literatur/Medien

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Modul-Name Theoretische Informatik Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Hedtstück WS SoSe THEO / A1 6 180 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 120 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Wirtschaftsinformatik M.Sc. PM A/B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) Arithmetisches Mittel der beiden Klausuren

Modulteilprüfung (MTP) K90 / K90

Lern-/ Qualifikationsziele

Möglichkeiten und Grenzen des algorithmischen Lösens von Problemen einschätzen können. Verstehen von Techniken zur Bestimmung der Komplexität von Problemen und Algorithmen. Wichtige Algorithmen-Entwurfstechniken einsetzen können.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Komplexitätstheorie/ Prof. Dr. Hedtstück

V 2 o Turingmaschinen o Berechenbarkeit o Komplexitätsklassen o NP-Vollständigkeit

Algorithmentechnik/ Prof. Dr. Umlauf

V 2 o Komplexität und Korrektheit von Algorithmen o Entwurfstechniken für Algorithmen o Analysetechniken für Algorithmen o Datenstrukturen für große Datenmengen o Fortgeschrittene Graphenalgorithmen o Geometrische Algorithmen

Literatur/Medien

Komplexitätstheorie: o Schöning, U.: Theoretische Informatik - kurz gefasst, Spektrum Akademischer Verlag, 5.

Aufl., 2008. o Hopcroft, J. E., Motwani, R., Ullman, J. D.: Einführung in Automatentheorie, Formale

Sprachen und Berechenbarkeit, Pearson Studium, 3. Aufl., 2011. Algorithmentechnik: o Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., Stein, C.: Introduction to Algorithms, 3nd

ed., MIT Press, Cambridge MA, 2009. o Turau, V.: Algorithmische Graphentheorie, Oldenbourg, München, 2. Auflage, 2004. o Klein, R.: Algorithmische Geometrie, Springer, Berlin, Heidelberg, 2. Auflage, 2005.

Letzte Aktualisierung 26.06.2014

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Modul-Name Mathematik Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Umlauf WS SoSe MATH / A2 6 180 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 120 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. PM A/B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) Die Modulnote errechnet sich aus dem gewichteten arithmetischen Mittel der Modulteilnoten aller Modulteilprüfungen. Die Gewichtung der einzelnen Modulteilnoten erfolgt proportional zu den ECTS-Punkten.

Modulteilprüfung (MTP) M30, K90

Lern-/ Qualifikationsziele

Vom Rechner erhaltenen Resultaten misstrauen, ausgewählte Standardverfahren der Numerik und der Stochastik verstehen und anwenden können

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

technische Fächer

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Numerische Mathematik/ Prof. Dr. G. Umlauf

V 2 o Rundungsfehler o Kondition und Stabilität o näherungsweise Berechnung von Nullstellen von Funktionen o numerische Behandlung von linearen Gleichungssystemen o Interpolation und Approximation o Fourier-Reihen

Stochastik/ Prof. Dr. B. Staehle

V 2 o Wiederholung Wahrscheinlichkeitsrechnung o Methode der kleinsten Quadrate o Regression o Kovarianz und Korrelation o Hauptkomponentenanalyse o Stochastische Systeme o Absorbierende und nicht absorbierende Markoff-Ketten

Literatur/Medien Wird in den Vorlesungen angegeben werden

Letzte Aktualisierung 26.06.2014

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Modul-Name Autonome Roboter Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Bittel WS SoSe MARO / A5-1 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik Vertiefungsrichtung AS

M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) M30

Modulteilprüfung (MTP) SP (LP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Verschiedene, grundlegende Verfahren zur autonomen Navigation mobiler Roboter verstehen, einsetzen und weiterentwickeln können.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Autonome Roboter/ Prof. Dr. Bittel

V Ü

2 1

o Aufbau mobiler Roboter o Grundlagen: Koordinatensysteme, Bayes-Filter o Lokalisierung: Kalman-Filter, Gitterbasierte Lokalisierung, Partikelfilter o Kartenerstellung: EKF-SLAM und Fast-SLAM o Pfadplanung: Arbeits- und Konfigurationsraum, Graphenalgorithmen,

Potentialfeldmethoden, Wegekartenverfahren und Zellunterteilungsverfahren

o Navigation: Reaktive Verfahren, Histogramm-Verfahren und dynamikbasierte Verfahren

Literatur/Medien

o Thrun, Burgard and Fox, Probabilistic Robotics, MIT Press, 2005. o Choset et al., Principles of Robot Motions, MIT Press, 2005. o Hertzberg, Lingemann und Nüchter, Mobile Roboter, Springer Vieweg, 2012. o Siciliano and Khatib (eds), Handbook of Robotics, Springer Verlag, 2008.

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Modul-Name Computer Vision Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Franz WS SoSe VISI / A5-2 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik Vertiefungsrichtung AS

M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) M30

Modulteilprüfung (MTP) SP (LP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Verstehen wichtiger Techniken und Verfahren bei der digitalen Bildverarbeitung, Photogrammetrie und des Rechnersehens und praktische Anwendung auf reale Probleme des Rechnersehens.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Maschinelles Lernen, Autonome Roboter

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Computer Vision/ Prof. Dr. Franz

V 2 o Grundlagen des menschlichen Sehens und Erkennens o Technische Implementierung biologischer Sehprozesse o Bildverarbeitung im Orts- und im Frequenzbereich o 3D-Bildverarbeitung o Anwendungsbeispiele und Fallstudien

Computer Vision/ Prof. Dr. Franz

Ü 1 o Umbildung o Perspektivische Entzerrung o Image Stitching o Bewegungsdetektion o Optischer Fluss

Literatur/Medien o Mallot, H.A.: Sehen und die Verarbeitung visueller Information, Vieweg, Braunschweig,

1998. o Kraus, K.: Photogrammetrie Bd. 1, de Gruyter, 2004.

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Modul-Name Mobile Computing Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Seepold WS SoSe MoCo / A5-3 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP (AB, PR)

Modulteilprüfung (MTP) SP (LP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Veranstaltung Mobile Computing führt in die Thematik mobiler Systeme ein. Ziel des Moduls ist es, dass die Studierenden die Prinzipien mobiler Kommunikationsnetze kennen und die wichtigsten Technologien zur Entwicklung mobiler Anwendungen benutzen können. Die Studierenden erwerben Kenntnisse über die Funktionsweise von Protokollen für mobile Anwendungen auf Basis des Internets. Sie lernen, welche Anforderungen diese Anwendungen stellen und wie diese von Protokollen und Diensten auf tieferen Ebenen erfüllt werden. Darüber hinaus erlernen die Studierenden Grundlagenwissen für Mobile Computing und lernen dabei typische Szenarien und Aufgabenstellungen kennen. Sie sind in der Lage, Ausführungsplattformen zu beschreiben und lernen unterstützende HW/SW-Technologien kennen. Die Studierenden wenden die erworbenen Kenntnisse über mobile Kommunikationen selbstständig beim Lösen von Übungsaufgaben an. Die Studierende vergleichen unterschiedliche mobile Betriebssysteme und Ausführungsplattformen unter bestimmten Anforderungen. Sie programmieren Problemlösungen auf typischen HW/SW-Plattformen (z.B. Smartphones, TabletPCs, eingebettete Systeme etc.). Darüberhinaus planen die Studierenden die Integration von Sensoren und Sensornetzwerken und erarbeiten (umgebungsabhängige) Anwendungen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

2 Fachkompetenz

1 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Mobile Computing/ Prof. Dr. Seepold

V Ü

2 2

o Konzepte mobiler Systeme und deren Anwendungen o Mobile Plattformen und Architekturen o HW/SW-Plattformen (wie z.B. auch Arduino) o Unterstützungstechnologien und Protokolle o Entwurfsmuster (Design Patterns) o Sensordatenerfassung/-bearbeitung/-interpretation und -analyse o Standards und Web-Services o Programmierung mobiler Anwendungen und native Apps mit Android,

iOS, Windows-Phone

Literatur/Medien

o Schiller, Jochen: Mobile Communications. 2. Ed. Addison Wesley,2003. o Meier, Reto: Professional Android 4 Application Development. Wiley Publishing, 2012. o Poslad, Stefan: Ubiquitous Computing. Smart Devices, Environments and Interaction.

