Masterstudium

Software Design and Engineering

berufsbegleitend

 
 

Software Design and Engineering

Der Fokus des Studiums liegt auf der ganzheitlichen Betrachtung des Software-Lebenszyklus, unter spezieller Berücksichtigung der Anforderungen des Internet of Things und der Industrie 4.0. Neben der Softwareentwicklung stehen die Förderung von Kompetenzen im Bereich Software Design und Architektur im Vordergrund.

Department
Technik
Thema
Technologien

Highlights

  • Durchgängiges Software-Projekt mit unseren Firmenpartner*innen oder im Kontext von unseren Forschungsprojekten, das auch als Grundlage für die Masterarbeit dienen kann.

  • Individualisierung durch Wahlpflichtfächer im 3. Semester, die auch an unseren Partnerhochschulen im Rahmen eines Auslandssemesters absolviert werden können.

  • Präsenzzeiten von durchschnittlich 3 Abenden pro Woche, unterstützt durch Fernlehre.

  • Sämtliche Lektor*innen befinden sich seit mehreren Jahren in fachlich einschlägigen Führungspositionen und/oder haben eine langjährige Forschungserfahrung mit Promotion oder Habilitation.

  • Ars Docendi-Staatspreis für exzellente Lehre 2023

  • Zertifizierungen wie PMA-Level D, Oracle Java, Oracle SQL, ISTQB, ISAQB und IREB.

     

    Facts

    Abschluss

    Master of Science in Engineering (MSc)

    Studiendauer
    4 Semester
    Organisationsform
    berufsbegleitend

    Studienbeitrag pr Semester

    € 363,361

    + ÖH-Beitrag + ggf. Kosten für freiwillige Zusatzangebote2

    ECTS
    120 ECTS
    Unterrichtssprache
    Deutsch, teilweise Englisch

    Bewerbung Wintersemester 2026/27

    01. Oktober 2025 - 10. August 2026

    Studienplätze

    26

    1 Studienbeitrag für Studierende aus Drittstaaten € 727,- pro Semester. Alle Details zum Studienbeitrag in der allgemeinen Beitragsordnung.
    2 Die anfallenden Kosten sind abhängig von den gewählten Zusatzangeboten der Hochschule Campus Wien, etwa für Arbeitskleidung, Lizenzen, Tutorien oder Exkursionen.

    Perspektiven

    Alle Videos
    <
    >

    IT-Studium mit Zukunft

    Burak ist Absolvent des Bachelorstudiums Computer Science and Digital Communications an der Hochschule Campus Wien. Besonders schätzt er an seinem Studium den schnellen Übergang von der Theorie in die Praxis. Die theoretischen Grundlagen werden dabei von Beginn an systematisch aufgebaut und im Laufe der Semester durch vielfältige, praxisnahe Projekte kontinuierlich vertieft.

    0:51

    Berufsbilder: Masterstudium Software Design and Engineering

    Rukayah ist Studierende im ersten Semester des Masterstudiums Software Design and Engineering. Doch was steckt eigentlich hinter dem Beruf eines Software Engineers? Das und viele weitere Antworten gibt es in diesem Video. Neben der Softwareentwicklung stehen die Förderung von Kompetenzen im Bereich Software Design und Architektur im Vordergrund des Studiums. Neugierig geworden?

    4:27

    Vor dem Studium

    Sie möchten Innovationen im Software-Bereich mitgestalten und die aktuellen Methoden und Technologien für moderne Softwareentwicklung in Ihrem Beruf anwenden? Mit diesem Master-Studiengang vertiefen Sie Ihr bestehendes IT-Wissen und profitieren von der Erfahrung zahlreicher anerkannter Expert*innen aus Wirtschaft und Forschung.

    Als fachliche Grundlage bringen Sie bereits fortgeschrittene Programmierkenntnisse und ein technisches Bachelorstudium mit. Sie sind neugierig und zielstrebig, wollen Ihre Kompetenzen und Expertise im Software Engineering Bereich vervollständigen und die Option auf eine wissenschaftliche Karriere offenhalten.

    Das spricht für Ihr Studium bei uns

    In interdisziplinären Studierenden- oder Forschungsprojekten mitarbeiten

    So sind Spaß und Erfahrung vorprogrammiert!

    Praxis am Campus

    Moderne Laborausstattung und High-Tech-Forschungsräumlichkeiten ermöglichen praxisorientierten Unterricht.

    Einzigartige Jobchancen

    Erwerben Sie bereits während Ihres Studiums zusätzliche Zertifizierungen und steigern Sie Ihren Marktwert.

    Fachliche Zugangsvoraussetzung

    Die fachliche Zugangsvoraussetzung ist

    • ein abgeschlossenes facheinschlägiges Bachelorstudium oder
    • ein gleichwertiger Studienabschluss einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung.

    In Summe 180 ECTS-Credits und davon müssen zumindest 50 ECTS-Credits auf folgende Bereiche aufgeteilt sein:

    • 10 ECTS-Credits - Mathematik
    • 20 ECTS-Credits - Informatik/Software Engineering
    • 10 ECTS-Credits - Kommunikations- und Betriebssysteme
    • 10 ECTS-Credits - Fach- und Methodenkompetenzen (Management und Persönlichkeitsbildung)

    In Ausnahmefällen entscheidet die Studiengangsleitung.

    Mit dem an der Hochschule Campus Wien (HCW) angebotenen Bachelorstudium Computer Science and Digital Communications ist die fachliche Zugangsvoraussetzung erfüllt.


    Sprachliche Zugangsvoraussetzung

    Das erforderliche Sprachniveau gemäß dem Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmen für Sprachen (GER) beträgt mindestens

    • Deutsch - Niveau B2.

    Beglaubigung ausländischer Dokumente

    Bewerber*innen, deren erforderliche Urkunden zur Bewerbung nicht aus Österreich stammen, benötigen je nach Staat gegebenenfalls eine Beglaubigung, damit sie die Beweiskraft inländischer öffentlicher Urkunden haben. Informationen zu den jeweils vorgeschriebenen Beglaubigungen finden Sie hier im PDF.

