Betriebliche Informationssysteme werden in der Regel objektorientiert geplant und programmiert. Daher werden in diesem Kurs grundlegende Kompetenzen der objektorientierten Programmierung vermittelt. Dabei werden die theoretischen Konzepte unmittelbar anhand der Programmiersprache Java gezeigt und geübt.

1. Einführung in die objektorientierte Systementwicklung
   1. Objektorientierung als Sichtweise auf komplexe Systeme
   2. Das Objekt als Grundkonzept der Objektorientierung
   3. Phasen im objektorientierten Entwicklungsprozess
   4. Grundprinzip der objektorientierten Systementwicklung
2. Einführung in die objektorientierte Modellierung
   1. Strukturieren von Problemen mit Klassen
   2. Identifizieren von Klassen
   3. Attribute als Eigenschaften von Klassen
   4. Methoden als Funktionen von Klassen
   5. Beziehungen zwischen Klassen
   6. Unified Modeling Language (UML)
3. Programmieren von Klassen in Java
   1. Einführung in die Programmiersprache Java
   2. Grundelemente einer Klasse in Java
   3. Attribute in Java
   4. Methoden in Java
   5. main-Methode: Startpunkt eines Java-Programms
4. Java Sprachkonstrukte
   1. Primitive Datentypen
   2. Variablen
   3. Operatoren und Ausdrücke
   4. Kontrollstrukturen
   5. Pakete und Sichtbarkeitsmodifikatoren
5. Vererbung
   1. Modellierung von Vererbung im Klassendiagramm
   2. Programmieren von Vererbung in Java
6. Wichtige objektorientierte Konzepte
   1. Abstrakte Klassen
   2. Polymorphie
   3. Statische Attribute und Methoden
7. Konstruktoren zur Erzeugung von Objekten
   1. Der Standard-Konstruktor
   2. Überladen von Konstruktoren
8. Ausnahmebehandlung mit Exceptions
   1. Typische Szenarien der Ausnahmebehandlung
   2. Standard-Exceptions in Java
   3. Definieren eigener Exceptions
9. Programmierschnittstellen mit Interfaces
   1. Typische Szenarien für Programmierschnittstellen
   2. Interfaces als Programmierschnittstellen in Java

In diesem Kurs werden die Kenntnisse der objektorientierten Programmierung vertieft. Dabei werden insbesondere Datenstrukturen, deren Anwendungsfälle und deren Umsetzung in der Sprache Java betrachtet. Darüber hinaus werden Strategien und Szenarien von Objektvergleichen, die Verwendung von Funktionen des Datentyps „String“, der Einsatz von Kalenderobjekten sowie der Einsatz von Streams vermittelt.

1. Programmierstil
   1. Code-Dokumentation
   2. Code-Annotationen
   3. Code-Konventionen
2. Arbeiten mit Objekten
   1. String-Darstellung von Objekten
   2. Vergleichen mit ==
   3. Vergleichen mit equals()
   4. Vergleichen per hashCode()
   5. compareTo()
   6. Klonen von Objekten
3. Externe Pakete und Bibliotheken
   1. Importieren von Paketen
   2. Die Java-Klassenbibliothek
4. Datenstrukturen
   1. Arrays
   2. Collections
   3. Mit Collections arbeiten
   4. Listen
   5. Mengen (Sets)
   6. Assoziativspeicher (Maps)
   7. Stacks (Keller)
   8. Queues (Schlangen)
5. Zeichenketten und Calendar
   1. Zeichenketten
   2. StringBuffer
   3. Aufteilen von Zeichenketten
   4. Datum und Uhrzeit
   5. Kalender
6. Dateisystem und Datenströme
   1. Arbeiten mit dem Dateisystem
   2. Arbeiten mit Dateien

Programmierung besteht im Wesentlichen daraus, für eine konkrete Aufgabenstellung geeignete Algorithmen und Datenstrukturen auszuwählen und diese in Programmcode umzusetzen. Dabei gibt es eine Vielzahl unterschiedlicher Programmiersprachen, die auf unterschiedlichen Vorgehensweisen beruhen und in denen Algorithmen und Datenstrukturen daher unterschiedlich umgesetzt werden. In diesem Modul werden diese bisher an konkreten Beispielen behandelten Konzepte systematisch aufbereitet und auf eine breitere Grundlage gestellt, um den Studierenden das notwendige Handwerkszeug für ein systematisches Vorgehen bei der Programmierung zu geben.