Wiley Publishing, 2009. o McEwen, Adrian, Cassimally, Hakim: Designing the Internet of Things. John Wiley and

Sons, 2013. o Darüber hinaus aktuelle Artikel aus Fachjournalen und Konferenzen sowie Internet

Ressourcen.

Letzte Aktualisierung 29.06.2014

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Hochschule Konstanz Modulhandbuch Fakultät Informatik Studiengang Informatik, Master of Science

17

Modul-Name Geometric Modeling Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Umlauf WS SoSe GeoMod / A5-4 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik Vertiefungsrichtung AS

M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) M30

Modulteilprüfung (MTP) SP (LP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Up-to-date techniques and algorithms of CAD, CAGD and computer graphics for the representation of free form geometry in industrial and technical applications. o Instruction language: English.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

2 Fachkompetenz

1 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

o Computational Geometry

o Computer Vision

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Geometric Modeling/ Prof. Dr. Umlauf

V 2 o Basics of affine geometry o Geometric algorithms for the representation of curves and surfaces o Technical implementations for the modeling of free form curves o Technical implementations for the modeling of free form surfaces o Current techniques and trends for the representation of surfaces of

arbitrary topology Geometric Modeling Lab/ Prof. Dr. Umlauf

Ü 1 Application examples and case studies, e.g. quaternion rotation and interpolation, modelling with Bézier-curves, intersection of Bézier curves, modelling with b-splines.

Literatur/Medien

o Prautzsch, Boehm, Paluszny: Bézier and B-spline techniques, Springer, 2002. o Hoschek, Lasser: Grundlagen der geometrischen Datenverarbeitung, Teubner, 1993. o Farin: Curves and surfaces for CAGD, Academic Press, 2005. o Warren, Weimer: Subdivision methods for geometric design, Morgan-Kaufmann, 2002.

Letzte Aktualisierung 05.06.2014

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18

Modul-Name Maschinelles Lernen Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Franz WS SoSe ML / A5-5 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik Vertiefungsrichtung AS

M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) M30

Modulteilprüfung (MTP) SP (LP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens anhand des Beispiels der Supportvektormaschine. Ausgehend von klassischen linearen Lernmaschinen werden aktuelle Konzepte und Themen der statistischen Lerntheorie vorgestellt.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Computer Vision, Autonome Roboter

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Maschinelles Lernen/ Prof. Dr. Franz

V 2 o Überwachtes und unüberwachtes Lernen, Generalisierung o Lineare Lernmaschinen: Perzeptron und lineare Regression o Nächste-Nachbarn-Klassifikation o Kerninduzierte Merkmalsräume: Kerne und ihre Bedeutung als

Skalarprodukt in hochdimensionalen Räumen o Optimierungstheorie und konvexe Optimierungsprobleme o Supportvektormaschinen

Maschinelles Lernen/ Prof. Dr. Franz

Ü 1 o Vor- und Aufbereitung von Daten o Dimensionsreduktion o k-Means-Clustering o Implementation und Anwendung von linearen Lernmaschinen, Nächste-

Nachbarn-Klassifikatoren und Supportvektormaschinen auf reale Probleme o Bewertung von Klassifikatoren

Literatur/Medien o Cristianini, N. & Shawe-Taylor, J.: An introduction to Support Vector Machines,

Cambridge University Press, 2000. o Duda, R.O., Hart, P.E. & Stork, D.G., Pattern Classification, Wiley, 2001.

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Hochschule Konstanz Modulhandbuch Fakultät Informatik Studiengang Informatik, Master of Science

19

Modul-Name Computational Geometry Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Umlauf WS SoSe CompGeo / A5-6 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik Vertiefungsrichtung AS

M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) M30

Modulteilprüfung (MTP) SP (LP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Techniques, algorithms and data structures to solve geometric problems for computer graphics, CAD, GIS and robotics for industrial and technical applications

o Instruction language: English.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

2 Fachkompetenz

1 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

o Geometric Modeling

o Computer Vision

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Computational Geometry / Prof. Dr. Umlauf

V 2 o Convex hulls in 2d and 3d. o Line intersections. o Space partition data structures, point locations, range queries. o Polygon triangulation. o Voronoi and Delaunay techniques. o Geometry of linear programming. o 2d motion planning.

Computational Geometry Lab / Prof. Dr. Umlauf

Ü 1 Application examples and case studies, e.g. convex hulls, point queries, line intersections, triangulation.

Literatur/Medien o deBerg, van Kreveld, Overmars, Schwarzkopf: Computational geometry, Springer, 2000. o Klein: Algorithmische Geometrie, Springer, 2005. o Preparata, Shamos: Computational geometry, Springer, 1985.

Letzte Aktualisierung 05.06.2014

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Hochschule Konstanz Modulhandbuch Fakultät Informatik Studiengang Informatik, Master of Science

20

Modul-Name Real-Time Operating Systems Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Mächtel WS SoSe RTOS / A5-7 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik Vertiefungsrichtung AS

M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP (AB)

Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studenten beherrschen theoretische und praktische Konzepte und Methoden gängiger Realzeit Betriebssysteme. Sie sind in der Lage geeignete Methoden zur Lösung spezifischer Aufgabenstellungen im Realzeit Bereich anzuwenden. Sie verfügen über praktische Laborerfahrung im Umgang mit Systemschnittstellen und Programmierumgebungen von Realzeit Betriebssystemen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Real-Time Operating Systems/ Prof. Dr. Mächtel

V, Ü 3 o Aufbau und Funktionsweise von Realzeitbetriebssystemen o Synchronisation und Kommunikation in Realzeitsystemen o Timing und Scheduling o Verteilte Systeme o Performance Benchmarking und Worst Case Analyse o Sicherheit

Literatur/Medien o Cooling, Jim: Real-Time Operating Systems, Lindentree Associates, 2013. o Kopetz, Herrmann: Real-Time Systems, 2. Auflage, Springer, 2011. o Liu, Jane: Real-Time Systems, Prentice Hall, 2000.

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Hochschule Konstanz Modulhandbuch Fakultät Informatik Studiengang Informatik, Master of Science

21

Modul-Name Theorie 1 Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Rentrop WS SoSe THEO 1 / B1 6 180 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 120 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. PM A/B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) Die Modulnote errechnet sich aus dem gewichteten arithmetischen Mittel der Modulteilnoten aller Modulteilprüfungen. Die Gewichtung der einzelnen Modulteilnoten erfolgt proportional zu den ECTS-Punkten.