    Übersetzung Ihrer Dokumente

    Für Dokumente, die weder auf Deutsch noch auf Englisch verfasst sind, ist eine Übersetzung durch eine*n allgemein beeidigte*n und gerichtlich zertifizierte*n Dolmetscher*in erforderlich. Ihre Originaldokumente sollten vor der Übersetzung alle erforderlichen Beglaubigungsstempel aufweisen, damit die Stempel ebenfalls übersetzt werden. Die Übersetzung muss mit dem Originaldokument oder einer beglaubigten Kopie fest verbunden sein.

    Online-Bewerbung – Dokumente hochladen

    Laden Sie im Zuge Ihrer Online-Bewerbung Scans Ihrer Originaldokumente inklusive aller erforderlichen Beglaubigungsvermerke hoch. Bei nicht deutsch- oder englischsprachig ausgestellten Dokumenten müssen zudem Scans von den dazugehörigen Übersetzungen hochgeladen werden. Über die Gleichwertigkeit internationaler (Hoch-)Schulabschlüsse entscheidet die Studiengangs- bzw. Studienprogrammleitung. Die Prüfung Ihrer Dokumente ist daher ausschließlich im Zuge des laufenden Bewerbungsverfahrens möglich.

    Ihr Weg zum Studium an der Hochschule Campus Wien beginnt mit der Registrierung auf unserer Bewerbungsplattform. In Ihrem Online-Account können Sie direkt mit der Bewerbung starten oder einen Reminder aktivieren, wenn die Bewerbungsphase noch nicht begonnen hat.

    Dokumente für Ihre Online-Bewerbung

    Identitätsnachweis

    • Reisepass oder
    • Personalausweis oder
    • österreichischer Führerschein (Staatsbürgerschaftsnachweis erforderlich) oder
    • Aufenthaltstitel (Staatsbürgerschaftsnachweis erforderlich)

    Nachweis über eine Namensänderung, falls zutreffend

    • z.B. Heiratsurkunde

    Nachweis über die Erfüllung der fachlichen Zugangsvoraussetzung

    • Studienabschlussurkunde und
    • Transcript of Records oder Diploma Supplement

    Wenn Sie Ihr Studium noch nicht abgeschlossen haben, laden Sie bitte einen Nachweis über alle bisher im Zuge des facheinschlägigen Studiums absolvierten Lehrveranstaltungen inkl. ECTS-Credits hoch.

    Deutsch Niveau B2 - Sprachnachweis

    Für die Zulassung sind Deutschkenntnisse auf zumindest Niveau B2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen (GER) nachzuweisen.

    Als Nachweis gilt:

    • Reifezeugnis einer deutschsprachigen Schule
    • Abschluss eines mindestens dreijährigen deutschsprachigen Studiums
    • Ergänzungsprüfung Vorstudienlehrgang - Deutsch B2
    • Deutsch-Zertifikat (nicht älter als 3 Jahre), zum Beispiel:
      • Österreichisches Sprachdiplom Deutsch: ÖSD Zertifikat B2
      • Goethe Institut: Goethe Zertifikat B2
      • telc: Deutsch B2
      • Deutsche Sprachprüfung für den Hochschulzugang ausländischer Studienwerber*innen: DSH-2
      • Deutsches Sprachdiplom der Kultusministerkonferenz: DSD II
      • Test Deutsch als Fremdsprache (Test DaF): Niveau TDN 4 in allen Teilen
      • Sprachenzentrum der Universität Wien: Kurs und erfolgreich abgelegte Prüfung auf Niveau B2
    • Nachweise über ein höheres Sprachniveau gelten ebenfalls

    Tabellarischer Lebenslauf auf Deutsch

    Beglaubigungen und Übersetzungen, falls zutreffend

    • Details im Reiter "Ausländische Dokumente und Abschlüsse"

    Ihre Bewerbung ist gültig, wenn Sie die erforderlichen Unterlagen vollständig hochgeladen haben. Sollten Sie zum Zeitpunkt Ihrer Online-Bewerbung noch nicht über alle Dokumente verfügen, reichen Sie diese bitte umgehend nach Erhalt per E-Mail an die Administration Ihres Studienprogramms nach.

    Nach Abschluss Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine E-Mail-Bestätigung mit Informationen zum weiteren Ablauf.

    Das Aufnahmeverfahren umfasst einen schriftlichen Test und ein Gespräch mit der Aufnahmekommission. Den Termin für das Aufnahmeverfahren erhalten Sie von der Administration.

    • Ziel
      Ziel ist es, jenen Personen einen Studienplatz anzubieten, die das mehrstufige Aufnahmeverfahren mit den besten Ergebnissen abschließen. Die Testverfahren orientieren sich an den Fähigkeiten, die für den angestrebten Beruf erforderlich sind.
    • Ablauf
      Der schriftliche Aufnahmetest beinhaltet eine Reihe von Testanforderungen und überprüft Ihr logisches Denkvermögen und Kenntnisse in den Bereichen Informatik, Schlussfolgerung, Software Engineering und Coding. Alle Fragen sind in englischer Sprache.
      Im Bewerbungsgespräch beantworten Sie einige grundlegende fachspezifische Fragen, einige Fragen zu Ihrer Person und erläutern Ihre Motivation für die Studienwahl (Dauer des Gesprächs pro Bewerber*in: ca. 15 Minuten)
      Wenn Sie das geforderte Einstiegsniveau für das Studium noch nicht erreicht haben, erhalten Sie nach der Aufnahme Empfehlungen, wie Sie sich fachspezifisch am besten vorbereiten können.
    • Kriterien
      Die Aufnahmekriterien sind ausschließlich leistungsbezogen. Für die schriftlichen Testergebnisse und das mündliche Bewerbungsgespräch erhalten Sie Punkte. Daraus ergibt sich die Reihung der Kandidat*innen.
      Geographische Zuordnungen der Bewerber*innen haben keinen Einfluss auf die Aufnahme.
      Die Zugangsvoraussetzungen müssen erfüllt sein.
      Der Gesamtprozess sowie alle Testergebnisse und Bewertungen des Aufnahmeverfahrens werden nachvollziehbar dokumentiert und archiviert.

