Wirtschaftsinformatik PLUS Pädagogik

Attraktiv und abwechslungsreich: WIN-PLUS verbindet Informatik, Wirtschaftswissenschaften und Pädagogik

Modulhandbuch

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Wirtschaftsinformatik plus (WIN-plus)

PO-Version [  20202  ]

Grafische Benutzerschnittstellen

Empfohlene Vorkenntnisse

Keine

Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen
  • Die Studierenden erlangen die grundlegenden Kenntnisse zur Gestaltung grafischer Benutzeroberflächen, die sicherstellen sollen, dass der Benutzer seine Arbeitsaufgaben
    effektiv, effizient und zufriedenstellend erledigen kann.
  • Durch praktische Übungen mit UI-Prototyping-Werkzeugen erhalten die Studierenden einen Einblick, wie in Software-Projekten die Benutzerbedürfnisse durch spezielle Vorgehensweisen (User Centered Design Methoden) besser berücksichtigt werden können.
  • Ein besonderer Fokus wird auf webbasierte Benutzeroberflächen gelegt, da diese Stand der Technik vieler Produkte sind und für zahlreiche weiterführende Veranstaltungen Voraussetzungen sind.
  • Es werden grundlegende Kenntnisse über die Geschichte und Themen der Web-Technologien vermittelt, so dass die Studierenden Fachbegriffe und Technologien richtig einordnen und einsetzen können. Sie werden befähigt, Spezifikationen wie ISOC und W3C richtig zu recherchieren und korrekt anzuwenden.
  • Mit Hilfe eines Praktikums werden diese Kenntnisse durch Programmieraufgaben vertieft.
Dauer 1
SWS 6.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 90
Selbststudium / Gruppenarbeit: 120
Workload 210
ECTS 7.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Web-Technologien" und "Software Ergonomie" Klausur (K90)

"Praktikum Web-Technologien" muss "m.E." attestiert sein

Modulverantwortlicher

Prof. Dr.-Ing. Jan Münchenberg

Max. Teilnehmer 45
Empf. Semester 1
Haeufigkeit jedes Jahr (WS)
Verwendbarkeit

Angewandte Informatik (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik (Bachelor)

Veranstaltungen

Web-Technologien

Art Vorlesung
Nr. EMI102
SWS 2.0
Lerninhalt

Ziel der Vorlesung ist die Vermittlung von Kenntnissen über das World Wide Web (WWW), insbesondere von Markup- und Programmiersprachen zur Erstellung von webbasierten Benutzeroberflächen.

Im Einzelnen hat die Vorlesung folgende Inhalte:

  • Die Geschichte des WWW (und Internets)
  • Die Organisation des WWW (und Internets)
  • Relevante Grundlagen: ISO/OSI-Modell, HTTP-Protokoll, URI, IPV6, Kommunikation BrowserWeb-Server u.v.m.
  • Markup Languages im Allgemeinen
  • HTML (Hypertext Markup Language): HTML5, Formulare, ...
  • CSS (Cascading Stylesheet)/Design: CSS3, MedieQueries, Barrierefreiheit, ...
  • Javascript: Syntax, Funktionen, diverse Frameworks, DOM, Debugging, ...
Literatur

http://www.w3.org/standards/webdesign/
http://www.w3schools.com/

Software Ergonomie

Art Vorlesung
Nr. EMI101
SWS 2.0
Lerninhalt
  • Interaktion zwischen Mensch und Computer 
  • Grundlagen grafischer Benutzerschnittstellen (und Historie) 
  • Ergonomische Gestaltungsprinzipien (Menschliche Informationsverarbeitung, Normen, Gesetze, Usability Principles, Guidelines zur visuellen Gestaltung, UI Design Patterns)
  • Praktisches UI Design und UI Prototyping (mit Microsoft .Net WPF, Expression Blend, Windows Phone, Anwendung von Styleguides)
  • Methoden des Usability Engineering (User Centered Design) 
Literatur