Modulteilprüfung (MTP) K90, K90

Lern-/ Qualifikationsziele

Ziel des Masterstudienganges ist die Befähigung der Studierenden Fach- und Führungsaufgaben in der Industrie sowie eine wissenschaftliche Weiterqualifikation anstreben zu können. Wesentliche Voraussetzung hierfür ist ein entsprechendes Fundament in den Theoriegebieten des Schwerpunktes IT-Management. Dies sind neben der Informatik auch die Wirtschaftswissenschaft sowie weitere theoretische Grundlagen der Wirtschaftsinformatik. Das Lernziel des Moduls besteht demnach darin, dass die Studierenden die theoretischen Fundamente ihrer Studienrichtung verstehen lernen. Dazu gehört zum einen den Zusammenhang zwischen den technischen und gesellschaftswissenschaftlichen Bestandteilen der Wirtschaftsinformatik zu verstehen und zum anderen die Möglichkeiten und Grenzen des algorithmischen Lösens von Problemen einschätzen zu können sowie das Verstehen von Techniken zur Bestimmung der Komplexität von Problemen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Theoretische Grundlagen für das IT-Management/ Prof. Dr. Mevius, Prof. Dr. Rentrop, Prof. Dr. Sohn

V 2 o Organisationstheorie o Behavioral Economics und Implikationen für die Wirtschaftsinformatik o Intelligente Systeme o Formale Modellierung und Optimierung von Prozessen mit (höheren) Petri-

Netzen o Metriken und Kennzahlen

Komplexitätstheorie/ Prof. Dr. Hedtstück

V 2 o Turingmaschinen o Berechenbarkeit o Komplexitätsklassen o NP-Vollständigkeit

Literatur/Medien

Theoretische Grundlagen für das IT-Management: o Schwaiger, Manfred; Meyer, Anton: Theorien und Methoden der Betriebswirtschaft,

München, Vahlen 2011. o Beck, Hanno: Behavioral Economics, Springer Gabler, 2014. o Parry, Roger: Delivering the Neural Nudge: How the Mobile Internet is Applying the

Insights of Behavioural Economics and Neuroscience to Revolutionise Marketing Communications, CreateSpace Independent Publishing Platform, 2013

o Mevius, Marco: Kennzahlenbasiertes Management von Geschäftsprozessen mit Petri-Netzen, München, Verlag Dr. Hut, 2006

Komplexitätstheorie: o Schöning, Uwe: Theoretische Informatik - kurz gefasst, Spektrum Akademischer Verlag,

5. Aufl., 2008. o Hopcroft, John E., Motwani, Rajeev, Ullman, Jeffrey D.: Einführung in Automatentheorie,

Formale Sprachen und Berechenbarkeit, Pearson Studium, 3. Aufl., 2011.

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Hochschule Konstanz Modulhandbuch Fakultät Informatik Studiengang Informatik, Master of Science

22

Modul-Name Theorie 2

Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Pleßke WS SoSe MSI / B2 6 180 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 120 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. PM A/B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) K90, K90 Arithmetisches Mittel der beiden Klausuren

Modulteilprüfung (MTP) SP (TE, LP, AB, PR)

Lern-/ Qualifikationsziele

o Grundlegendes Verständnis wirtschaftsmathematischer Methoden und Kenntnisse auf dem Gebiet des Operations Management

o Entwicklung von Verständnis und Fähigkeit zur Konstruktion von mathematischen Modellen, die sich mit Algorithmen einer Lösung zuführen lassen

o Fähigkeit zur Lösung angewandter wirtschaftsmathematischer Probleme o Beherrschung computergestützter Tools (z.B. CAS) zur Lösung praktischer Probleme o Sachgemäße Interpretation der Ergebnisse wirtschaftsmathematischer Verfahren o Management von Produktions- und Dienstleistungsprozessen unter Verwendung von

analytischen Modellen, etwa des Operations Research o Befähigung zur Anfertigung einer Master-Arbeit im MSI unter Einbeziehung angewandter

wirtschaftsmathematischer Methoden und des Operations Research

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Angewandte Wirtschaftsmathematik/ Prof. Dr. H. Pleßke

V

2

o Mathematische Modellierung ökonomischer Fragestellungen o Lösen von mathematisch modellierten Problemen der Wirtschaftspraxis

mit Computeralgebrasystemen o Komparativ statische Analysen, Elastizitäten, homogene und

homothetische Funktionen o Unrestringierte und restringierte multivariate Optimierungsmodelle o Komparative Statik und das Envelope-Theorem

o Dynamische Optimierung (Reinforcement Learning, Bellmansches Optimalitätsprinzip

Operations Management/ Prof. Dr. M. Grütz

V 2 o Von der Geschäftsprozessoptimierung (GPO) zur IT-Umsetzung o Personalplanung o Bestandsmanagement und Zentralisierung o Ablaufplanung o Standortplanung

Literatur/Medien

o Sydsaeter, Knut; Hammond, Peter J.: Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. Basiswissen mit Praxisbezug. 3. Aufl. München: Pearson Studium, 2009.

o Tietze, Jürgen (2013): Einführung in die angewandte Wirtschaftsmathematik. 17. Aufl. Wiesbaden: Vieweg, 2013.

o Thonemann, U.: Operations Management, München, 2005. Letzte Aktualisierung 25.06.2014

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Modul-Name Innovative Methoden zur Gestaltung von Geschäftsprozessen Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Mevius WS SoSe IMGG / B5-1 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP (AB)

Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Vertiefte Kenntnisse zu innovativen Sprachen, Vorgehensweisen und Werkzeugen die eine starke unmittelbare Kopplung des Prozessmanagements an die Werte des agilen Manifests unterstützen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

2 Fachkompetenz

1 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Innovative Methoden zur Gestaltung von Geschäftsprozessen/ Prof. Dr. Mevius

V Ü

2 1

o Einleitung o Grundlagen, Vorgehensmodelle der agilen Softwareentwicklung o Methoden des Geschäftsprozessmanagements o Anforderungsanalyse o Agiles Geschäftsprozessmanagement o Vorgehensmodell o Zusammenfassung und Ausblick

Literatur/Medien

o Dumas, Marlon; van der Aalst, Will, ter Hofstede, Arthur: Process-Aware Information Systems. Bridging People and Software through Process Technology, John Wiley & Sons, 2005.

o Weske, Mathias: Business Process Management: Concepts, Languages, Architectures Springer, 2007.

o Mevius, Marco, Stephan, Rolf und Wiedmann, Peter. 2012. BPM(N)Easy – Agiles cloud- und servicebasiertes Geschäftsprozessmanagement. Bewertungsaspekte Serviceorientierter Architekturen (BSOA 2012), 2012.

o Gadatsch, Andreas. 2012. Grundkurs Geschäftsprozess-Management - Methoden und Werkzeuge für die IT-Praxis: Eine Einführung für Studenten und Praktiker. 7. Auflage. s.l.: Vieweg+Teubner Verlag, 2012.

