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
   2. Programmierung
   3. Detaillierung und Abstraktion
   4. Kontrollstrukturen
   5. Datentypen
   6. Grundlegenden Datenstrukturen (Liste, Kette, Baum)
2. Datenstrukturen
   1. Weiterführende Datenstrukturen: Queue, Heap, Stack und Graph
   2. Abstrakte Datentypen, Objekte und Klassen
   3. Polymorphismus
3. Algorithmendesign
   1. Iteration, Rekursion und Induktion
   2. Methoden des Algorithmenendesigns
   3. Korrektheit und Verifikation von Algorithmen
   4. Effizienz (Komplexität) von Algorithmen
4. Grundlegende Algorithmen
   1. Traversierung und Linearisierung von Bäumen
   2. Suchalgorithmen
   3. Sortieralgorithmen
   4. Suchen in Zeichenketten
   5. Hash-Algorithmen
   6. Mustererkennung
5. Darstellung strukturierter Daten
   1. Aufbau von XML-Dokumenten
   2. Zugriff auf XML-Dokumente mit DOM und SAX
   3. Transformation von XML-Dokumenten mittels XSL
   4. Alternative Dokumentdarstellungen
6. Programme messen
   1. Typinferenz und interaktive IDE-Unterstützung
   2. Zyklomatische Komplexität
   3. Aufbereitung der Codedokumentation
   4. Compiler-Optimierung
   5. Codeabdeckung
   6. Unit- und Integrationstests
   7. Heap-Analyse
7. Programmiersprachen
   1. Programmierparadigmen
   2. Ausführung von Programmen
   3. Typen von Programmiersprachen
   4. Syntax, Semantik und Pragmatik
   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 Verwandten
   6. Andere imperative Programmiersprachen

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

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.