    Berufsbegleitend studieren mit dem waff-Stipendium für Frauen

    Der waff – Wiener Arbeitnehmer*innen Förderungsfonds unterstützt Frauen, die berufsbegleitend in den Bereichen Digitalisierung, Technik und Ökologie studieren wollen. Unter anderem wartet ein Stipendium in Höhe von 12.000 Euro für ein Bachelor- und 9.000 Euro für ein Masterstudium auf Sie. Detaillierte Informationen und Voraussetzungen finden Sie auf der Website des waff: waff – Frauen, Beruf und Studium

    Für weitere Förderungsmöglichkeiten besuchen Sie unsere Seite Förderungen und Stipendien.

    Im Studium

    Genauso wichtig wie das "Was" ist das "Wie". Wir entwickeln daher laufend unsere Studieninhalte und didaktischen Methoden für die Lehre weiter. Unsere innovativen Didaktikkonzepte präsentierten wir auf mehreren internationalen Konferenzen, zuletzt auf Einladung an der Columbia University in New York City. Neben der Lehre ist uns die Praxis wichtig. Wir pflegen Kooperationen mit namhaften IT-Unternehmen, die auch bei unserer jährlich stattfindenden Karrieremesse Technik vertreten sind. Nutzen Sie die Gelegenheit, um für Ihre berufliche Zukunft wichtige Kontakte zu knüpfen und mit potenziellen Arbeitgeber*innen ins Gespräch zu kommen.

    Wir unterstützen Sie dabei, für einen Studienaufenthalt die Fühler ins Ausland auszustrecken. Dabei profitieren Sie von unserem großen Netzwerk mit internationalen Hochschulen. Wenn Sie Ihre Ideen in spannenden Projekten verwirklichen möchten, fördern wir Sie dabei. Bei uns haben Sie auch die Chance, sich aktiv an F&E-Projekten zu beteiligen. Neben Beratung, Information und einem exzellenten Netzwerk wird außerdem für ausgewählte Gründungsinteressierte der Zugang zum innovativen Start-up Corner ermöglicht.

    Im Studium legen wir großen Wert darauf, unser Arbeitsfeld mit weiteren Disziplinen unserer Hochschule zu verknüpfen, wie dies auch in der Praxis der Fall ist. Von Vorteil für Ihre berufliche Zukunft sind unsere individuellen Weiterbildungsmöglichkeiten im Studium. Sie können für die Industrie wichtige Zertifizierungen erwerben, wie beispielsweise Oracle Java, Oracle SQL, ISTQB (Software Testen), ISAQB (Software Architekturen), IREB (Requirements Engineering) und PMA-Projektmanagement Austria Level D.

    In österreichischen und internationalen Firmen besteht ein steigender Bedarf an qualifiziertem Personal in sämtlichen Bereichen des Software Engineerings. Der Schwerpunkt des Studiums liegt auf technischen Fachinhalten und wird durch Managementinhalte abgerundet, die zu technischer Projektleitung und Software-Qualitätssicherung befähigen. Die Architektur und die Anfertigung der Software werden in konkreten Projekten miteinander verbunden. Außerdem trägt die Kombination beider Aspekte mit dem Modul Praxis und Wissenschaft zur Interdisziplinarität des gesamten Studiums bei. In diesem Masterstudiengang stehen klar die Architektur und Umsetzung von Softwarelösungen im Vordergrund. Zentral ist die Betreuung und Beratung von Nutzer*innen mit dem Mehrwert eine übersetzende Schnittstelle zwischen Nutzer*innen und Fachexpert*innen zu bieten.

    Im 3. Semester können Sie Wahlmodule aus dem Master IT-Security wählen und damit das hochaktuelle Thema Secure Software Engineering in Ihr Studium integrieren.

     

    Stimmen von Absolvent*innen

    <
    >
    Portrait Alex Macovei

    “Es ist einfach das Allercoolste, wenn endlich etwas funktioniert, an dem man schon lange herumprogrammiert hat. In meinem Fall war das ein Alexa Skill. Mir hat gefallen, dass wir uns im Studium immer mit modernsten Technologien beschäftigt haben.”

    Alex Macovei hat Software Design and Engineering studiert.

     
     

    10 nach 10 – unser Podcast für Informatik und Kommunikationsnetze

    Wohin führt uns die digitale Zukunft und wie bereiten Sie sich optimal darauf vor, diese aktiv mitzugestalten? Im Podcast 10 nach 10 geben Studiengangsleiter Igor Miladinovic und Lehrende Sigrid Schefer-Wenzl Antworten: Sie fokussieren die dringendsten Fragestellungen im IT-Bereich, in der Telekommunikation und im IoT und zeigen, wie wir sinnvolle Veränderung vorantreiben. Hier erscheinen regelmäßig neue Folgen von 10 nach 10.

    Zuletzt veröffentlicht: Extended Reality (XR) ist ein Sammelbegriff, der die gesamte Palette an computergenerierten Umgebungen umfasst, einschließlich Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) und Mixed Reality (MR). Diese Technologien eröffnen neue Dimensionen in der Art und Weise, wie wir mit digitalen Inhalten interagieren, lernen, arbeiten und uns unterhalten. In dieser Podcast-Folge beleuchten wir mit Andrea Horvath, einer Expertin in diesem Bereich, die Welt der Extended Reality. In unserem Studiengang haben Studierende die Möglichkeit, diese spannende Technologie in höheren Semestern kennenzulernen.

    Neunmal klug Department Technik
     

    Lehrveranstaltungsübersicht

    Modul Data Engineering

    Data Engineering

    3 SWS   5 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Software-Architekturen und Methoden für Zuverlässigkeit/Ausfallsicherheit und Skalierbarkeit erläutern und unter Anwendung von aktuellen Technologien umsetzen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können moderne Datenbankkonzepte für Big-Data Problematiken klassifizieren und deren Einsatzgebiete identifizieren

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Konzepte und Methoden für das Engineering großer, komplexer, verteilter Softwaresysteme analysieren und bewerten

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können für eine konkrete Aufgabenstellung eine Webservices Technologie auswählen und in einem Projekt evaluieren

    3 SWS
    5 ECTS
    Dependable and Scalable Infrastructures | ILV

    Dependable and Scalable Infrastructures | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Dependability und Scalability bilden die Basis moderner Big-Data-Infrastrukturen und sind daher Schlüsselfähigkeiten für Data Engineering. Ausgehend von den Grundlagen der Dependability und Scalability werden Group Communication, Replication und Transaktionen erarbeitet, im Rahmen des CAP-Prinzips zusammengeführt und deren Umsetzung und mannigfache Trade-Offs anhand aktueller New-SQL-Datenbanken studiert. Ein praktisches Implementierungs-Projekt dient der Festigung des Gelernten.