Herczeg, M., Software-Ergonomie: Theorien, Modelle und Kriterien für gebrauchstaugliche interaktive Computersysteme, 4. Auflage, München, Wien, De Gruyter Oldenbourg, 2018
Butz, A., Krüger, A., Mensch-Maschine-Interaktion, 2. Auflage, München, Wien, De Gruyter Oldenbourg, 2017
Eberhard-Yom M., Usability als Erfolgsfaktor: Grundregeln, User Centered Design, Umsetzung, Berlin, Cornelsen Scriptor, 2010
Richter M., Flückiger M., Usability und UX kompakt, Produkte für Menschen, 4. Auflage, Heidelberg, Springer Vieweg, 2016 Tidwell, J., Designing Interfaces, Boston, O`Reilly, 2019 Shneiderman, B., Plaisant, C., Designing the user interface: strategies for effective human-computer interaction, 6. Auflage, Pearson, 2017
Jacobsen, J., Mayer, L., Praxisbuch Usability & UX: was jeder wissen sollte, der Websites und Apps entwickelt, 2. Auflage, Bonn, Rheinwerk Verlag, 2019
Goldstein, E.B., Wahrnehmungspsychologie: der Grundkurs, 9. Auflage, Berlin, Heidelberg, Springer, 2015
Norman, D.A., The design of everyday things: Psychologie und Design der alltäglichen Dinge, 2. Auflage, München, Franz Vahlen, 2016

Praktikum Web-Technologien

Art Labor/Studio
Nr. EMI103
SWS 2.0
Lerninhalt

Das Praktikum wird synchron zur Vorlesung durchgeführt und vertieft die dortige Theorie durch entsprechende praktische Implementierungsaufgaben. Die Studierenden sollen dabei auch lernen, eine Aufgabenstellung korrekt umzusetzen. Deshalb wird bei den Lösungen besonders auf ein strukturiertes Vorgehen, die Benutzerfreundlichkeit, ein ansprechendes Design, Programmieralgorithmen und Wartbarkeit der Lösung geachtet. Hierzu werden die im WWW existierenden Kriterien für Standards mit Hilfe der W3C-Validatoren angesetzt.

Literatur

Siehe Vorlesung "Web-Technologien"

Programmierung

Empfohlene Vorkenntnisse

Erste Programmiererfahrungen sind hilfreich.

Lehrform Vorlesung/Übung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Erfolgreiche Teilnehmer*innen:

  • verstehen grundlegende Konzepte der prozeduralen Programmierung
  • verstehen grundlegende Konzepte der objekt-orientieren Programmierung
  • sind in der Lage, kleinere Programme in Java zu erstellen und zu dokumentieren
  • können die Qualität der Programme mit automatisierten Unit Tests sicherstellen
  • haben die Prinzipien Kapselung, Vererbung und Polymorphismus verstanden und
  • können sie anwendenhaben Übung im Umgang mit der Standardbibliothek lang, sowie Collections und einer GUI Bibliothek
  • können mit Ausnahmen, Ein-/Ausgabe sowie Paketen umgehen.
Dauer 1
SWS 7.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 105
Selbststudium / Gruppenarbeit: 135
Workload 240
ECTS 8.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung "Programmierung" Klausur (K90)
"Praktikum Programmierung" muss "m.E." attestiert sein

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Stefan Wehr

Max. Teilnehmer 45
Empf. Semester 1
Haeufigkeit jedes Jahr (WS)
Verwendbarkeit

Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik (Bachelor)

Veranstaltungen

Praktikum Programmierung

Art Labor/Studio
Nr. EMI601
SWS 3.0
Lerninhalt

Die Lerninhalte der zugehörigen Vorlesung werden in praxisorientierten Aufgaben angewandt und vertieft.