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Modul-Name Data Analytics Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Hedtstück WS SoSe DTAN / B5-2 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP (AB, PR)

Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Vernetzte Geräte und Computer bestimmen immer mehr das alltägliche Leben. Immer intelligentere Systeme analysieren die im Netz kursierenden Daten, um die verschiedensten Reaktionen zu initiieren. Die Daten fallen in großer Anzahl an, sind von unterschiedlicher Natur und müssen möglichst in Realzeit verarbeitet werden (Big Data). Im Modul Data Analytics lernen die Studierenden Technologien im Stil des Complex Event Processing zur Datenauswertung kennen und erwerben die Kompetenzen, diese Technologien sinnvoll und angemessen einzusetzen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

2 Fachkompetenz

1 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Data Analytics/ Prof. Dr. Hedtstück

V, Ü 3 o Einführung mit grundlegenden Begriffen und typischen Anwendungen o Herausforderungen durch Big Data o Ereignisströme o Ereignismuster o Event Processing Languages o CEP Engines o Prädikatenlogik o Regelbasiertes CEP o Fallstudien

Literatur/Medien

o Luckham, D.: The Power of Events: An Introduction to Complex Event Processing in Distributed Enterprise Systems, Addison-Wesley Professional, 2002.

o Chakravarthy, S., Jiang, Q.: Stream Data Processing: A Quality of Service Perspective, Springer-Verlag, New York, 2009.

o Etzion, O., Niblett, P.: Event Processing in Action, Manning Publications Company, 2010.

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Modul-Name ERP-Geschäftsprozesse Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Martin WS SoSe ERPG / B5-3 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 /2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP (AB, PR)

Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studierenden verstehen, wie grundlegende betriebliche Geschäftsprozesse unterschiedlicher Unternehmenstypen in ERP-Systemen abgebildet werden.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

ERP-Systeme

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

ERP-Geschäftsprozesse/ Prof. Dr. Martin

V Ü

2 1

Geschäftsprozessanalyse Prozesstypen o in Fertigungsunternehmen:

Standard-Erzeugnisse (Stock to Order): Varianten-Erzeugnisse (Build to Order): Erzeugnisse nach Kundenspezifikation (Engineer to Order) o in Handelsunternehmen,

Erörterung der Prozesse, Modellierung der Prozesse u. a. mit GPS Software Atlas.

Literatur/Medien o Schuh, Günther, Stich, Volker (Hrsg.): Produktionsplanung und -steuerung 1, Grundlagen

der PPS, Springer Verlag, 4. Auflage 2012. o Weitere Literatur laut Liste in den Vorlesungsunterlagen

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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26

Modul-Name ERP-Systeme Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Martin WS SoSe ERPS / B5-4 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP (LP, AB, PR)

Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studierenden können grundsätzliche Systemklassen von ERP-Systemen differenzieren und kennen die Auswirkung der ERP-Systemarchitektur auf die Abbildung der Geschäftsprozesse.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

ERP-Geschäftsprozesse

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

ERP-Systeme/ Prof. Dr. Martin

V Ü

2 1

Durchführung vorgegebener Referenz-Geschäftsprozesse in unterschiedlichen ERP-Systemen: o Multi-Site ERP-System o Mehrmandanten ERP-System,

bzw. in ERP-Systemen für kleinere, mittlere und größere Unternehmen.

Literatur/Medien o Gronau, Norbert: Enterprise Resource Planning – Architektur, Funktionen und

Management von ERP-Systemen. 2., erweiterte Auflage 2010. o Weitere Literatur laut Liste in den Vorlesungsunterlagen

Letzte Aktualisierung 27.03.2017

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Modul-Name IT-Recht Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Strittmatter WS SoSe ITR / B5-5 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM 1 SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP ( AB, PR)

Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Einordnen von Recht, rechtlichen Grundbegriffen, Verstehen von Rechtssystem und Grundstrukturen; Verstehen, was Recht für Informatiker leisten kann; IT-rechtliche Begriffe erkennen, verstehen und einordnen; Überblick über alle IT-relevanten Rechtsgebiete bekommen; Rechtliche Risiken erkennen, bewerten und begrenzen; Praxistaugliche Fertigkeiten im Umgang mit IT-relevanten rechtlichen Problemen entwickeln

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

IT-Recht / Prof. Dr. Strittmatter / Dr. R. Klühe

V V o gemeines Vertragsrecht o Besonderes Vertragsrecht, Vertragstypen o Urheberrecht und Verträge über IT-Leistungen o Gewerblicher Rechtsschutz o Recht im Internet o Datenschutzrecht

Literatur/Medien

o Vogel/ Dreier: Software- und Computerrecht, 1.Auflage, UTB, Bern/Stuttgart/Wien 2008. o Hoeren: IT Vertragsrecht, 2. Auflage, Verlag Otto Schmidt, Köln 2012. o Schneider: Computerrecht, 10. Auflage, Beck dtv, München 2012. o Marly: Praxishandbuch Softwarerecht, 6. Auflage, C.H.Beck, München 2014. o Härting: InternetRecht, 5. Auflage, Verlag Otto Schmidt, Köln 2013. o Hoeren: Skript Internetrecht Uni Münster, Stand April 2014. o Hoeren: Skript IT-Recht Uni Münster, Stand Oktober 2011.

Letzte Aktualisierung 27.03.2017

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Hochschule Konstanz Modulhandbuch Fakultät Informatik Studiengang Informatik, Master of Science

28

Modul-Name Strategic IT-Management Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Rentrop WS SoSe SIM / B5-6 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Business Information Technology

M.Sc. WPM A+B SPO 2 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) M30

Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

In Industrieunternehmen hat die IT inzwischen eine sehr hohe Bedeutung gewonnen. Insofern ist die IT selbst und damit auch die strategische Steuerung der IT ein Erfolgsfaktor für die Unternehmen geworden. Im Rahmen dieses Moduls lernen die Studierenden die Aufgaben und Instrumente des strategischen IT Managements kennen. Anhand von Praxisvorträgen und kleinen Fallstudien und Workshops werden diese auch an Beispielfällen angewendet und damit der Transfer in die Praxis geübt..

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Strategic IT Management/ Prof. Dr. Rentrop

V, Ü 3 o Ziele des strategischen IT-Managements o Inhalte einer IT-Strategie o Abstimmung der Strategie mit den Geschäftszielen

o Strategic Alignment o Analyse der strategischen Rolle

o Ausgestaltung strategischer Stoßrichtungen o IT Governance o Schatten-IT o Outsourcing o Portfoliomanagement o Architekturmanagement

o Steuerung der IT o Kennzahlensysteme o Verrechnungspreise

o Ausgewählte Spezialfragen o Standardisierung von IT-Landschaften o Master Data Management

Literatur/Medien

o Gadatsch, Andreas; Mayer, Elmar: Masterkurs IT-Controlling, 5. Aufl., München, Springer, 2014.

o Buchta, Dirk et al.: Strategisches IT-Management, 3. Aufl., Wiesbaden, Gabler, 2009. o Abolhassan, Ferri: The road to a modern IT factory, Heidelberg, Springer, 2014. o Weill, Peter; Ross, Jeanne-W.: IT-Governance, Boston, Harvard Business School Press,

2004.

