Python ist eine der vielseitigsten und am weitesten verbreiteten Skriptsprachen. Seine klare und übersichtliche Syntax sowie sein geradliniges Design tragen wesentlich zu diesem Erfolg bei und machen ihn zu einer idealen Sprache für die Programmierausbildung. Die Anwendungsgebiete reichen von der Webentwicklung bis hin zum wissenschaftlichen Rechnen. Insbesondere in den Bereichen Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz ist sie die gebräuchlichste Programmiersprache, die von allen wichtigen Datenverarbeitungs- und Analyseframeworks unterstützt wird. Dieser Kurs bietet eine gründliche Einführung in die Sprache und ihre Hauptfunktionen sowie Einblicke in die Begründung und Anwendung wichtiger angrenzender Konzepte wie Umgebungen, Tests und Versionskontrolle.

1. Einführung in Python
   1. Datenstrukturen
   2. Konditionaler Code
   3. Funktionen
   4. Schleifen
   5. Eingabe/Ausgabe
   6. Programme protokollieren
   7. Module und Pakete
2. Klassen und Vererbung
   1. Namespaces und Scopes
   2. Klassen und Vererbung
   3. Iteratoren und Generatoren
3. Fehler und Ausnahmen
   1. Syntaxfehler
   2. Behandlung und Auslösung von Ausnahmen
   3. Benutzerdefinierte Ausnahmen
4. Wichtige Pythin-Bibliotheken
   1. Standard-Python-Bibliothek
   2. Wissenschaftliche Berechnungen
   3. Beschleunigung von Python
   4. Visualisierung
   5. Zugriff auf Datenbanken
5. Arbeiten mit Python
   1. Virtuelle Umgebungen
   2. Verwaltung von Paketen
   3. Unit- und Integrationstests
   4. Dokumentation des Codes
6. Versionskontrolle
   1. Einführung in die Versionskontrolle
   2. Versionskontrolle mit GIT

Software-Prozesse und Lebenszyklusmodelle ermöglichen eine strukturierte Vorgehensweise für verschiedene Software-Engineering-Aufgaben. Ziel dieses Moduls ist es, ein Verständnis für diese Struktur zu vermitteln und zu zeigen, wie sie über den gesamten Plan-Build-Run-Lebenszyklus angewendet werden kann. Eine wichtige Grundlage für die Arbeit mit Software-Prozessen ist die Modellierung mit einer geeigneten Notation. Es werden verschiedene Arten von Lebenszyklen besprochen, darunter der plangetriebene und der agile Ansatz sowie Mischformen (Hybridmodelle). Ein besonderes Augenmerk wird auf die unterschiedlichen Umgebungen gelegt, für die sich diese Ansätze am besten eignen.

Über die Software-Entwicklung hinaus wird in diesem Kurs auch der gesamte Software-Lebenszyklus behandelt, einschließlich des Betriebs von Softwaresystemen und der Zusammenarbeit zwischen den beiden Phasen, z. B. auf Basis von DevOps.

Software-Prozesse sind nicht nur ein Thema auf der Ebene einzelner Entwicklerteams oder eines Projekts, sondern eine Aufgabe die das gesamte Unternehmen betrifft; daher sollte die gesamte IT-Führung und das Management integriert werden.

1. Grundlagen der Softwareprozesse
   1. Die Bedeutung von Softwareprozessen und Lebenszyklusmodellen
   2. Historischer Überblick
2. Softwareprozess: Definition und Modellierung
   1. Modellierungsnotationen und Metamodelle
   2. Notationen zur Modellierung der Wechselwirkung zwischen Prozessen
   3. Notationen der Detailebene
3. Grundlegende Lebenszyklusmodelle
   1. Wasserfall-Modelle
   2. Das V-Modell
   3. Komponentenbasierte Modelle
   4. Iterative, inkrementelle und evolutionäre Modelle
4. Agile und schlanke Entwicklungsprozesse
   1. Das Agile Manifest
   2. Scrum
   3. Allgemeine agile Praktiken
   4. Lean Development und Kanban
   5. Skalierung in der agilen Entwicklung
   6. Hybride Prozesse
5. Der Lebenszyklus von Softwareprodukten
   1. Prozessmodelle auf Detailebene
   2. IT-Service-Management und Betrieb
   3. DevOps
   4. Informationssicherheit und Datenschutz
6. Governance und Management von Softwareprozessen
   1. Prozesssteuerung
   2. Prozessdesign und -einführung
   3. Prozessanpassung
   4. Prozessbeurteilung, -verbesserung und -bewertung
   5. Werkzeugunterstützung