1. Grundbegriffe der Datenverarbeitung
   1. Algorithmen, Datenstrukturen und Programmiersprachen als Grundlagen der Programmierung
   2. Detaillierung und Abstrahierung
   3. Kontrollstrukturen
   4. Datentypen
   5. Grundlegenden Datenstrukturen (Listen, Ketten, Bäume)
2. Datenstrukturen
   1. Weiterführende Datenstrukturen: Warteschlange, Heap, Graf
   2. Abstrakte Datentypen, Objekten und Klassen
   3. Polymorphismus
3. Algorithmenentwurf
   1. Induktion, Iteration und Rekursion
   2. Methoden des Algorithmen-Entwurfs
   3. Korrektheit und Verifikation von Algorithmen
   4. Effizienz (Komplexität) von Algorithmen
4. Grundlegende Algorithmen
   1. Traversieren und Linearisieren von Bäumen
   2. Suchalgorithmen
   3. Sortieralgorithmen
   4. Suche in Zeichenketten
   5. Hash-Algorithmen
   6. Mustererkennung
5. Strukturierte Daten repräsentieren
   1. Aufbau von XML-Dokumenten
   2. Zugriff auf XML-Dokumente mit DOM und SAX
   3. Transformation von XML-Dokumenten mittels XSL
   4. Alternative Dokumentrepräsentationsformaten
6. Software messen
   1. Typinferenz und interaktive Unterstützung in IDEs
   2. Zyklomatische Komplexität
   3. Code-Dokumentation
   4. Kompiliereroptimierung
   5. Testabdeckung
   6. Unit- und Integrationstests
   7. Heapanalyse
7. Programmiersprachen
   1. Programmierparadigmen
   2. Ausführung von Programmen
   3. Typen von Programmiersprachen
   4. Syntax, Sematik und Pragmatics
   5. Variablen und Typsysteme
8. Wichtige Programmiersprachen
   1. Assembler und Webassembly
   2. C und C++
   3. Java und C#
   4. Haskell und Lisp
   5. JavaScript und seine Beziehungen
   6. Andere imperative Programmiersprachen

Aufbauend auf ihren Kenntnissen im Bereich der agilen Softwareentwicklung setzen die Studierenden in diesem Kurs selbstständig Projekte in diesem Themengebiet um und dokumentieren ihr Ergebnis in Form einer schriftlichen Ausarbeitung.

Speziell im dualen Fernstudium:

Im dualen Fernstudium ist der Theorie-Praxis-Transfer anhand eines realen Projekts, das im Praxisbetrieb umgesetzt werden soll, zu leisten. Im Rahmen des Praxisprojektes bearbeiten die Studierenden eine praxisrelevante Fragestellung ihres Praxisbetriebs unter Betreuung einer:s Lehrenden. Eine Betreuung seitens Praxispartner kann auf Wunsch erfolgen.

• Umsetzung und Dokumentation eines Projektes unter Einsatz agiler Techniken sowie Vertiefung der Kenntnisse im Bereich agiler Softwareentwicklung.

Gespeicherte Daten bilden die Grundlage von vielen Wertschöpfungsketten einer Informations- und Wissensgesellschaft. Daher bildet die methodische Strukturierung von Datenschemas als „Formgeber“ gespeicherter Daten eine wichtige Grundlage, um gespeicherte Informationen so abzulegen, dass ein einfaches Wiederfinden und Bearbeiten möglich ist. Neben dem strukturierten Speichern von Daten muss auch ein strukturierter Zugriff auf große Datenmengen möglich sein.

In diesem Kurs wird vermittelt, wie Daten in relationalen Datenmodellen gespeichert werden und wie auf gespeicherte Daten mit SQL zugegriffen werden kann. Weiterhin werden neben relationalen Datenbanksystemen auch moderne DB-Systeme (NoSQL) zum Speichern und Zugreifen von Daten vorgestellt.