Literatur

Siehe Vorlesung

Programmierung

Art Vorlesung
Nr. EMI600
SWS 6.0
Lerninhalt
  1. Einführung in Java
  2. Prozedurale Elemente
  3. Arrays
  4. Klassen und Objekte
  5. Vererbung
  6. Abstrakte Klassen und Interfaces
  7. Pakete
  8. Exception Handling
  9. GUI
  10. Multi-Threading
Literatur

Ullenboom, C., Java ist auch eine Insel, 10. Auflage, Bonn, Galileo Press, 2012
Krüger, G., Handbuch der Java Programmierung, 4. Auflage, München [u.a.], Addison-Wesley, 2006
Deck, K.-G., Neuendorf, H., Java-Grundkurs für Wirtschaftsinformatiker, 2. Auflage, Stuttgart [u.a.], Vieweg+Teubner, 2010
Flanagan, D., Java in a Nutshell, 5. Auflage, Beijing, Köln [u.a.], O'Reilly, 2005

Mathematik für Wirtschaftsinformatiker

Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematische Grundkenntnisse

Lehrform Vorlesung
Lernziele / Kompetenzen

Im Modul wird das mathematische Grundlagenwissen für ein Wirtschaftsinformatik-Studium vermittelt. Die analytischen Fähigkeiten und das Abstraktionsvermögen werden gefördert. Erfolgreiche Studierende beherrschen die gängigen mathematischen Verfahren und Methoden und können diese auf Problemstellungen der Wirtschaftswissenschaften
und der Informatik anwenden. Sie verstehen die Formulierung wirtschaftswissenschaftlicher und informatischer Problemstellungen in der Sprache der Mathematik.

Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung Klausur (K90)

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Thomas Wenger

Empf. Semester 1
Haeufigkeit jedes Jahr (WS)
Verwendbarkeit

Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik (Bachelor)

Veranstaltungen

Mathematik für Wirtschaftsinformatiker

Art Vorlesung
Nr. W0601
SWS 4.0
Lerninhalt
  • Mengen und Logik: Mengenlehre, Zahlenmengen, logische Ausdrücke und Schlüsse, wichtige Regeln der Booleschen Algebra, Beweise, vollständige Induktion.
  • Stellenwertsysteme. 
  • Arithmetik im Bereich der reellen Zahlen: Axiome, Beträge, Summen- und Produktzeichen, Binomialkoeffizienten.
  • Polynomdivision, Faktorisierung, Grundlagen ganzrationaler Gleichungen.
  • Betrags- und Wurzelgleichungen, Ungleichungen (auch Betrags- und Bruchungleichungen).
  • Folgen und Reihen (insbes. arithmetische und geometrische Reihen), rekursive und explizite Definition, Grenzwertbegriff, Konvergenzkriterien.
  • Funktionen und deren elementare Eigenschaften: Symmetrie, Monotonie, Nullstellen, Periodizität, Umkehrfunktion, Grenzwert, Stetigkeit.
  • Spezielle Funktionen: Exponential- und Logarithmusfunktionen, trigonometrische Funktionen. 
  • Differentialrechnung: Differenzenquotient und Differentialquotient, Ableitungsregeln, Kurvendiskussion. 
  • Integralrechnung: Unbestimmtes Integral, Flächen und bestimmtes Integral, Integrationsregeln, uneigentliche Integrale.
  • Lineare Algebra: Matrizen- und Vektorrechnung, lineare Unabhängigkeit, Lösbarkeit und Lösung linearer Gleichungssysteme, inverse Matrix, Matrixgleichungen
Literatur

Heinrich, G. (2018): Basiswissen Mathematik, Statistik und Operations Research für Wirtschaftswissenschaftler (Oldenbourg, München).
Holey, T./ Wiedemann, A. (2016): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler (Springer, Berlin).
Auer, B./ Seitz, F. (2013): Grundkurs Wirtschaftsmathematik: prüfungsrelevantes Wissen, praxisnahe Aufgaben, komplette Lösungswege (Springer, Berlin).
Haack, B., Tippe, U., Stobernack, M., Wendler, T. (2017): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. (Springer Gabler, Berlin).
Schwarze, J. (2011): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler, Bände 1 - 3 (NBW-Verlag, Herne).
Sydsaeter, K./ Hammond, P. (2018): Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler: Basiswissen mit Praxisbezug (Pearson, München).
Tietze, J. (2013): Einführung in die angewandte Wirtschaftsmathematik (Springer, Berlin).
Walz, G. (2017): Mathematik für Fachhochschule und duales Studium (Springer, Berlin)