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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29

Modul-Name IT-Leadership Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Boger WS SoSe ITL / B5-7 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 90 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. PM 1 SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) M30

Modulteilprüfung (MTP) SP (AB, PR)

Lern-/ Qualifikationsziele

Ein Ziel des Masterstudienganges ist es, die Studierenden auf mögliche Führungsaufgaben in der Industrie vorzubereiten; dazu zählt ausdrücklich auch die Möglichkeit ein eigenes Unternehmen zu gründen. Kenntnisse über grundlegende Aspekte der Führung und der Unternehmensgründung sind dabei eine hilfreiche Qualifikation und sollte nicht rein „autodidaktisch“ erworben werden. Die Studierenden werden gedanklich an die Gründung einer Firma im Hightech-Bereich, insbesondere für Software, geführt. Die Fähigkeiten, eine Gründungsidee zu entwickeln, zu hinterfragen und die Konsequenzen einer Gründung abzuschätzen, werden geübt. Zudem wird die Denk- und Arbeitsweise von jungen dynamischen Unternehmen vermittelt, damit die Teilnehmer diese als Mitarbeiter verstehen und so möglichst schnell mitgestalten können. Darüber hinaus sollen die Teilnehmer auch die theoretischen Grundlagen der Führung durch die Vermittlung von Führungstheorien und der Vorstellung verschiedener Instrumente der Führung kennen lernen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

3 Fachkompetenz

1 Methodenkomp.

2 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Entrepreneurship für Informatiker/ Prof. Dr. Boger

V 2 o Formulierung und Überprüfung einer Gründungsidee o Ausarbeitung eines Geschäftsplans o Geschäftsmodelle in Zeiten des Internets o Möglichkeiten einer Finanzierung o Aufbau eines Teams o Grundkonzepte von Marketing und Vertrieb o Lebenszyklus von Produkten und Firma

Führung/ Prof. Dr. Rentrop

V 2 o Grundlagen o Führungstheorien o Führungsstile o Aufgaben der Führung o Instrumente der Führung o Messung der Führungsqualität

Literatur/Medien

o Handbuch Businessplan-Erstellung; http://www.evobis.de/coaching/handbuch/ o Franken, Swetlana: Verhaltensorientierte Führung, Wiesbaden, Springer, 2007. o Lang, Rainhart; Rybnikova, Irma: Aktuelle Führungstheorien und Konzepte, Wiesbaden,

SpringerGabler, 2014. o Malik, Fredmund: Führen, Leisten, Leben. Heyne, München, 2001. o Wunderer, Rolf: „Der gestiefelte Kater“ als Unternehmer. Wiesbaden, Springer, 2008.

Letzte Aktualisierung 05.06.2014

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30

Modul-Name IT-Security Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Langweg WS SoSe IS / B5-8 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 90 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) K90

Modulteilprüfung (MTP) SP (AB, PR)

Lern-/ Qualifikationsziele

Wissen: Die Studierenden haben eine solide Grundlage in Kernkonzepten der IT-Sicherheit. Sie besitzen fortgeschrittenes Wissen, welche verbreiteten Schwachstellen und Angriffsmethoden gegen IT-Systeme existieren. Die Studierenden haben ein gründliches Wissen über Theorie und Methoden sowohl der Zugriffssteuerung als auch von Identifikation und Authentisierung. Fertigkeiten: Die Studierenden können geeignete Methoden anwenden, Sicherheitsarchitekturen, Schwachstellen und mögliche Angriffe zu analysieren. Sie sind in der Lage, Literatur des Fachgebiets IT-Sicherheit kritisch zu analysieren und daraus gewonnene Erkenntnisse zu strukturieren und aufzubereiten. Die Studierenden können ein begrenztes Forschungsprojekt planen, ausführen und in einem zusammenhängenden Bericht dokumentieren. Generelle Kompetenzen: Die Studierenden können Wissen und Fertigkeiten in der IT-Sicherheit auf neue Anwendungsgebiete übertragen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Teamprojekt

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

IT-Security/ Prof. Dr. Langweg

V 2 o Grundlagen der IT-Sicherheit o Identifikation und Authentisierung o Zugriffssteuerung und Sicherheitsmodelle o Betriebssystemsicherheit o Datenbanksicherheit o Softwaresicherheit o Malware

IT-Security / Prof. Dr. Langweg

Ü 2 Vertiefung der Vorlesung und praktische Übungen

Literatur/Medien o Gollmann, D. (2011). Computer Security. ISBN 978-0-470-74115-3

Letzte Aktualisierung 27.03.2017

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31

Modul-Name Theoretische Informatik Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Hedtstück WS SoSe THEO / C1 6 180 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 120 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. PM A/B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) Arithmetisches Mittel der beiden Klausuren

Modulteilprüfung (MTP) K90 / K90

Lern-/ Qualifikationsziele

Möglichkeiten und Grenzen des algorithmischen Lösens von Problemen einschätzen können. Verstehen von Techniken zur Bestimmung der Komplexität von Problemen und Algorithmen. Wichtige Algorithmen-Entwurfstechniken einsetzen können.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Komplexitätstheorie/ Prof. Dr. Hedtstück

V 2 o Turingmaschinen o Berechenbarkeit o Komplexitätsklassen o NP-Vollständigkeit

Algorithmentechnik/ Prof. Dr. Umlauf

V 2 o Komplexität und Korrektheit von Algorithmen o Entwurfstechniken für Algorithmen o Analysetechniken für Algorithmen o Datenstrukturen für große Datenmengen o Fortgeschrittene Graphenalgorithmen o Geometrische Algorithmen

Literatur/Medien

Komplexitätstheorie: o Schöning, U.: Theoretische Informatik - kurz gefasst, Spektrum Akademischer Verlag, 5.

Aufl., 2008. o Hopcroft, J. E., Motwani, R., Ullman, J. D.: Einführung in Automatentheorie, Formale

Sprachen und Berechenbarkeit, Pearson Studium, 3. Aufl., 2011. Algorithmentechnik: o Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., Stein, C.: Introduction to Algorithms, 3nd

ed., MIT Press, Cambridge MA, 2009. o Turau, V.: Algorithmische Graphentheorie, Oldenbourg, München, 2. Auflage, 2004. o Klein, R.: Algorithmische Geometrie, Springer, Berlin, Heidelberg, 2. Auflage, 2005.

Letzte Aktualisierung 26.06.2014

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32

Modul-Name Mathematik Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. B. Staehle WS SoSe MATH / C2 6 180 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 120 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. PM A/B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) Die Modulnote errechnet sich aus dem gewichteten arithmetischen Mittel der Modulteilnoten aller Modulteilprüfungen. Die Gewichtung der einzelnen Modulteilnoten erfolgt proportional zu den ECTS-Punkten.

Modulteilprüfung (MTP) K90 / K90

Lern-/ Qualifikationsziele

Mathematische Logik-Konzepte für Informatiker und ausgewählte Standardverfahren der Stochastik verstehen und anwenden können. Resultate der Graphentheorie bei praktischen Problemen einsetzen können.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

technische Fächer

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Diskrete Mathematik/ Prof. Dr. B. Staehle

V 2 o Aussagen- und Prädikatenlogik o Fuzzy Logik o Logisches Schließen, Beweisverfahren o Computeralgebra o Relationen o Graphentheorie o Eigenwerte von Matrizen

Stochastik/ Prof. Dr. B. Staehle

V 2 o Wiederholung Wahrscheinlichkeitsrechnung o Methode der kleinsten Quadrate o Regression o Kovarianz und Korrelation o Hauptkomponentenanalyse o Stochastische Systeme o Absorbierende und nicht absorbierende Markoff-Ketten

Literatur/Medien o Wird in den Vorlesungen angegeben werden.