1. Grundlagen relationaler Datenbanken
   1. Grundkonzepte des relationalen Datenmodells
   2. Datensätze in der Datenbank suchen und löschen
   3. SQL und Relationale Datenbanksysteme
2. Datenbankanfragen an genau eine Tabelle
   1. Daten abfragen (SELECT)
   2. Daten mit Bedingung abfragen (WHERE)
   3. Ausgabe von Abfragen sortieren (ORDER BY)
   4. Abfragen mit Gruppenbildung (GROUP BY)
   5. Unterabfragen mit verschachtelten SELECT-Statements
3. Konzeption und Modellierung von relationalen Datenbanken
   1. Das Entity Relationship-Modell
   2. Beziehungen und Kardinalitäten in E/R-Modellen
   3. Normalformen von Datenbanken
4. Erstellung von relationalen Datenbanken
   1. Aktivitäten zum logischen Datenbankentwurf
   2. Abbildung vom konzeptionellen Datenmodell in das physikalische Datenmodell
   3. Erzeugen von Tabellen in SQL-Datenbanken aus E/R-Diagrammen
5. Komplexe Datenbankabfragen auf mehreren Tabellen
   1. Verbundmengen (JOIN)
   2. Mengenoperationen
   3. Datensichten mit CREATE VIEW
6. Manipulieren von Datensätzen in Datenbanken
   1. Neue Datensätze einfügen (INSERT)
   2. Vorhandene Datensätze ändern
   3. Transaktionen
7. NoSQL-Datenbanksysteme
   1. Motivation und Grundidee
   2. Ausgewählte Gruppen von NoSQL-Systemen

Die frühen Phasen der Softwareentwicklung sind maßgeblich davon gekennzeichnet, dass fachliche und technische Anforderungen (Requirements) an das IT-System zu ermitteln sind. Die Anforderungsermittlung muss äußerst umsichtig betrieben werden, weil alle folgenden Aktivitäten im SW-Entwicklungsprozess auf der Grundlage der dokumentierten Anforderungen geplant und durchgeführt werden.

In diesem Kurs werden Vorgehensweisen, Methoden und Modelle vermittelt, die eine strukturierte und methodische Ermittlung und Dokumentation von Anforderungen an betriebliche Informationssysteme ermöglichen.

1. Grundlagen und Begriffe des Requirements Engineering
   1. Requirements Engineering im Softwareprozess
   2. Kernaktivitäten im Requirements Engineering
   3. Was ist eine Anforderung?
2. Ermittlung von Anforderungen
   1. Bestimmung des Systemkontextes
   2. Bestimmung der Quellen von Anforderungen
   3. Ausw.hlen der geeigneten Ermittlungstechniken
   4. Anforderungen unter Einsatz der Techniken ermitteln
3. Ausgewählte Ermittlungstechniken
   1. Kreativitätstechniken
   2. Befragungstechniken
   3. Beobachtungstechniken
   4. Prototyping
4. Dokumentation von Anforderungen
   1. Aktivitäten zur Dokumentation von Anforderungen
   2. Typische Elemente der Anforderungsdokumentation
   3. Dokumentationsformen
5. Modellierung von Prozessen
   1. Grundlagen und Begriffe
   2. Modellierung mit der Business Process Model and Notation
   3. Modellierung mit Ereignisgesteuerten Prozessketten
6. Modellierung von Systemen
   1. Grundlagen Unified Modeling Language
   2. UML-Use Case-Diagramm
   3. UML-Aktivitätsdiagramm
   4. UML-Klassendiagramm
   5. UML-Zustandsdiagramm
7. Prüfen und Abstimmen von Anforderungen
   1. Aktivitäten zum Prüfen und Abstimmen von Anforderungen
   2. Prüfkriterien
   3. Prüfprinzipien
   4. Prüftechniken
   5. Abstimmen von Anforderungen
8. Management von Anforderungen und Techniken zur Priorisierung
   1. Verwalten von Anforderungen
   2. Techniken zur Priorisierung von Anforderungen