    • Dependability and Fault Tolerance, Redundancy, Consensus-Problem.
    • Group Communication, Group Membership, Message Ordering, Atomic Multicast, Virtual Synchrony.
    • Replication as Scaling and Dependability Technique, Consistency, Primary-backup Replication, Active Replication, Quorum Replication, Epidemic Protocols.
    • Transactions, Concurrency Control, Recovery, Locking, Distributed Commit.
    • Scalability basics, Tradeoff between Dependability and Scalability, CAP-Prinzciple.
    • Big Data Basics, NewSQL Datastores and their implementation of the CAP principle as Infrastructure for Data Engineering.

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage ausgewählte Konzepte, Methoden und Problemstellungen der Dependability zu erklären und bewerten sowie Grenzen der Lösungsmöglichkeiten in Beziehung zu setzen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Group Communication und Group Membership darzustellen und einzelne Methoden wie z.B. Atomic Multicast und Virtual Synchrony verwenden und kritisch vergleichen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Einsatzgebiete, Methoden und Grenzen der Replikation zu erläutern und konkrete Protokolle wie z.B. Primary Backup und Active Replication auszuwählen und mit der Group Communication zu verbinden

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Transaktionskonzepte, Concurrency und Recovery zu erklären und die Einsatzgebiete zu vergleichen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Probleme und Konzepte der Skalierbarkeit und Elastizität zu formulieren, mit Dependability in Beziehung zu setzen und mit der Funktionsweise von ausgewählten NewSQL-Datenbanken gegenüberzustellen und zu bewerten

    Lehrmethode

    Vortrag, Fernlehrunterstützung und Seminarpräsentationen, praktisches Projekt.

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Immanente Beurteilung von Präsentationen der Studierenden, schriftlicher Test, praktisches Projekt in der Kleingruppe.

    Unterrichtssprache

    Englisch

    3 SWS
    5 ECTS
    Modul Software Architecture

    Software Architecture

    9 SWS   15 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können unterschiedliche Erhebungstechniken für Software-Anforderungen anwenden und vergleichen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Software-Anforderungen strukturiert erfassen und kritisch beurteilen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Anforderungen an Software-Systeme als Softwaredesign-Alternativen darstellen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können das Design von Software-Architekturen mit aktuellen Werkzeugen erstellen und kommunizieren

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können gängige Modellierungssprachen als Schnittstelle zwischen Designentwurf und Implementierung einsetzen

    9 SWS
    15 ECTS
    Advanced Project Management | ILV

    Advanced Project Management | ILV

    2 SWS   3 ECTS

    Inhalt

    Projektmanagement ist die Anwendung von Wissen, Können, Werkzeugen und Techniken auf Projektaktivitäten, um Projektanforderungen zu erfüllen. Projektmanager*innen haben die Aufgabe, die Erwartungen der Stakeholder an das Projekt zu erfüllen.
    Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

    • Die Vertiefung in die Wissensgebiete des Projektmanagements
      • Integrationsmanagement
      • Inhalts- und Umfangsmanagement
      • Zeitmanagement
      • Kostenmanagement
      • Qualitätsmanagement
      • Personalmanagement
      • Kommunikationsmanagement
      • Risikomanagement
      • Beschaffungsmanagement
      • Projekt Stakeholder Management
    • Die Projektleitung über Kulturgrenzen hinweg
    • Das Management von virtuellen Teams
    • Agile Ansätze in Projekten nutzen

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage ausgewählte Konzepte, Methoden und Werkzeuge zum Initiieren, Planen, Durchführen, Überwachen und Abschließen von Projekten zu erläutern, zu bewerten und selbstständig anzuwenden

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage geeignete Werkzeuge und Techniken strukturiert nach Projekterfordernissen auszuwählen und anzuwenden

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage zu einer gegebenen Anforderungsdefinition einen vollständigen, auf das Projekt abgestimmten Projekt Management Plan schrittweise zu erstellen und während des gesamten Projektlebenszyklus den Gegebenheiten entsprechend, systematisch anzupassen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Projektrisiken, Konfliktsituationen, und Projektkrisen rechtzeitig zu erkennen, zu bewerten und erlernte Konzepte zur Bewältigung selbständig anzuwenden

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Unterschiede zwischen klassischen Projekten und agilen Projekten zu erläutern und zu bewerten

    Lehrmethode

    Fallstudien, Vortrag

    Prüfungsmethode

    Endprüfung: Endprüfung, Ausarbeitung einer Fallstudie

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    2 SWS
    3 ECTS
    Cloud Computing | ILV

    Cloud Computing | ILV

    2 SWS   4 ECTS

    Inhalt

    Cloud Provider, wie Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud, Exoscale, oder Upcloud vereinfachen die Bereitstellung von IT-Infrastruktur.

    Somit stehen IT-Infrastrukturen über ein Rechnernetz zur Verfügung, ohne dass diese auf dem lokalen Rechner bzw. in einem eigenen Rechenzentrum installiert sein müssen.

    Weiterhin bieten Cloud Provider eine programmierbare Schnittstelle um die Cloud Ressourcen dynamisch zu provisionieren.

    Die Lehrveranstaltung adressiert die angeführten Architekturen in Theorie und Praxis, sowie wesentliche Rahmenbedingungen für den Einsatz von Cloud Anwendungen

    (zugrundeliegende Technologien, kommerzielle Modelle, Cloud-native Software Development, Datenschutz & Datensicherheit).

    Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

    • Business Kontext: Die Bedeutung von Cloud Computing im Rahmen der „Digitalen Transformation der Wirtschaft“, Cloud Business Modelle (Überbuchung und Teilen von Ressourcen mit Pay-as-you-Go & Serverless Computing Ansätzen), organisatorisch-rechtliche Rahmenbedingungen (Datenschutz/GDPR)
    • Grundlegende Technologien: Server Virtualisierung, Container Technologien, Software-defined Networking
    • Vergleich etablierter Cloud Plattformen: Nutzung von Amazon AWS & Lambda, Google Cloud Plattform & App Engine, Microsoft Azure Stack & Functions
    • Entwicklung von Cloud Applikationen - Theorie: Was macht eine „Cloud native application“ aus (Microservice-Konzepte, 12-Faktoren-App Methode, Automatisierung von Test/Deployment/Betrieb)
    • Entwicklung von Cloud Applikationen – Praxis: Nutzung von Cloud Development Toolboxen, inklusive Vorbereitung der virtuellen Infrastruktur (Terraform), Applikationsentwicklung mit Container-Virtualisierung und automatisiertem Deployment (Docker, Kubernetes)

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage eine Applikation auf einen der öffentlichen Cloud-Provider mittles Containern zu deployen und verfügen über die theoretischen und praktischen Grundkenntnisse um Cloud-Architekturen zu entwerfen.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Prinzipien für „Cloud native applications“ darzustellen und klassischer Anwendungsentwicklung gegenüberzustellen. Die Studierenden erlangen weiters die notwendigen Grundkenntnisse um eine Cloud-Native Applikation zu entwickeln..

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage zu vorgegebenen Anforderungen adäquate Designentscheidungen für Cloud-Anwendungen zu treffen, geeignete Cloud-Plattformen auszuwählen, die Applikationen zu entwerfen und zu entwickeln

    Lehrmethode

    Fallstudien, praktische Übungen, Projektarbeit mit Ergebnispräsentationen, Erarbeitung von Themen durch Selbststudium und Webinare, Vortrag

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Projektarbeit (Erstellung von einer Cloud-Infrastruktur und Ergebnispräsentationen), Endprüfung

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    2 SWS
    4 ECTS
    Requirements Engineering | ILV

    Requirements Engineering | ILV

    2 SWS   4 ECTS

    Inhalt

    Der Inhalt entspricht dem aktuellen durch das International Requirements Engineering Board (IREB®) veröffentlichten Lehrplan:
    • Einführung und Überblick zum Requirements Engineering
    • Grundlegende Prinzipien des Requirements Engineering
    • Arbeitsprodukte und Dokumentationspraktiken
    • Praktiken für die Erarbeitung von Anforderungen
    • Prozess und Arbeitsstruktur
    • Praktiken für das Requirements Engineering
    • Werkzeugunterstützung

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LVA • sind Studierende mit der Terminologie von Requirements Engineering vertraut und können diese anwenden. • kennen und erkennen Studierende verschiedenen Arten von Anforderungen (funktional, nicht-funktional, Randbedingungen). • verstehen Studierende den Wert von RE und könne diesen erklären. • kennen Studierende die Hauptaufgaben des RE.

    • Nach Abschluss der LVA • kennen Studierende die grundlegenden Methoden des Kontextanalyse und können eine Kontextanalyse durchführen. • kennen Studierende relevante Quellen für Anforderungen. • können Studierende Stakeholder identifizieren und eine Stakeholderliste erstellen. • können Studierende eine Stakeholder-Analyse mit Hilfe der Stakeholder-Management-Matrix durchführen.

    • Nach Abschluss der LVA • kennen Studierende Arten an Ermittlungstechniken (Befragungstechniken, Beobachtungstechniken, Kreativtechniken, Dokumenten-zentrierte Techniken). • kennen Studierenden den Unterschied zwischen bewussten, unterbewussten und unbewussten Anforderungen. • verstehen Studierende wie das Kano-Modell helfen kann, relevante Anforderungen zu ermitteln. • können Studierende eine geeignete Ermittlungstechnik für eine bestimmte Situation wählen. • verstehen Studierende die verschiedenen Abstraktionsebenen für Anforderungen (Ziele, UC, Systemanforderungen). • kennen Studierende den Zweck von Glossaren und können ein Glossar erstellen.

    • Nach Abschluss der LVA • kennen Studierende Vor- und Nachteil modellbasierter und natürlich-sprachlicher Dokumentation und können diese erklären. • können Studierende einfache, beschriebene Modelle der folgenden Typen: Kontextmodelle, Use Cases und Use Case Diagramme, Zielbäume, Klassenmodelle, Aktivitätsmodelle und Statecharts verstehen und interpretieren. • kennen Studierende Regeln für das Schreiben guter natürlich-sprachiger Anforderungen und können diese anwenden. • kennen und erkennen Studierende sprachliche Transformationseffekte und können diese eliminieren. • können Studierende Ziele nach SMART und PAM spezifizieren. • können Studierende einen Use Case mit Hilfe einer Formularvorlage spezifizieren. • können Studierende individuelle Anforderungen mit und ohne Satzschablone natürlich-sprachlich spezifizieren. • kennen Studierende Qualitätskriterien für einzelne Anforderungen. • kennen Studierende Qualitätskriterien für Anforderungsdokumente.

    • Nach Abschluss der LVA • kennen Studierende die grundlegenden Methoden des Anforderungsvalidierung. • verstehen Studierende warum Anforderungsdokumente validiert werden müssen. • kennen Studierende wichtigen Aspekte der Anforderungsvalidierung. • kennen Studierende verschiedene Arten von Prototypen und wissen, wozu sie dienen. • kennen und erkennen Studierende verschiedenen Arten von Konflikten im RE. • wissen Studierende welche Konflikte durch Requirements Engineers gelöst werden können und welche nicht. • wissen Studierende welche Aktivitäten notwendig sind, um Konflikte zu lösen. • kennen Studierende unterschiedliche Konfliktlösungstechniken.

    Lehrmethode

    Vortrag, praktische Übung der Inhalte in Gruppen.