Technik d. betrieblichen Rechnungswesens

Empfohlene Vorkenntnisse

Keine

Lehrform Vorlesung/Übung
Lernziele / Kompetenzen

Die Veranstaltung dient dem Durchdringen der Technik des betrieblichen Rechnungswesens auf Basis handelsrechtlicher Regelungen. Die Studierenden können den Begriff Rechnungswesen erläutern und die Teilbereiche abgrenzen. Sie kennen die grundlegenden Begriffe und können diese erläutern und abgrenzen. Sie sind in der Lage Geschäftsvorfälle systematisch in die Buchführung einzuordnen, systematisch zu verbuchen und deren Wirkung auf den Jahresabschluss zu erläutern. Sie können die den Geschäftsvorfällen zugrundeliegenden Grundsätze ordnungsmäßiger Buchführung benennen, zuordnen und erläutern. Sie sind in der Lage die Geschäftsvorfälle buchungstechnisch in die Bilanz und in das Gewinn- und Verlustkonto zusammenzuführen und so buchungstechnisch den Jahresabschluss aufstellen.

Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung Klausur (K90)

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Anne Najderek

Empf. Semester 1
Haeufigkeit jedes Jahr (WS)
Verwendbarkeit

Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Medientechnik/Wirtschaft plus (Bachelor)
Betriebswirtschaft (Bachelor)
Betriebswirtschaft Logistik und Handel (Bachelor)

Veranstaltungen

Buchführung

Art Vorlesung/Übung
Nr. W0104
SWS 4.0
Lerninhalt
  • Einordnung des Rechnungswesen in die Unternehmung
  • Grundlagen: Abgrenzung Strom- und Bestandsgrößen, 
  • Buchführungspflicht, Bilanz, Inventur und Inventar, erfolgsneutrale und erfolgswirksame Buchungen
  • Privatbuchungen
  • Buchführungsgrundsätze und Buchungstechnik gängiger Geschäftsvorfälle in Unternehmen (Warenverkehr, Umsatzsteuer, Anschaffungs- und Herstellungskosten, Anzahlungen, Lohn- und Gehalt)
  • Vorbereitung und Erstellung vom Jahresabschluss (Abschreibungen in Anlagevermögen (planmäßig, außerplanmäßig) und Umlaufvermögen (allgemein und Forderungsabschreibung), Rechnungsabgrenzungen, Rückstellungen)
  • Gewinnermittlung Gesamt- Umsatzkostenverfahren (inkl. Buchungen) am Beispiel Industriebetrieb (mit Bestandsveränderungen)
  • Hauptabschlussübersicht
  • Grundsätze ordnungsmäßiger Buchführung und Bilanzierung
Literatur

Jeweils in der aktuellen Auflage:
Wüstemann, Jens: Buchführung case by case, 7. Auflage Frankfurt 2017.
Wöltje, Jörg: Buchführung Schritt für Schritt, 4. Auflage Konstanz 2019.

Einführung in die Wirtschaftsinformatik

Lehrform Vorlesung
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Empf. Semester 1
Haeufigkeit jedes Jahr (WS)
Veranstaltungen

Einführung in die Wirtschaftsinformatik

Art Vorlesung
Nr. W0608
SWS 4.0
Lerninhalt
  • Rechnerarchitektur (Codierung, Aufbau eines Rechners, Peripherie, Speicher, Speicherverwaltung, Pipelining, Caching, Parallelrechner)
  • Software (Anwendungs- und Systemsoftware, Software-Entwicklungssysteme, Programmiersprachen, Software-Qualität)
  • Datenübertragung und Rechnernetze (Grundbegriffe Datenübertragung, Festnetze, Mobilnetze, LAN)
  • Internet (Technische Grundlagen, Dienste im Internet, Intranet)
  • Datenbanken (Aufgaben von DB-Systemen, Aufbau von DB-Systemen, Relationales Datenmodell, Datenbanksprachen, Datenorganisationen, Datenintegrität)
  • Integrierte Anwendungssysteme
  • Querschnittsysteme (Workflow Systeme, BPM-Systeme, BI-Systeme, E-Commerce)
  • Softwareentwicklung, Softwareeinführung, Informationsmanagement
  • Gesellschaftliche Probleme im Zusammenhang mit der Informationstechnik
Literatur