Betriebssysteme sind eine zentrale Komponente von Rechnern und stellen grundlegende Funktionen für die Arbeit mit diesen Rechnern bereit. In immer größerem Maße stehen Rechner aber nicht alleine, sondern sind in Netzwerke eingebunden, innerhalb derer auf Daten und Funktionen anderer Computersysteme zugegriffen werden kann. Damit werden verteilte Systeme möglich, bei denen die Daten und Funktionen systematisch verschiedenen Rechnern innerhalb eines Netzwerkes zugeordnet werden, um gemeinsam definierte Aufgaben zu bewältigen. Während die verschiedenen Rechner innerhalb eines Netzwerkes oder eines verteilten Systems in der Vergangenheit stationär waren, sind mittlerweile auch viele mobile Rechner im Einsatz, was zu völlig neuen Anwendungsszenarien sowohl im privaten als auch im geschäftlichen Kontext führt.

1. Grundlagen der Betriebssysteme
   1. Grundlegender Aufbau von Computersystemen
   2. Dateisysteme
   3. Speicherverwaltung
   4. Prozesse und Threads
2. Verbreitete Betriebssysteme
   1. Grundkonzepte Windows
   2. Grundkonzepte Unix und Linux
   3. Grundkonzepte Apple-Betriebssysteme
   4. Mobile Betriebssysteme
3. Rechnernetze
   1. Grundlagen der Datenübertragung
   2. OSI-Referenzmodell
   3. Netztopologien
4. TCP/IP und Internet
   1. Entstehung des Internets
   2. TCP/IP-Protokollstack
   3. Ausgewählte IP-basierte Protokolle und Dienste
   4. Sicherheit im Internet
5. Architekturen verteilter Systeme
   1. Client-Server-Systeme und verteilte Anwendungen
   2. Grundbegriffe verteilter Systeme: Nebenläufigkeit, Semaphoren, Deadlock
   3. Kommunikation in verteilten Systemen
   4. Dienste-Orientierung: SOA, Webservices und Microservices
   5. Cloud-Anwendungen
   6. Transaktionen in verteilten Systemen
   7. High-Performance Computing Cluster
6. Mobile Computing
   1. Grundlagen, Techniken und Protokolle für Mobile Computing
   2. Mobiles Internet und seine Anwendungen
   3. Mobile Kommunikationsnetze
   4. Sicherheit und Datenschutz in mobilen Systemen

Dieser Kurs bietet die Möglichkeit, ein reales Anwendungsszenario für eine bestimmte Datenbank zu implementieren. Eine Liste mit Ideen für Anwendungsfälle wird auf der Online-Lernplattform zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus können die Studierenden in Absprache mit dem Tutor eigene Anwendungsfälle einbringen und implementieren. Im Vordergrund steht die Umsetzung des theoretischen Wissens über Datenbankmethoden und -ansätze zur Lösung eines realen Anwendungsszenarios. Dazu gehört auch, mögliche Design- und Architekturentscheidungen mithilfe von Methoden aus der Datenbankmodellierung zu begründen und in einem funktionierenden Datenbanksystem zu implementieren.

Speziell im dualen Fernstudium: Im dualen Fernstudium ist der Theorie-Praxis-Transfer anhand eines realen Projekts, das im Praxisbetrieb umgesetzt werden soll, zu leisten. Im Rahmen des Praxisprojektes bearbeiten die Studierenden eine praxisrelevante Fragestellung ihres Praxisbetriebs unter Betreuung einer:s Lehrenden. Eine Betreuung seitens Praxispartner kann auf Wunsch erfolgen.

• In diesem Kurs wenden die Studierenden ihr Wissen über Datenmodellierung und Datenbanken an, um einen Anwendungsfall ihrer Wahl in einem Projekt zu implementieren. Alle relevanten Artefakte, wie die Bewertung des Anwendungsfalls, die gewählte Methode zur Implementierung, der Code und die Ergebnisse, werden in Form einer schriftlichen Ausarbeitung dokumentiert.