    Prüfungsmethode

    Endprüfung

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    2 SWS
    4 ECTS
    Software Architectures | VO

    Software Architectures | VO

    3 SWS   4 ECTS

    Inhalt

    Die Architektur eines Softwaresystems beschreibt die wesentlichen Komponenten des Systems, ihre Beziehungen und Struktur, sowie das Verhalten und die Dynamik der Beziehungen und Struktur dieser Komponenten. Im Rahmen des Software Designs werden mit Hilfe von graphischen und textuellen Ausdrucksmöglichkeiten die Anforderungen an die Zielsoftware, ihre statischen und dynamischen Systemeigenschaften sowie die gewählte Softwarearchitektur spezifiziert.
    Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

    • Grundlegende Bausteine und Konzepte von Softwarearchitekturen
    • Rolle und Funktion von SoftwarearchitektInnen
    • Entwurf und Entwicklung von Softwarearchitekturen
    • Softwarearchitekturstile und -muster
    • Vorgehensmodelle der Softwarearchitektur und im Softwaredesign
    • Softwarearchitektur-Beschreibungssprachen
    • Modellierung von Softwarearchitekturen und Softwaresystemen mittels UML
    • Qualität in Softwarearchitekturen
    • Formale sowie de-facto Industriestandards
    • Werkzeuge zur Erstellung von Softwarearchitekturen und Softwaredesigns

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage ausgewählte Konzepte, Methoden, Notationen und Werkzeuge zur Definition von Softwarearchitekturen und Softwaredesigns zu erläutern, zu bewerten und selbstständig anzuwenden.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage problembezogene Entwurfsentscheidungen strukturiert und auf Basis von praxiserprobten Softwarearchitekturkonzepten zu treffen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Softwarearchitekturen anhand von Sichten, Architekturmustern und technischen Konzepten zu dokumentieren und zu kommunizieren

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage verschiedene Sprachelemente der Unified Modeling Language (UML) im Hinblick auf ihre Eignung zur Abbildung von Softwaredesignproblemen zu bewerten, auszuwählen und anzuwenden

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage zu einer gegebenen Anforderungsdefinition im Rahmen einer systematischen Analyse- und Entwurfsmethodik ein integriertes UML-Systemmodell zu erstellen

    Lehrmethode

    Fallstudien, praktische Übungen, Vortrag.

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    3 SWS
    4 ECTS
    Modul Software Development

    Software Development

    4 SWS   10 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Software Systeme, die auf verschiedenen Cloud Plattformen basieren, erklären und nutzen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Zusammenhänge zwischen bestehenden Cloud Services analysieren und verbinden

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können unter Anwendung von Third Party Libraries eigene Cloud Anwendungen entwerfen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Cloud native Anwendungen unter Berücksichtigung von Coding Conventions und Konfigurationsmanagements entwickeln

    4 SWS
    10 ECTS
    Advanced Software Development | ILV

    Advanced Software Development | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Moderne Softwareentwicklung erfordert die Fähigkeit, Software nachhaltig weiterzuentwickeln, wiederverwendbare Softwarekomponenten zu entwerfen und aktuelle Entwicklungstechnologien effizient einzusetzen. Im Rahmen der Lehrveranstaltung Advanced Software Development werden Konzepte und Werkzeuge vermittelt, um Software hinsichtlich Wartbarkeit, Erweiterbarkeit und Qualität zu analysieren und gezielt zu verbessern. Dabei werden unterschiedliche Programmierparadigmen, die Entwicklung von Frameworks und Bibliotheken sowie Methoden zur Evolution bestehender Softwaresysteme behandelt. Darüber hinaus werden aktuelle Entwicklungstechnologien und KI-gestützte Ansätze (z. B. Agentic Coding) eingesetzt und hinsichtlich ihres Potenzials und ihrer Grenzen experimentell untersucht.

    Die LV behandelt insbesondere ausgewählte Inhalte aus den folgenden Themenbereichen:

    • Programmierparadigmen und API-Design
    • Entwurf und Entwicklung wiederverwendbarer Softwarekomponenten
    • Framework- und Bibliotheksentwicklung
    • Refactoring, Bad Smells und Software-Evolution
    • Clean-Code-Prinzipien, Codequalität und Softwaremetriken
    • Moderne Entwicklungswerkzeuge, Automatisierung sowie Einsatz und experimentelle Evaluation aktueller Entwicklungstechnologien
    • KI-gestützte Softwareentwicklung und Agentic Coding
    • Analyse, Implementierung, Testen und Dokumentation mit und ohne Unterstützung generativer KI
    • Chancen, Grenzen und verantwortungsvoller Einsatz KI-basierter Entwicklungswerkzeuge

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, wiederverwendbare Softwarekomponenten und Frameworks unter Berücksichtigung unterschiedlicher Programmierparadigmen und fortgeschrittener API-Design-Prinzipien eigenständig zu konzipieren und zu implementieren.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, die Qualität komplexer Softwaresysteme anhand von Softwaremetriken und Clean-Code-Prinzipien systematisch zu analysieren und strategisch begründete Verbesserungsmaßnahmen abzuleiten.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, Refactoring-Bedarfe in umfangreichen Codebasen methodisch zu identifizieren und fundierte Refactoring-Strategien zur nachhaltigen Steigerung von Wartbarkeit und Erweiterbarkeit zu entwickeln und umzusetzen.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, externe Bibliotheken und Frameworks für komplexe Softwareprojekte kriteriengeleitet zu evaluieren und deren Integration in bestehende Architekturen unter Abwägung technischer und qualitätsbezogener Implikationen zu gestalten.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge und Agentic-Coding-Ansätze im Softwareentwicklungsprozess experimentell einzusetzen und deren Potenziale, Grenzen sowie Implikationen für einen verantwortungsvollen Einsatz kritisch zu bewerten.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, in einem teambasierten Entwicklungsprojekt moderne Automatisierungs- und Konfigurationsmanagement-Werkzeuge zur Sicherstellung eines konsistenten und nachvollziehbaren Entwicklungsprozesses strategisch auszuwählen und anzuwenden.