Abts, D., Mülder, W., Grundkurs Wirtschaftsinformatik, 9. Auflage, Springer, Berlin 2017
Hellmann, R., Rechnerarchitektur, Oldenbourg Verlag, München

Betriebssysteme

Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse im Programmieren

Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen
  • Die Studierenden lernen die Rolle des Betriebssystems als Teil einer Systemarchitektur verstehen. Sie kennen die Grundbegriffe, Komponenten und Funktionen eines Betriebssystems.
  • Die Studierenden machen sich mit Problemstellungen auf Betriebssystemebene vertraut und lernen Lösungsansätze anzuwendenDurch praktische Übungen sind die Studierenden in der Lage sein, eine Anwendung unter Einsatz von Betriebssystemschnittstellen zu entwickeln.
  • Die Studierenden können Werkzeuge und Hilfsmittel auf Betriebssystemebene praktisch einsetzen.
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Betriebssysteme" Klausur (K60)
"Praktikum Betriebssysteme" muss "m.E." attestiert sein

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Tobias Lauer

Max. Teilnehmer 45
Empf. Semester 2
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Angewandte Informatik (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik (Bachelor)

Veranstaltungen

Betriebssysteme

Art Vorlesung
Nr. EMI110
SWS 2.0
Lerninhalt
  • Rechnerarchitektur
  • Architektur von Betriebssystemen
  • Prozesse, Prozessverwaltung (Prozesszustände, -übergänge)
  • Threads, Threadbibliotheken
  • Scheduling in Betriebssystemen
  • Synchronisation von Prozessen und Threads
  • Kommunikation und Kooperation
  • Nebenläufigkeit, Verklemmungen
  • Speicherverwaltung
  • E/A-Verwaltung
  • Dateiverwaltung
  • Ausgewählte Betriebssysteme (LINUX, Windows)
Literatur

Glatz, E., Betriebssysteme, Grundlagen, Konzepte, Systemprogrammierung, Heidelberg, dpunkt-Verlag, 2015
Mandl, P., Grundkurs Betriebssysteme : Architekturen, Betriebsmittelverwaltung, Synchronisation, Prozesskommunikation, Virtualisierung, 4. Auflage, Wiesbaden, Vieweg+Teubner, 2014
Stallings, W., Betriebssysteme : Prinzipien und Umsetzung, 4., überarbeitete Auflage, München, Pearson Studium, 2005
Tanenbaum, A. S., Moderne Betriebssysteme, 4., aktualisierte Auflage, München, Pearson Studium, 2016

Praktikum Betriebssysteme

Art Labor
Nr. EMI111
SWS 2.0
Lerninhalt

Windows

  • Grundkenntnisse in Windows
  • Umgang mit Windows Systemtools (winmsd, taskmgr, perfmon, devmgmt, ...)
  • Typische Probleme auf Betriebssystemebene und ihre Diagnose
  • Programmierübungen zu Threads (Threaderzeugung, -synchronisation, ...) unter Windows

Linux/UNIX

  • Linux-Praktikum (Grundbefehle, Dateiverwaltung, Verzeichnisverwaltung, Ein-/Ausgabeumlenkung,
    Textverarbeitung, wichtige Tools, etc.)
  • Beispiele zur Prozesserzeugung/-kommunikation/-synchronisation unter UNIX
Literatur

Stallings, W., Betriebssysteme : Prinzipien und Umsetzung, 4., überarbeitete Auflage, München, Pearson Studium, 2005
Tanenbaum, A. S., Moderne Betriebssysteme, 4., aktualisierte Auflage, München, Pearson Studium, 2016
Glatz, E., Betriebssysteme, Grundlagen, Konzepte, Systemprogrammierung, Heidelberg, dpunkt-Verlag, 2015
Mandl, P., Grundkurs Betriebssysteme : Architekturen, Betriebsmittelverwaltung, Synchronisation, Prozesskommunikation, Virtualisierung, 4. Auflage, Wiesbaden, Vieweg+Teubner, 2014

Internet-Programmierung

Empfohlene Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Webtechnologien.

Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Im Rahmen des Moduls Internet Technologien lernen die Teilnehmer*innen:

  • Grundlegende Begriffe, Technologien und Funktionalität des Internets und seiner Anwendungen kennen 
  • Basierend auf diesen Grundlagen selbst eigene Internet-Anwendungen zu entwickeln und zur Ausführung zu bringen
  • Werkzeuge und Hilfsmittel der Internet-Entwicklung anzuwenden
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Internet-Technologien" Klausur (K90)
"Praktikum Internet-Technologien" muss "m.E." attestiert sein

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Joachim Orb

Max. Teilnehmer 45
Empf. Semester 2
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik (Bachelor)

Veranstaltungen

Internet-Programmierung

Art Vorlesung
Nr. EMI617
SWS 2.0
Lerninhalt
  • Grundlagen
  • HTTP-Protokoll
  • Datenformate
  • Server Programmierung
  • Server Plattformen
  • Asynchrone Kommunikation
  • Fortgeschrittene JavaScript-Techniken
Literatur

Roden, G., Node.js&Co., dpunkt, 2012
Dogloio, F., Pro REST API Development with Node.js, Apress, 2015
Tilkovet al., REST und HTTP, dpunkt, 2015
BalajiV., SudhaB., Spring REST, Apress, 2015
Deinum, M., Spring Boot 2 Recipes: A Problem-Solution Approach, Apress, 2018
Gutierrez, F., Pro Spring Boot 2, Apress, 2019
Dunkel, J. et al., System-Architekturen für Verteilte Anwendungen, Hanser, 2008
Bengel, G., Grundkurs Verteilte Systeme: Grundlagen und Praxis des Client-Server und Distributed Computing, 4. Auflage, Wiesbaden, Springer Vieweg, 2014

Praktikum Internet - Programmierung

Art Labor
Nr. EMI618
SWS 2.0
Lerninhalt
  • Erarbeiten der Grundlagen der Internet-Kommunikation anhand von Beispielen 
  • Tool-unterstüzte Entwicklung von XML, JSON, YAML-Dokumenten
  • Entwicklung eines Servlets in Java
  • Entwicklung, Implementierung und Ausführung von W3C- und REST-Webservices in Java und node.js
  • Implementierung asynchroner Client/Server Web-Anwendungen
Literatur

Roden, G., Node.js&Co., dpunkt, 2012
Dogloio, F., Pro REST API Development with Node.js, Apress, 2015
Tilkovet al., REST und HTTP, dpunkt, 2015
Deinum, M., Spring Boot 2 Recipes: A Problem-Solution Approach, Apress, 2018
Gutierrez, F., Pro Spring Boot 2, Apress, 2019

Algorithmen und Datenstrukturen

Empfohlene Vorkenntnisse

Java Programmierung

Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Erfolgreiche Teilnehmer*innen:

  • kennen die behandelten klassischen
  • Algorithmen (z.B. Suchen, Sortieren) und können diese anwenden
  • können Algorithmen hinsichtlich Komplexität und Laufzeitverhalten bewerten
  • können vorgegebene Algorithmen und Datenstrukturen (in Java) implementieren
  • können reale Problemstellungen abstrahiert mittels Datenstrukturen darstellen und mit Algorithmen lösen
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung "Algorithmen und Datenstrukturen" Klausur (K90)
"Praktikum Algorithmen und Datenstrukturen" muss "m.E." attestiert sein

Modulverantwortlicher

Prof. Dr.-Ing. Stefan Wehr

Max. Teilnehmer 45
Empf. Semester 2
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Angewandte Informatik (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik (Bachelor)

Veranstaltungen

Algorithmen und Datenstrukturen

Art Vorlesung
Nr. EMI112
SWS 2.0
Lerninhalt

Die Studierenden kennen klassische Algorithmen und Datenstrukturen, können deren Komplexität in der O-Notation beurteilen und selbstständig anwenden. Es werden folgende Algorithmen und Datenstrukturen behandelt:

  • Verschiedene Arten von Listen
  • Verschiedene Sortierverfahren
  • Verschiedene Suchverfahren
  • Binärbäume, Suchbäume, balancierte Suchbäume
  • Funktionale Datenstrukturen (Queues, Arrays)
  • Hashing
  • Graphen, inkl. topologische Sortierung und shortest-path Algorithmus
Literatur

Ottmann, Thomas; Widmayer, Peter (2017): Algorithmen und Datenstrukturen, 6. Auflage, Spektrum, Berlin.
Cormen, Tomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009): Introduction to Algorithms, 3. Auflage, MIT Press.