Eine Kernaktivität der Informatik und ähnlicher Bereiche, ist der Entwurf, die Verwendung und die Anwendung von Algorithmen zur Lösung von Problemen. Dieser Kurs führt in gängige Ansätze zum Entwurf von Algorithmen sowie in wichtige Klassen von Algorithmen ein, die zur Lösung häufiger Probleme verwendet werden können. Die erfolgreiche Durchführung dieser Aufgaben erfordert ein gründliches Verständnis der Qualitätsmerkmale von Algorithmen: (partielle und totale) Korrektheit, Genauigkeit, Vollständigkeit und Effizienz. Gleichzeitig gibt es Grenzen für das, was ein Algorithmus theoretisch und praktisch erreichen kann und sollte, und es ist wichtig, diese Grenzen zu erkennen und zu berücksichtigen. Neben Algorithmen, die auf Standardprogrammierparadigmen basieren, gibt es auch verschiedene andere Programmierparadigmen, die zu anderen Arten von Algorithmen führen; daher bietet dieser Kurs auch eine kurze Einführung in Algorithmen für paralleles Rechnen, probabilistische Algorithmen und Quantenalgorithmen.

1. Einführung in die Algorithmik
   1. Grundlegende Konzepte und historischer Überblick
   2. Algorithmen, Programmiersprachen und Datenstrukturen
   3. Qualität von Algorithmen: Korrektheit, Genauigkeit, Vollständigkeit, Effizienz
   4. Die Rolle von Algorithmen in der Gesellschaft
2. Algorithmenentwurf
   1. Datenstrukturen
   2. Rekursion und Iteration
   3. Divide-and-Conquer
   4. Algorithmenstrategien: Ausgleichendes, gieriges und dynamisches Programmieren
3. Wichtige Algorithmen
   1. Sortieren und Suchen
   2. Mustererkennung
   3. Der RSA-Algorithmus
   4. Der k-Means-Algorithmus für Daten-Clustering
4. Korrektheit, Genauigkeit und Vollständigkeit von Algorithmen
   1. Partielle Korrektheit
   2. Totale Korrektheit
   3. Sicherstellung der Korrektheit im Programmieralltag
   4. Genauigkeit, Approximation und Fehleranalyse
5. Berechenbarkeit
   1. Modelle der Datenverarbeitung
   2. Das Halteproblem
   3. Unentscheidbare Probleme
6. Effizienz von Algorithmen: Komplexitätstheorie
   1. Modelle der Komplexität
   2. NP-Vollständigkeit
   3. P=NP?
7. Erweiterte Algorithmik
   1. Parallele Rechnern
   2. Probabilistische Algorithmen

In dieser Lehrveranstaltung wird das in den vorangegangenen Modulen erworbene Wissen auf kleine bis mittelgroße Projekte angewendet. Die Projektteams durchlaufen wichtige Phasen der Software-Entwicklung und erstellen die entsprechenden Artefakte (z.B. Anforderungsspezifikation, Design, Implementierung, Tests, Dokumentation). Die Qualitätssicherung dieser Artefakte wird durch den Tutor und Studierende durchgeführt. Auf diese Weise lernen die Studierenden sowohl die Erstellung als auch die Qualitätssicherung von Artefakten in einem Softwareentwicklungsprozess.

• Im Software-Engineering werden Projekte in Bezug auf die Rollen der Teammitglieder (z. B. Projektmanager, Qualitätssicherung) und die einzelnen Aktivitäten (z. B. Planung, Analyse, Implementierung) organisiert, um Softwaren zu erstellen, die den Kundenbedürfnissen entsprichen. In Bezug auf die gewählte Vorgehensweise (agil oder plangetrieben) durchlaufen die Studierenden alle typischen Phasen, die für große Projekte relevant sind. Sie sammeln Erfahrungen hinsichtlich organisatorischer Aspekte, wie gängigen Rollen und Aktivitäten, sowie bezüglich praktischer Aufgaben wie die Erstellung der Anforderungsspezifikation, Design, Implementierung, Tests und Dokumentation.