    Lehrmethode

    Impulsvortrag, teambasierte Projektarbeit, Feedbackgespräch / Code-Review, Hands-on-Lab, experimentelle Exploration

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Gruppenarbeit an einem Softwareprojekt, Präsentationen, Relexionsgespräche

    Unterrichtssprache

    Deutsch-Englisch

    3 SWS
    5 ECTS
    Software Engineering Project 1 | UE

    Software Engineering Project 1 | UE

    1 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Software Engineering Projekt 1 ermöglicht Studierenden, das im Studium erworbene Wissen in einem konkreten Projekt umzusetzen. Im ersten Semester wird ein konkretes Problem analysiert und unter Anwendung von Methoden des Advanced Projektmanagements ein Design für die Software Lösung ausgearbeitet. Diese Lösung wird dann im Software Projekt im zweiten Semester implementiert.
    Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

    • Anwendung vom modernen Projektmanagementmethoden an einem konkreten Projekt
    • Formulierung, Klassifizierung und Priorisierung von Requirements für eine konkrete Problemstellung
    • Verwendung von UML Diagrammen (Use Case, Klassen-, Aktivitäts- und Sequenzdiagrammen) für Software Design Entwurf, um Requirements zu erfüllen
    • Strukturierte und standardisierte Dokumentation von Ergebnissen als ein High Level Design Dokument, das als Basis für die Implementierung dient.

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Methoden des Projektmanagements an einem konkreten Projekt anzuwenden

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage ausgehend von einer Problemstellung Requirements zu erarbeiten

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage ausgehend von Requirements ein Software Design zu entwerfen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage verschiedene Alternativlösungen kritisch zu vergleichen und Entscheidung für eine Lösung zu begründen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage zeitgerechte Projektabwicklung zu koordinieren und Zwischenergebnisse zu präsentieren

    Lehrmethode

    Gruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching

    Prüfungsmethode

    Endprüfung: Projektabgabe

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    1 SWS
    5 ECTS

    Modul Data Engineering

    Data Engineering

    3 SWS   5 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Software-Architekturen und Methoden für Zuverlässigkeit/Ausfallsicherheit und Skalierbarkeit erläutern und unter Anwendung von aktuellen Technologien umsetzen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können moderne Datenbankkonzepte für Big-Data Problematiken klassifizieren und deren Einsatzgebiete identifizieren

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Konzepte und Methoden für das Engineering großer, komplexer, verteilter Softwaresysteme analysieren und bewerten

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können für eine konkrete Aufgabenstellung eine Webservices Technologie auswählen und in einem Projekt evaluieren

    3 SWS
    5 ECTS
    Service Engineering | ILV

    Service Engineering | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Ausgehend von der Entwicklung klassischer Middleware und EAI-Konzepte werden die aktuellen Paradigmen (Service-orientierte Architektur) und Technologien (Software-as-a-Service, Microservices, REST-Services) erläutert, wobei insbesondere auf die Engineering-Aufgaben in großen, komplexen Software-Systemen eingegangen wird. Ein praktisches Implementierungs-Projekt dient der Festigung des Gelernten.

    • Verteilung, Layering, synchron vs. asynchron, Middleware, RPC/RMI, Transaction Processing.
    • Message-based Middleware, Queueing, EAI, Message Broker, Adapter, Workflow Management.
    • Web-Architekturen, Application Server, XML, JSON.
    • Component-based Software Engineering, Metriken, Procurement-oriented Requirements Analysis, Software-Engineering at large scale.
    • Services: SOA, Web-Services, REST, Microservices, ESB, Service-Integration.

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage die grundlegenden Konzepte Verteilter Systeme und klassischer Middleware zu erklären und zueinander in Beziehung zu setzen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Einsatzgebiete, Methoden und Grenzen von (Inter-) Enterprise Application Integration (EAI) und (Wide Area-) Web Integration darzustellen und hinsichtlich verschiedener Einsatzszenarien kritisch zu vergleichen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Konzepte und Methoden des Engineerings großer, komplexer Softwaresysteme zu erläutern und hinsichtlich Anwendungsgebiet klassifizieren

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Web-, REST- und Microservices als konkrete Technologien zusammenfassen, für eine konkrete Aufgabenstellung geeignet auszuwählen und zu entwickeln

    Lehrmethode

    Vortrag, Fernlehrunterstützung und Seminarpräsentationen, praktisches Projekt.

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Immanente Beurteilung von Präsentationen der Studierenden, schriftlicher Test, praktisches Projekt in der Kleingruppe.

    Unterrichtssprache

    Englisch

    3 SWS
    5 ECTS
    Modul Software Delivery

    Software Delivery

    6 SWS   10 ECTS

    Lernergebnisse

    • Einen Gesamtüberblick über DevOps Konzepte, Vorgehensweisen und Tools vorweisen. Durch Erläuterung sämtlicher theoretischer Grundlagen im Bereich DevOps im Vorlesungsteil des Moduls erhalten die Absolvent*innen das nötige Grundverständnis und erkennen bestehende Zusammenhänge und Abhängigkeiten. Nach dem Praxisteil der Übung des Moduls, der darauf aufbaut, können die Teilnehmenden selbst Applikationen unter Anwendung von DevOps Konzepten und Tools umsetzen und deployen.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Aufgaben bei der Integration von komplexen Software Projekten beschreiben und systematisch darstellen.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können die Ziele des Soll-Zustands unter Ermittlung und Einbeziehung aller Stakeholder erstellen, priorisieren und kommunizieren

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Maßnahmen zur Erreichung dieser Ziele konzipieren und beurteilen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können mit modernen Software Integration und Change Management Methoden diese Maßnahmen durchführen und zu den Ergebnissen Stellung nehmen.

    6 SWS
    10 ECTS
    DevOps | ILV

    DevOps | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Netzwerke und Cloud:

    • Grundlagen traditioneller und virtueller Netzwerke, einschließlich Cloud- und Container-Netzwerken.
    • Einführung in öffentliche Cloud-Anbieter: AWS, Azure, GCP.

    Containerisierung und Orchestrierung:

    • Theorie und Praxis der Containerisierung mit Docker.
    • Orchestrierung und Skalierung von Containern mit Kubernetes.