Letzte Aktualisierung 27.03.2017

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33

Modul-Name Reactive Programming Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Boger WS SoSe REAC / C5-1 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) M30

Modulteilprüfung (MTP) SP (LP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studenten lernen Techniken und Werkzeuge zur Entwicklung von modernen, skalierbaren Systemen, wie sie im Reactive Manifesto beschrieben werden. Wichtige Aspekte solcher Systeme sind Korrektheit, Skalierbarkeit, Responsiveness, Sicherheit, Nebenläufigkeit, Verteilung, Ausfallsicherheit und Verfügbarkeit.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

Gute Kenntnisse in Java, Softwaretechnik, Softwarearchitektur

2 Fachkompetenz

1 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Moderne Programmiersprachen/ Prof. Dr. Boger

V, Ü 2 Eines der wichtigsten Handwerkzeuge der Informatik ist die Programmiersprache. Die Entwicklung dieser Werkzeuge ist mit Java nicht stehengeblieben. In dieser Vorlesung werden anhand ausgewählter Programmiersprachen neue Konzepte der Programmierung erarbeitet. Im Fokus dieser Vorlesung steht derzeit die funktionale und objektorientierte Sprache Scala. Diese wird ausgehend von einem guten Verständnis von Java erarbeitet, von den Grundlagen bis hin zu Konzepten der Nebenläufigkeit und Verteilung, so dass die Studenten in der Lage sind hoch-skalierbare und reaktive Systeme zu entwickeln.

Concurrent Programming/ Prof. Dr. Haase

V, Ü 1 Um die stetig wachsende Anzahl zur Verfügung stehender Prozessoren und Kerne effizient nutzen zu können, müssen innerhalb von Programmen Aufgaben definiert werden, die von mehreren Threads nebenläufig ausgeführt werden können. Diese Aufgaben laufen im Allgemeinen nicht völlig unabhängig voneinander ab, sondern interagieren miteinander, etwa um Arbeitsfortschritte und Ergebnisse auszutauschen. Unzureichend synchronisiert können diese Interaktionen bei ungünstiger zeitlicher Verzahnung zu fehlerhaften Effekten führen. Unnötige Synchronisation führt, auf der anderen Seite, zu Verlusten beim Grad der erreichten Parallelisierung. In dieser Vorlesung lernen die Studenten, korrekte und effiziente nebenläufige Programme zu entwickeln. Es werden außerdem Aktorensysteme behandelt, in denen die Interaktion nicht über Kooperation, sondern über Kommunikation erreicht wird.

Literatur/Medien

o Odersky, M. et al.: Programming in Scala, Artima, 2011. o Vernon, V.:Reactive Enterprise with Actor Model, Application and Integration Patterns for

Scala and Akka, Addison Wesley, 2014. o Odersky, M.:Functional Programming Principles in Scala, Videolecture, Coursera, 2014. o Odersky, M. et al.:Principles of Reactive Programming, Videolecture, Coursera, 2013. o Peierls et al. Java Concurrency in Practice, Addison-Wesley, 2005.

Letzte Aktualisierung 22.06.2014

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Modul-Name Modellgetriebene Softwareentwicklung Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. von Drachenfels WS SoSe MGSE / C5-2 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 90 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) M30

Modulteilprüfung (MTP) SP (LP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Begriffswelt der modellgetriebenen Softwareentwicklung kennen, Techniken und Werkzeuge zur Erstellung von Modellen sowie zur automatisierten Transformation von Modellen kennen, einige der Techniken und Werkzeuge einsetzen können, das Potential der modellgetriebenen Softwareentwicklung zur Produktivitäts- und Qualitätssteigerung bei der Softwareentwicklung einschätzen können.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Vertiefungsrichtung Software-Engineering

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Grundlagen der Modellgetriebene Softwareentwicklung/ Prof. Dr. von Drachenfels

V, Ü 2 Diese Veranstaltung findet in der ersten Semesterhälfte statt und führt in die Begriffswelt der modellgetriebenen Softwareentwicklung ein: o Modelle und Metamodelle o Domänenspezifischer Sprachen (DSLs) o Modelltransformationen

Anwendungen der modellgetriebenen Softwareentwicklung/ Prof. Dr. Boger

V, Ü 2 Diese Veranstaltung wird in der zweiten Semesterhälfte durchgeführt und vertieft die Grundlagen der modellgetriebenen Softwareentwicklung mit praktischen Anwendungen und konkreten Werkzeugen. Die Studenten entwickeln ein eigenes Metamodell mit EMF, eine textuelle DSL mit Xtext, einen Generator mit Xtend und eine grafische DSL mit Spray.

Literatur/Medien

o Brambilla, M; Cabot, J.; Wimmer, M.: Model-Driven Software Engineering in Practice. Morgan & Claypool, 2012.

o Parr, Terence: Language Implementation Patterns. Pragmatic Programmers, 2010. o Steinberg, D.; Budinsky, F.; et al.: EMF - Eclipse Modeling Framework. Second Edition,

Addison-Wesley 2009. o von Drachenfels, H.: Unterlagen zur Lehrveranstaltung auf

http://www-home.htwg-konstanz.de/~drachen. o Stahl, T., Völter, M., Czarnecki, K.: Modell-Driven Software Development:,Technology,

Engineering, Management, Wiley, 2006. o Völter, M.: DSL Engineering, Implementing and Using Domain-Specific Languages,

CreateSpace Independant Publishing, 2013. o Bettini, L.: Implementing Domain-Specific Languages with Xtext and Xtend,

Packt Publishing, 2013.

Letzte Aktualisierung 20.06.2014

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Modul-Name Konzepte aktueller Datenbanksysteme Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Eck WS SoSe KADS / C5-3 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) K90

Modulteilprüfung (MTP) SP (LP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studierenden verstehen die Funktionsweise von Datenbanksystemen und sind in der Lage diese zu optimieren. Die Studierenden kennen moderne nichtrelationale Datenbanksysteme und verstehen deren Konzepte. Die Studierenden sind in der Lage Anwendungen zu entwickeln, die auf modernen nichtrelationalen Datenbanksystemen zugreifen. Sie sind in der Lage, neuere Entwicklungen in Datenbanksysteme kritisch zu beurteilen und zu erkennen, welche Datenbankkonzepte für welche Problemstellungen geeignet sind.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung Kenntnisse in Datenbanksysteme

2 Fachkompetenz

1 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Information Engineering

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Konzepte aktueller Datenbanksysteme/ Prof. Dr. Eck

V 2 o Aufbau und Implementierung von Datenbanksystemen o Optimierung von Datenbanksysteme o Konzepte für Datenbanksysteme, z.B. verteilte Datenbanken,

Mehrbenutzersynchronisierung o Neuere Entwicklungen für Datenbanksysteme, z.B. NoSQL, Column Stores,

XML-basierte Datenbanksysteme

Konzepte aktueller Datenbanksysteme Übungen/ Prof. Dr. Eck

Ü 1 o Programmierung mit den in der Vorlesung vorgestellten Datenbanksystemen

Literatur/Medien

Vorlesungsskript und Übungsunterlagen des Dozenten o Kemper, Eickler, A.: Datenbanksysteme – Eine Einführung, Oldenbourg Verlag München,

9. Auflage, 2013. o Härder, T., Rahm, E.: Datenbanksysteme – Konzepte und Techniken der

Implementierung, Springer-Verlag, 2. Auflage, 2001. o Edlich, S., Friedland, A., Hampe, J., Brauer, B., Brückner, M.: NoSQL – Einstieg in die Welt

nichtrelationaler Web 2.0 Datenbanken, Hanser-Verlag, 2. Auflage, 2011.