Mit der zunehmenden Digitalisierung und Vernetzung von IT-Systemen ist der Bedarf gestiegen, Systeme und die von diesen Systemen verarbeiteten Daten zu schützen. Ziel dieses Moduls ist es, ein Verständnis für die erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen, die IT-Sicherheit einschließlich Kryptographie und den Datenschutz zu vermitteln. Während der Bedarf an IT-Sicherheit weltweit ähnlich ist, haben verschiedene Kulturen unterschiedliche Erwartungen an Datenschutz und Privatsphäre. Dennoch werden personenbezogene Daten oft außerhalb des Landes verarbeitet, in dem die betroffenen Personen leben. Daher müssen die kulturellen Aspekte des Datenschutzes bei der Verarbeitung der Daten berücksichtigt werden. Dieser Kurs gibt einen Überblick über die wichtigsten IT-Sicherheitsmaßnahmen in verschiedenen Anwendungsszenarien sowie deren Integration in ein Informationssicherheitsmanagementsystem mit besonderem Fokus auf die relevante Normenfamilie ISO/IEC 270xx. Die Kryptographie stellt ein wichtiges Werkzeug für die IT-Sicherheit dar und wird in vielen verschiedenen Anwendungsszenarien wie sicheren Internetprotokollen und Block Chain eingesetzt.

1. Grundlagen von Datenschutz und IT-Sicherheit
   1. Terminologie und Risikomanagement
   2. Kernkonzepte der IT-Sicherheit
   3. Kernkonzepte von Datenschutz und Privatsphäre
   4. Kernkonzepte der Kryptografie
   5. Rechtliche Aspekte
2. Datenschutz
   1. Grundbegriffe des Datenschutzes (ISO/IEC 29100, Privacy by Design)
   2. Datenschutz in Europa: die DSGVO
   3. Datenschutz in den USA
   4. Datenschutz in Asien
3. Anwendung des Datenschutzes
   1. Anonymität und Pseudonyme
   2. Datenschutz in der Datenwissenschaft und Big Data
   3. Benutzer-Tracking im Online-Marketing
   4. Cloud Computing
4. Bestandteile der IT-Sicherheit
   1. Authentifizierung, Zugriffsverwaltung und -kontrolle
   2. Endgerätesicherheit
   3. IT-Sicherheit in Netzwerken
   4. Entwicklung sicherer IT-Systeme
5. IT-Sicherheitsmanagement
   1. Sicherheitsrichtlinien
   2. Sicherheits- und Risikoanalyse
   3. Die ISO 27000-Reihe
   4. IT-Sicherheit und IT-Governance
   5. Beispiel: IT-Sicherheit für Kreditkarten (PCI DSS)
6. Kryptografie
   1. Grundbegriffe der Kryptografie
   2. Symmetrische Kryptografie
   3. Asymmetrische Kryptografie
   4. Kryptografie mit elliptischer Kurve
   5. Hash-Funktionen
   6. Sicherer Datenaustausch
7. Kryptografische Anwendung
   1. Digitale Signaturen
   2. Sichere Internet-Protokolle
   3. Blockchain
   4. Elektronisches Geld

Der Angriff auf Schwachstellen in unsicherer Software ist ein führender Angriffsweg für Kriminelle und böswillige staatliche Akteure. Das Auffinden unbekannter so genannter Zero-Day-Schwachstellen ist ein zentrales Werkzeug für professionelle Kriminelle. Daher ist es von größter Bedeutung, sichere Software zu entwickeln und zu implementieren. Zuerst müssen wir allgemeine Softwareschwächen verstehen und diese dann so früh wie möglich in der Entwicklung und im Software-Lebenszyklus durch eine "Security-by-Design"-Philosophie vermeiden. Außerdem soll ein Prozess für Sicherheitstests und die Offenlegung von Schwachstellen durchgeführt und gesteuert werden. Die Entwicklung und Implementierung von zeitgerechten Softwareupdates „Patches“ ist essentiell.

1. Security by Design
   1. IT-Support und Test mit der „Shift Left“-Methodik
   2. Infrastructure as a Code
   3. Vorteile einer frühzeitigen Berücksichtigung der IT-Sicherheit
2. Privacy by Design
   1. Verschlüsselung
   2. Differentielle Privatheit (Differential Privacy)
   3. Zero-Knowledge-Beweise und Protokolle
3. 3. Tests und Audits
   1. Unit-Tests
   2. Sicherheitstests
   3. Sicherheitsauditierung von Quelltext
4. 4. Sicherheit der Software-Lieferkette
   1. Paketsicherheit
   2. Containersicherheit
   3. Auswahl einer Programmiersprache
5. Gängige Programmierfehler
   1. Klassen von Bugs
   2. Quellen von Bugs
   3. Schweregrad der Bugs
6. Projektmanagement
   1. Der Software-Lebenszyklus
   2. Schwachstellen-Management
   3. Patch-Management
   4. Management von Pentests- und Bug-Bounty-Programmen
7. DevSecOps
   1. DevOps
   2. Cloud-Sicherheit
   3. Continuous Integration, Continuous Delivery and Deployment (CI/CD)
   4. Ephemere Prozesse
   5. Automatisierung