Praktikum Algorithmen und Datenstrukturen

Art Labor
Nr. EMI113
SWS 2.0
Lerninhalt

Im Praktikum werden alle Inhalte der Vorlesungen „Algorithmen & Datenstrukturen” praktisch mit Java umgesetzt. Die Studierenden kennen klassische Algorithmen und Datenstrukturen, können deren Komplexität in der O-Notation beurteilen und selbstständig anwenden. Es werden folgende Algorithmen und Datenstrukturen behandelt:

  • Verschieden Arten von Listen
  • Verschiedene Sortierverfahren
  • Verschiedene Suchverfahren
  • Binärbäume, Suchbäume, balancierte Suchbäume
  • Funktionale Datenstrukturen (Queues, Arrays)
  • Hashing Graphen, inkl. topologische Sortierung und shortest-path Algorithmus
Literatur

Ottmann, Thomas; Widmayer, Peter (2017): Algorithmen und Datenstrukturen, 6. Auflage, Spektrum, Berlin.

Cormen, Tomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009): Introduction to Algorithms, 3. Auflage, MIT Press

Statistik

Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematische Grundkenntnisse

Lehrform Vorlesung
Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden erlernen die eigenständige Datengewinnung und -aufbereitung sowie Darstellung und Analyse dieser Daten. Sie beherrschen grundlegende Methoden und
Verfahren aus dem Bereich der Statistik und können diese in der volks- und betriebswirtschaftlichen Praxis anwenden.

Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung Klausur (K90)

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Thomas Wenger

Empf. Semester 2
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)

Veranstaltungen

Statistik

Art Vorlesung
Nr. W0602
SWS 4.0
Lerninhalt

Deskriptive Statistik: Grundbegriffe, Darstellungsmethoden, Häufigkeitsverteilungen; Datenanalyse mit Hilfe von Parametern; Bivariate Analyse und Regressionsanalyse; Zeitreihenanalyse

Induktive Statistik: Kombinatorik; Grundlagen Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen; Schätz- und Testtheorie.

DV-gestützte Anwendung in Übungen

Literatur

Vorlesungsskript, Formelsammlung Statistik
Bamberg, G./ Baur, F. / Krapp, M. (2017): Statistik - Eine Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler, 18. Aufl., De Gruyter Oldenbourg.
Holland, H., Scharnbacher, K. (2015): Statistik im Betrieb, 15. Aufl., Springer, Berlin.
Cramer, E., Kamps, U. (2020): Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Springer Berlin.
Fahrmeir, L., Heumann, Ch., Künstler, R., Pigeot, I., Tutz, G. (2016): Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, Springer, Berlin.
Holland, H., Scharnbacher, K. (2010): Grundlagen der Statistik: Datenerfassung und -darstellung, Maßzahlen, Indexzahlen, Zeitreihenanalyse. Springer, Gabler, Berlin.
Mittag, H.-J., Schüller, K. (2020): Statistik: Eine Einführung mit interaktiven Elementen, Springer Berlin.
Puhani, J. (2020): Statistik: Einführung mit praktischen Beispielen, 13. Aufl., Springer Gabler, Berlin
Schira, J. (2016): Statistische Methoden der VWL und BWL, Pearson, Halbergmoos.
Schwarze, J. (2014): Grundlagen der Statistik, Band 1, 12. Aufl., Herne-Berlin
Toutenburg, H., Heumann, Ch. (2008): Deskriptive Statistik, Springer, Berlin.

Angewandte Mathematik

Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematische Grundlagen

Lehrform Vorlesung/Übung
Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden erwerben Abstraktionsvermögen, Methoden- und Problemlösungskompetenz sowie analytische Fähigkeiten. Sie beherrschen grundlegende mathematische Methoden und können diese anhand von Fallbeispielen sicher anwenden. Zusätzlich lernen sie betriebswirtschaftliche Problemstellungen mathematisch zu modellieren. Sie eignen sich grundlegende Verfahren zur Lösung der modellierten Problemstellungen an und beherrschen Verfahrensauswahl und -anpassung sowie die Ergebnisbewertung. Die  Studierenden lernen die Nutzung von Software zu Lösungszwecken.