Letzte Aktualisierung 04.09.2014

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Modul-Name Agile und mobile Entwicklung Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Mueller WS SoSe AUME / C5-4 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 90 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP (TE, LP)

Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Teilnehmer lernen und verstehen die Grundlagen, Konzepte, Technologien bzw. Architekturen im Bereich „Agile und mobile Entwicklung“. Im Rahmen eines größeren Projekts arbeiten die Studierenden unter Benutzung moderner kollaborativer Werkzeuge zusammen und entwickeln aktuelle Elemente der mobilen Kommunikation und Kollaboration. Dabei lernen die Studierenden die Vorlesungsinhalte der Veranstaltungen auf eine praktisch relevante, mobile Projektsituation anzuwenden und zu vertiefen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

2 Fachkompetenz

1 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Mobile Kommunikation und Kollaboration/ Prof. Dr. Mueller

V, Ü, W

2 o Erweiterte Grundlagen zur Entwicklung mobiler Systeme: Mobile Betriebssysteme, Entwicklungsumgebungen und Programmiersprachen, Basiskonzepte, GUIs und Frameworks zur plattformunabhängigen Entwicklung

o Vorstellung erweiterter mobiler Konzepte aus den Bereichen Datenhaltung, Netzwerkkommunikation, Sensoren und Ortsabhängigkeit, Sicherheit und Datenschutz

Agile Vorgehensmodelle/ Prof. Dr. Schimkat

V, Ü, W

2 o Konzepte und Prinzipien agiler- und lean-artiger Software Entwicklung o Agile Software Entwicklung am Beispiel von Scrum und eXtreme

Programming o Lean-artige Software Entwicklung am Beispiel von Kanban o Agiles Requirements Engineering o Entwicklungspraktiken

Literatur/Medien

o Becker, Arno; Pant, Markus: Android 2: Grundlagen und Programmierung, 2. Auflage, dpunkt, 2010.

o Lashkari, Arash H.; Moradhaseli, Mohammadreza: Mobile Operating Systems and Programming, 1. Auflage, Vdm, 2011.

o Cockburn, Alistair: Agile Software Development, 2. Auflage, Addison-Wesley, 2002. o Anderson, David: Kanban, Blue Hole Press, 2010. o Leopold,Klaus und Kaltenecker, Siegfried : Kanban in der IT: Eine Kultur der

kontinuierlichen Verbesserung schaffen, Carl Hanser Verlag, 2012.

Letzte Aktualisierung 24.06.2014

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Modul-Name IT-Sicherheitsarchitekturen Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Neuschwander WS SoSe ITSA / C5-5 5 150h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 90h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) Modulnote berechnet sich aus den ECTS-gewichteten Teilnoten. Modulteilprüfung (MTP) K90+SP / K90

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studierenden haben ein Verständnis der grundlegenden Begriffe, Modelle und Prozesse zur informationstechnischen Sicherheit erworben. Sie besitzen Kenntnisse wesentlicher Strukturkomponenten zum Aufbau gesicherter IT-Infrastrukturen. Es wurde die Fähigkeit entwickelt, sicherheitskritische Schwachstellen in IT-Systemen und –Netzwerken zu identifizieren. Nach den praktischen Übungen im Labor besitzen die Studierenden die Fähigkeit zum selbstständigen Entwurf und zur Realisierung von Lösungskonzepten für die IT-Sicherheit in verteilten Systemen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

IT-Sicherheitsarchitekturen/ Prof. Dr. Neuschwander

V, Ü 2 o Security Engineering o Semantisches Modell der IT-Sicherheit o Architekturen von IT-Sicherheitslosungen o Zugriffsmodelle und -verfahren o Firewallsysteme o Public Key Infrastrukturen o Sniffer und Malware o Intrusion Detection Systeme

Kryptologie / Dr. Harald Vater

V

2 o Grundlagen der Verschlüsselung o Kryptoanalyse o Symmetrische Verfahren (Algorithmen, Verschlüsselung,Authentisierung,

Keymanagement) o Public Key Verfahren (Algorithmen, Verschlüsselung,

digitale Signaturen, Keymanagement) o Elliptische Kurven

Literatur/Medien

o Eckert: IT-Sicherheit, Konzepte-Verfahren-Protokolle, 7. Auflage, Oldenbourg Verlag, 2012.

o Gollman: Computer Security, 3. Edition, John Wiley& Sons, 2012. o Gerloni, H., Oberhaitzinger, B., Reiser, H., Plate, J.: Praxisbuch Sicherheit für Linux-Server

und Netze, Hanser Verlag, 2004. o Spenneberg, Ralf: Linux-Firewalls - Sicherheit für Linux-Server und -Netzwerke mit IPv4

und IPv6 (Open Source Library), Addison Wesley, 2011.

Letzte Aktualisierung 27.07.2017

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Modul-Name Information Engineering Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Wäsch WS SoSe INFE / C5-6 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) M30

Modulteilprüfung (MTP) SP (LP, AB, PR)

Lern-/ Qualifikationsziele

Die Studierenden besitzen vertiefte Kenntnisse im Bereich der Entwicklung datenzentrierter Anwendungssysteme, speziell im Bereich fortgeschrittener Methoden und aktueller Ansätze der Informationsrepräsentation, -modellierung und -integration

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

Kenntnisse in den Bereichen Datenbank- und Informationssysteme (DB-Entwurf und -Implementierung, SQL, JDBC etc.), XML-Technologien (XML 1.0, XML-Schema-sprachen, XPath/XSL, XML-APIs etc.) sowie Service-orientierte Architekturen, Web-Technologien und -Services

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Konzepte aktueller Datenbanksysteme, Modellgetriebene Softwareentwicklung

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Information Engineering/ Prof. Dr. Wäsch

V Ü, W

2 1

Vorlesung: u.a. o Methoden und Verfahren der Repräsentation, und Implementierung

Modellierung strukturierter Daten (z.B. fortgeschrittene konzeptuelle Modellierung, relationale Entwurfstheorie, fortgeschrittene DB-Implementierung und -Integritätssicherung, Datengenerierung, Database Refactoring)

o Methoden und Verfahren der Repräsentation und Modellierung semi-strukturierter Daten (z.B. OEM, XML, SDO, Semantic Web)

o Methoden und Verfahren der Informationsintegration (z.B. Integrationsarchitekturen, Schemamatching, Schemaintegration und -mapping, Datenfusion, Datenqualität, Data Warehouses, Master Data Management)

Labor/Workshop: u.a. o Praktische Übungen zu den Inhalten der Vorlesung Information

Engineering o Aufarbeitung und Präsentation aktueller Fragestellungen und

ausgewählter Forschungsthemen aus dem Bereich Information Engineering

Literatur/Medien

Vorlesungsskript und alle weiteren Unterlagen zur Lehrveranstaltung finden sich in der Online-Lernplattform der HTWG.

