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Kurshandbuch
UPS-MDPSEP
Software Engineering Python
Inhaltsverzeichnis
  1. Programmieren mit Python
  2. Software Engineering: Softwareprozesse
  3. Algorithmik
  4. Projekt: Software Engineering
Fakten zur Weiterbildung

Weiterbildung: Einzelmodullehrgang aus Master Informatik (Quellstudiengang: 1133722c)

Kursart: Online-Vorlesung

Dauer: Vollzeit: 4 Monate / Teilzeit: 8 Monate

Wir bieten digitale Kursunterlagen an, um Ressourcen zu schonen und unseren Beitrag zum Umweltschutz zu leisten.

Niveau: Die Weiterbildung ist auf dem inhaltlichen Niveau eines Master Studiengangs.
Eine Weiterbildung auf Master-Niveau ist anspruchsvoller als auf Bachelor-Niveau. Vorhandenes Grundlagenwissen im gewählten Fachbereich ist deshalb von Vorteil.

Praxis-Austausch: Wöchentlich diskutieren Praxisexpert:innen mit Teilnehmenden aus verschiedenen Weiterbildungen aktuelle Fragestellungen, Tools und praktische Fallbeispiele in 90-minütigen Online-Veranstaltungen.

Kurs: DLMDWPMP01
Programmieren mit Python
Fakten zum Modul

Modul: Programmieren mit Python (DLMDWPMP)

Niveau: Master

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Hausarbeit
Kurse im Modul:
  • DLMDWPMP01 (Programmieren mit Python)
Kursbeschreibung
Python ist eine der vielseitigsten und am weitesten verbreiteten Skriptsprachen. Seine klare und übersichtliche Syntax sowie sein geradliniges Design tragen wesentlich zu diesem…
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.
Kursinhalte
  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

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Kurs: DLMCSSESP01_D
Software Engineering: Softwareprozesse
Fakten zum Modul

Modul: Software Engineering: Softwareprozesse (DLMCSSESP_D)

Niveau: Master

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Fachpräsentation
Kurse im Modul:
  • DLMCSSESP01_D (Software Engineering: Softwareprozesse)
Kursbeschreibung
Software-Prozesse und Lebenszyklusmodelle ermöglichen eine strukturierte Vorgehensweise für verschiedene Software-Engineering-Aufgaben. Ziel dieses Moduls ist es, ein Verständnis…
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.
Kursinhalte
  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
Kurs: DLMCSA01_D
Algorithmik
Fakten zum Modul

Modul: Algorithmik (DLMCSA_D)

Niveau: Master

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Klausur, 90 Minuten
Kurse im Modul:
  • DLMCSA01_D (Algorithmik)
Kursbeschreibung
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…
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.
Kursinhalte
  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
Kurs: DLMCSPSE01_D
Projekt: Software Engineering
Fakten zum Modul

Modul: Projekt: Software Engineering (DLMCSPSE_D)

Niveau: Master

Unterrichtssprache: Deutsch

Credits: 5 ECTS-Punkte
Äquivalent bei Anrechnung an der IU Internationale Hochschule.
Modulprüfung:
  • Portfolio
Kurse im Modul:
  • DLMCSPSE01_D (Projekt: Software Engineering)
Kursbeschreibung
In dieser Lehrveranstaltung wird das in den vorangegangenen Modulen erworbene Wissen auf kleine bis mittelgroße Projekte angewendet. Die Projektteams durchlaufen wichtige Phasen…
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.
Kursinhalte
  • 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.

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