Analyse- und Entwurfskompetenz

Qualifikationsziel:

Master-Absolvent*innen können für neu zu entwickelnde (Engineering-Szenario) und weiter zu entwickelnde bestehende (über-)betriebliche Informationssysteme (Re-Engineering-Szenario) Anforderungen erheben, analysieren und spezifizieren sowie darauf aufbauend ein fachliches Modell der Problemdomäne entwerfen und spezifizieren. Zudem können sie auf Basis der Analyse ein technisches Modell (Architektur) für (über-)betriebliche  Informationssysteme unter Anwendung etablierter Entwurfsmuster entwerfen und spezifizieren. Die Zusammenführung von fachlicher und technischer Sicht ist charakteristisch für diese Kompetenz. Für Analyse und Entwurf kritischer Systeme können sie formale Methoden anwenden und dadurch gewünschte Eigenschaften der modellierten Systeme frühzeitig nachweisen bzw. ungewünschte Eigenschaften ausschließen.

Module:
  • Model-Driven Development
  • Fortgeschrittenes Software Engineering
  • Web & Mobile Engineering

Implementierungskompetenz - Software-Systeme

Qualifikationsziel:

Master-Absolvent*innen können (über-)betriebliche, komplexe, kritische Informationssysteme (Individualsoftware) bzw. deren Komponenten entwickeln, integrieren, testen und bereitstellen und warten. Hierzu gehört auch, dass sie Programmieransätze sowie Kontroll- und Datenstrukturen für parallele Rechnerarchitekturen mit verteiltem und gemeinsamen Speicher hinsichtlich ihrer Adäquatheit und Effizienz bewerten und einsetzen können.

Module:
  • Fortgeschrittenes Software Engineering
  • Paralleles und Verteiltes Rechnen
  • Web & Mobile Engineering
  • Forschungs- und Entwicklungsprojekt
  • Master-Thesis

Implementierungskompetenz - KI[1]-basierte Systeme

Qualifikationsziel:

Master-Absolvent*innen können (über-)betriebliche Informationssysteme und Dienste um künstlich intelligente Funktionen erweitern. Sie können die für die Analyse der Daten erforderlichen Vorbereitungen ("Data Preprocessing") implementieren. Sie können Verfahren des "Machine Learning" anwenden, um Modelle für die Vorhersage (z. B. Klassifikation, Prognose, Segmentierung) zu erstellen. Zudem können sie die hierfür erforderliche Programmierung auf Basis von Programmiersprachen, Bibliotheken und Frameworks durchführen. Darüberhinaus können sie andere Methoden der KI (z. B. wissensbasierte) anwenden und implementieren.

Module:
  • Machine & Deep Learning I
  • Machine & Deep Learning II
  • Selected Topics on Artificial Intelligence
  • Forschungs- und Entwicklungsprojekt
  • Master-Thesis


[1] Künstliche Intelligenz. "KI ist die Eigenschaft eines IT-Systems, "menschenähnliche", intelligente Verhaltensweisen zu zeigen." Quelle: bitkom: Künstliche Intelligenz: Wirtschaftliche Bedeutung, gesellschaftliche Herausforderungen, menschliche Verantwortung, 2017, S. 17

Architekturkompetenz

Qualifikationsziel:

Master-Absolvent*innen können (über-)betriebliche komplexe und verteilte Software-Systeme strukturieren (z. B. in Services, Komponenten) und modellieren (z. B. objekt-orientiert). Dabei können sie zweckdienliche Technlogien evaluieren und auswählen (vgl. Technologie-Kompetenz).   Zudem können sie die Gesamtheit der (über-)betriebliche Informationssysteme analysieren und systematisieren. Sie können Empfehlungen für Verbesserungen ("Refactoring") und wesentliche Änderungen ("Reengineering") geben. Zudem können sie den Lebenszyklus von (über-)betrieblichen Informationssystemen analysieren und steuern und dabei auch Empfehlungen für die Migration von anwendungs- und datenorientierten Systemen - auch Alt-Systeme - erarbeiten.

Module:
  • Enterprise Applications Architecture
  • Model-Driven Development
  • Big Data

Technologie-Kompetenz

Qualifikationsziel:

Master-Absolvent*innen können für die Implementierung von (über-) betrieblichen Informationssystemen relevante Technologien der Software-Infrastruktur (Systemsoftware, Middleware), Hardware-Infrastruktur und Netzwerk-Infrastruktur bewerten sowie problemadäquat konfigurieren und einsetzen. Sie können dabei ein breites Spektrum von mobilen Client-Geräten bis hin zu großen Serverclustern abdecken.

Module:
  • Web & Mobile Engineering
  • Big Data
  • Paralleles und Verteiltes Rechnen
  • Enterprise Applications Architecture

Wirtschaftliche Kompetenz

Qualifikationsziel:

Master-Absolvent*innen können vertiefte betriebswirtschaftliche Konzepte und Prinzipien verstehen, betriebswirtschaftliche Strukturen und Prozesse analysieren und entwerfen sowie betriebswirtschaftliche Methoden und Techniken problemadäquat anwenden. Zudem können sie volkswirtschaftliche und wirtschaftsjuristische Konzepte, Prinzipien und Zusammenhänge verstehen und interpretieren.  Schließlich können sie Methoden und Verfahren zur Steuerung und Durchführung der IT-bezogenen Managementaufgaben in einem Unternehmen anwenden.

Module:
  • Controlling
  • Unternehmensanalyse
  • Finanzwirtschaft
  • Unternehmensführung
  • Organisationspsychologie
  • IT-Management

Logische/Mathematische Kompetenz

Qualifikationsziel:

Master-Absolvent*innen können logische bzw. mathematische Methoden verstehen und zur Lösung von Problemen der Wirtschaftsinformatik (insb. im Engineering) einsetzen.

Module:
  • Scientific Computing
  • Model-Driven Development
  • Paralleles und Verteiltes Rechnen
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