Basisliteratur zur Lehrveranstaltung (z.T. auch als E-Books über die Bibliothek der HTWG verfügbar): o Kemper, A., Eickler, A.: Datenbanksysteme – Eine Einführung, 9. Auflage, Oldenbourg

Verlag, 2013. o Kemper, A., Wimmer, M.: Übungsbuch Datenbanksysteme, 3. Auflage, Oldenbourg

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Hochschule Konstanz Modulhandbuch Fakultät Informatik Studiengang Informatik, Master of Science

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Verlag, 2011. o Elmasri, R., Navathe, S.: Fundamentals of Database Systems, 6th Edition, Prentice Hall,

2013. o Vonhoegen, H.: Einstieg in XML, 7. Auflage, Galileo Press, 2013. o Leser, U., Naumann, F.: Informationsintegration - Architekturen und Methoden zur

Integration verteilter und heterogener Datenquellen, 1. Auflage, dpunkt, 2006. o Öszu, T., Valduriez, P.: Principles of Distributed Database Systems, 3rd Edition, Springer

2011. o Bauer, A., Günzel, H.: Data-Warehouse-Systeme - Architektur, Entwicklung, Anwendung,

4. Auflage, dpunkt, 2013. o Weiterführende Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben.

Letzte Aktualisierung 17.06.2014

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Modul-Name Cloud Application Development Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Eiglsperger WS SoSe CAD / C5-7 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 4 60 h 90 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM A+B SPO 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP (LP) SP (LP) Die Modulnote ergibt sich aus der benoteten praktischen Arbeit. Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Wissen: Die Studierenden haben ein vertieftes Wissen über Cloud Computing und die Entwicklung skalierbarer Anwendungen der Cloud. Sie können mit großen Datenmengen umgehen und sind in der Lage, geeignete Verfahren zur Speicherung und Verarbeitung von Daten auszuwählen und anzuwenden. Die Studierenden haben einen Überblick über existierende Techniken, Klassen von Werkzeugen und Methoden, die in der Entwicklung, im Test und in der Verteilung von Cloud- Anwendungen genutzt werden. Sie verstehen und berücksichtigen Sicherheitsanforderungen öffentlich zugänglicher Cloud-Anwendungen. Fertigkeiten: Die Studierenden können ihr Wissen auf Problemstellungen in Industrie und Forschung anwenden. Generelle Kompetenzen: Die Studierenden können Aufgabenstellungen in Gruppen in Resultate umsetzen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

Grundlagen Programmiertechnik, Fortgeschrittene Programmiertechnik

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Web-Technologien

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Cloud Application Development/ Prof. Dr. Eiglsperger

V Ü

2 2

o IaaS, PaaS, SaaS o Skalierbare Softwarearchitektur, Big Data, Map/Reduce o Computing, Storage, Datenbanken in der Cloud o Softwareverteilung, Softwarepflege, Softwaretest o Sicherheitsaspekte des Cloud Computings

Literatur/Medien

o Moyer, C.: Building Applications in the Cloud: Concepts, Patterns and Projects, 2011. o Erl et al.: Cloud Computing: Concepts, Technology & Architecture, 2013. o Sarna, D.E.Y.: Implementing and Developing Cloud Computing Applications, 2010. o Betts et. al.: Developing Multi-tenant Applications for the Cloud on Windows Azure,

2012.

Letzte Aktualisierung 27.03.2017

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Modul-Name Entwicklung von Smart City Anwendungen – Die theoretische und praktische Seite einer interaktionalen Welt

Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Mevius WS SoSe SmartC/XX 5 135 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 45 h 105 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM 1-2 SPO Nr. 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) SP/R

Modulteilprüfung (MTP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Vertiefte Kenntnisse zu innovativen Sprachen, Vorgehensweisen und Werkzeugen die eine starke unmittelbare Kopplung des Prozessmanagements an die Werte des agilen Manifests unterstützen. Nähere Beleuchtung des Aufbaus und Betriebs global interagierender, IT-gestützter Anwendungssysteme sowie das demokratische Mitmachen der (Welt-)Bürger - interdisziplinär, analytisch und konstruktiv (von zukünftigen Smart Cities inspiriert)

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung

2 Fachkompetenz

1 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Prof. Dr. Ortner 2V, 1Ü

2, 1 o Eine nachhaltige Ökologie, Urbanisierung weiter Teile unseres Planeten, Digitalisierung und Automation sowie Demokratiebewegungen weltweit sind vier Megatrends unserer Zeit.

o Von der IT-Seite aus werden diese Trends derzeit durch die Quadriga

Cloud Computing, Social Media, (Very) Big Data und Mobile Computing unterstützt.

Literatur/Medien Angaben: Nachname d. Verfassers, Vorname: Sachtitel, Untertitel, Aufl., Ort, Verlag, Jahr. Werden im Rahmen der Vorlesung bekanntgegeben.

Letzte Aktualisierung 27.03.2017

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Modul-Name Vernetzung autonomer Systeme Modul-Koordination Start Modul-Kürzel/Nr. ECTS-Punkte Workload

Prof. Dr. Dirk Staehle WS SoSe VASY/xx 5 150 h

Fakultät Dauer SWS Kontaktzeit Selbststudium

IN 1Sem. 2 Sem. 3 50 h 100 h

Einsatz im Studiengang

Angestrebter Abschluss

Modul-Typ (PM/WPM) Beginn im

Studiensem. SPO-Version/Jahr

Informatik M.Sc. WPM 1-2 SPO Nr. 3 / 2014

Prüfungsleistungen Benotete Prüfung Unben.

Leistungsnachweis Zusammensetzung der Endnote,

evtl. weitere Anmerkung

Modulprüfung (MP) M30

Modulteilprüfung (MTP) SP (LP)

Lern-/ Qualifikationsziele

Kennenlernen verschiedener Technologien zur drahtlosen Vernetzung autonomer Systeme; Erwerb der Fähigkeit, die Eignung von Technologien für ein Anwendungsszenario abschätzen und geeignete Technologien auswählen zu können; Praktische Erfahrungen im Umgang mit drahtlosen Netzen.

Das Modul vermittelt (Reihenfolge)

Lehr- und Lernmethoden Teilnahme-

Voraussetzung keine

1 Fachkompetenz

2 Methodenkomp.

3 Sozial-/Selbstkomp.

Vorlesung Übung Labor Selbststudium Hausarbeit Workshop, Seminar Projektarbeit Sonstiges:

Sinnvoll zu kombinieren mit

Autonome Roboter

Als Vorkenntnis erforderlich für

Lehrveranstaltung/ Lehrende

Art SWS Lehrinhalt

Vernetzung autonomer Systeme / Prof. Dr. Dirk Staehle

V 2 o Übersicht verschiedener Technologien und Protokolle zur drahtlosen Vernetzung autonomer Systeme

o Einführung in zellulare Mobilfunknetze (GSM, GPRS, UMTS, HSPA, LTE) o Vernetzung autonomer Systeme mit Mobilfunknetzen; speziell

Unterstützung von M2M (Machine-to-Machine) Communication in Mobilfunknetzen

o Prinzipien der Selbstorganisation o Verbindung von autonomen Systemen zu lokalen Netzen (Sensornetze,

Ad-Hoc-Netze, Mesh-Netzen) mit Technologien wie WLAN, Bluetooth oder ZigBee

o Routing in drahtlosen Multi-Hop-Netzen; Einführung von Routing-Protokollen wie B.A.T.M.A.N oder AODV

Vernetzung autonomer Systeme Labor / Prof. Dr. Dirk Staehle

L 1 o Aufbau von drahtlosen Netzen o Anbindung von drahtlosen Netzen an das Internet (über Mobilfunk) o Emulation von Routing-Protokollen

Literatur/Medien

o Sauter, Martin: Grundkurs Mobile Kommunikationssysteme, LTE-Advanced, UMTS, HSPA, GSM, GPRS, Wireless LAN und Bluetooth, 6. Aufl., Springer Vieweg, April 2015

o Gessler, Ralf: Wireless-Netzwerke für den Nahbereich, 2. Aufl., Springer Vieweg, April 2015

o Kruaße, Markus und Konrad, Rainer: Drahtlose ZigBee-Netzwerke: Ein Kompendium, 1. Aufl., Springer Vieweg, 2014

o Faludi, Robert: Building Wireless Sensor Networks: with ZigBee, XBee, Arduino, and Processing, O'Reilly and Associates, 2011

Letzte Aktualisierung 27.03.2017