 

Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung Klausur (K90)

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Joachim Reiter

Empf. Semester 2
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)

Veranstaltungen

Operations Research

Art Vorlesung/Übung
Nr. W0603
SWS 2.0
Lerninhalt
  • Grundlagen der Modellbildung und der Entscheidungstheorie
  • Lineare Optimierung
  • Ganzzahlige und kombinatorische Optimierung
  • Optimierung in Netzwerken
  • Komplexitätstheorie und Heuristiken
  • Optimierungssoftware
Literatur

Homberger, J.; Preissler, G, Bauer, H. (2019): Operations Research und Künstliche Intelligenz. UVK Verlag, München.
Feige, D.; Klaus, P.; Steglich, M. (2016): Logistik-Entscheidungen: Modellbasierte Entscheidungsunterstützung in der Logistik mit LogisticsLab, 2. aktualisierte und komplett überarbeitete Auflage, De Gruyter, Berlin und Boston.

Wirtschaftsmathematik

Art Vorlesung
Nr. W0603
SWS 2.0
Lerninhalt
  • Mehrdimensionale Analysis und ökonomische Anwendungen
  • Zinsrechnung
  • Rentenrechnung
  • Tilgungsrechnung
  • Optimierung unter Nebenbedingungen
Literatur

Kronthaler, F.: Statistik angewandt – Excel Edition. Springer Spektrum. Berlin, Heidelberg, 2016
Tietze, Jürgen: Einführung in die angewandte Wirtschaftsmathematik, 16. Auflage. Vieweg + Teubner Verlag / GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden, 2011
Pfeifer, Andreas: Praktische Finanzmathematik. 5. Auflage. Wissenschaftlicher Verlag Harri Deutsch Frankfurt a. M., 2009

Allgemeine BWL

Empfohlene Vorkenntnisse

Mathematische Grundkenntnisse

Lehrform Vorlesung
Lernziele / Kompetenzen

Die Studierenden lernen betriebswirtschaftliche Zusammenhänge zu verstehen, zu analysieren und zu einem fundierten Gesamtbild über die Rolle der Betriebswirtschaftslehre innerhalb der Wirtschaftswissenschaften zusammenzufügen. Das Unternehmen als Gegenstandsbereich der Betriebswirtschaftslehre soll in seinen Wechselwirkungen zu anderen Akteuren dargestellt und als Teil der Gesellschaft begriffen werden. Die Studierenden entwickeln Fachkompetenzen auf der Grundlage betriebswirtschaftlichen Wissens. Dieses Modul dient auch der Ausbildung personaler Eigenschaften wie der Fähigkeit zu selbständigem, kritischen und vernetzten Denken.

Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90
Workload 150
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung Klausur (K90)

Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Andreas Klasen

Empf. Semester 2
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Wirtschaftsinformatik plus (Bachelor)
Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Medientechnik/Wirtschaft plus (Bachelor)
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Veranstaltungen

Allgemeine Betriebswirtschaftslehre

Art Vorlesung
Nr. W0101
SWS 4.0
Lerninhalt
  • Begriffliche und methodische Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre
  • Unternehmen und Umwelt, Typologien des Unternehmens
  • Finanzprozesse: Finanzierungsformen, Grundlagen der Finanzanalyse, Finanzplanung, Investition
  • Leistungsprozesse: Beschaffungsplanung, Produktion, Marketing
  • Führungsprozesse: Organisation, Personal, Management
Literatur

Thommen, J. P./Achleitner, A.-K. u.a. (2020): Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 9. Aufl., Springer Gabler, Wiesbaden.
Wöhe, G./Döring, U./Brösel, G. (2020): Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 26. Aufl., Vahlen, München.
Schierenbeck, H./Wöhle, C. B. (2016): Grundzüge der Betriebswirtschaftslehre, 19. Aufl., de Gruyter, Berlin.

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