    Überwachung und Beobachtbarkeit:

    • Überwachung von Anwendungen und Systemen mit Prometheus und Grafana.
    • Prinzipien der Beobachtbarkeit für moderne Infrastrukturen.

    DevOps-Praktiken:

    • Kernprinzipien von DevOps: GitOps-Workflows und CI/CD-Pipelines.
    • Infrastructure as Code (IaC) und Automatisierung mit GitLab.

    Programmierung und Sicherheit:

    • Grundlagen von Scripting und Webentwicklung.
    • Sicherheitsprinzipien in der Softwareentwicklung.

    Praktische Anwendung:

    • Praktische Aufgaben: Bereitstellen, Absichern und Überwachen moderner Anwendungen.

    Lernergebnisse

    • Die Studierenden sind in der Lage, die theoretischen Grundlagen von Containern, Virtualisierung und Cloud-Lösungen zu erläutern.

    • Die Studierenden sind in der Lage, Methoden, Konzepte und Werkzeuge für DevOps zu erläutern, zu bewerten und selbstständig anzuwenden.

    • Die Studierenden sind in der Lage, verschiedene Programmierkonzepte, die für DevOps benötigt werden (zB Scripting, OOP, Web development) zu beschreiben, zu vergleichen, zu bewerten und auszuwählen.

    • Die Studierenden sind in der Lage, spezielle Vorgehensweisen im Bereich Devops zu erläutern, zu vergleichen und auszuwählen.

    Lehrmethode

    Fall-Studien, Vortrag, praktische Übungen

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Einzelarbeiten

    Unterrichtssprache

    Englisch

    3 SWS
    5 ECTS
    Software Integration | ILV

    Software Integration | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Die Software Integration ist eine Methode zur Implementierung und unternehmensweiten Integration technischer und geschäftlicher Funktionen und Prozesse, die über verschiedene Applikationen auf unterschiedlichen Plattformen verteilt sind. Das Ziel ist die integrierte Prozessabwicklung durch ein Netzwerk unternehmensinterner Applikationen und cloudbasierter Dienste verschiedener Generationen und Architekturen. Im Rahmen der Software Integration werden die Integration bestehender Systeme (Legacy Systeme) in eine unternehmensweite Gesamtarchitektur (Enterprise Application Integration) und die Integration unterschiedlicher neuer Softwaresysteme in eine Gesamtarchitektur behandelt.
    Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

    • Grundlegende Methoden der Softwareintegration
    • Software Integration Lifecycle Management
    • Nicht-technische Kriterien in der Software Integration
    • Service Orientierte Architektur
    • Auswahlkriterien für den Einsatz von Commercial, Off-The-Shelf Software (COTS) oder kundenspezifischen Softwarelösungen
    • High-Level Design von Software Integrationslösungen
    • Integration von Open Source Lösungen
    • Integration von Cloud Diensten
    • Werkzeuge der Systemintegration (Enterprise Service Bus, Web Services)
    • Rolle und Funktion von SoftwareintegratorInnen

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage die theoretischen Grundlagen sowie die Grundprinzipien von Software Integration, Enterprise Application Integration (EAI) und Service-orientierten Architekturen (SOA) zu beschreiben

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage moderne Methoden, Konzepte, Notationen und Werkzeuge (z.B. Enterprise Service Bus, Webservices) der Software- und Application Integration zu erläutern, zu bewerten und selbstständig anzuwenden

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage basierend auf einer gegebenen Anforderungsdefinition im Rahmen einer systematischen Analyse- und Integrationsmethodik das High-Level Design einer Software Integrationslösung zu erstellen und für eine Umsetzung Commercial, Off-The-Shelf Software (COTS), Open Source Lösungen und kundenspezifische Software Lösungen zu vergleichen, zu bewerten und auszuwählen

    Lehrmethode

    Fallstudien, praktische Übungen, Vortrag.

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Ausarbeitung einer Fallstudie, Gruppenarbeiten

    Unterrichtssprache

    Englisch

    3 SWS
    5 ECTS
    Modul Software Development

    Software Development

    1 SWS   5 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Software Systeme, die auf verschiedenen Cloud Plattformen basieren, erklären und nutzen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Zusammenhänge zwischen bestehenden Cloud Services analysieren und verbinden

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können unter Anwendung von Third Party Libraries eigene Cloud Anwendungen entwerfen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Cloud native Anwendungen unter Berücksichtigung von Coding Conventions und Konfigurationsmanagements entwickeln

    1 SWS
    5 ECTS
    Software Engineering Project 2 | UE

    Software Engineering Project 2 | UE

    1 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Software Engineering Projekt 2 ermöglicht Studierenden, das im Studium erworbene Wissen in einem konkreten Projekt umzusetzen. Im zweiten Semester wird ausgehend von Anforderungen und Designentwurf aus dem Software Design Projekt im ersten Semester die Software Lösung unter Anwendung von modernen Software Development Methoden und Tools implementiert. Diese implementierte Lösung wird anschließend systematisch getestet und Verbesserungen eingearbeitet.
    Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

    • Implementierung von Klassen und Datenstrukturen auf Basis vom High Level Design Dokument
    • Verwendung von Softwarealgorithmen für die Implementierung von Aktivitäts- und Sequenzdiagrammen
    • Definition und Priorisierung von Testfällen unter Berücksichtigung von Anforderungen
    • Durchführung von Testszenarien mit aktuellen Testwerkzeugen

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage ein High Level Design (HLD) Dokument implementierungskritisch zu beurteilen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage in einem konkreten Projekt aus dem vorgegebenen Klassendiagramm die entsprechenden Klassenimplementierungen zu entwerfen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage basierend auf dem HLD und Anforderungen die entsprechende Software Architektur und Logik zu implementieren

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Testszenarien zu konzipieren und Testfälle zusammenzustellen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Software-Tests durchzuführen und aufgetretene Fehlverhalten zu untersuchen und zu beheben

    Lehrmethode

    Gruppenarbeiten, praktische Projektumsetzung begleitet mit Übungen und Coaching

    Prüfungsmethode

    Endprüfung: Projektabgabe.

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    1 SWS
    5 ECTS
    Modul Software Quality

    Software Quality

    6 SWS   10 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Angriffspunkte und Schwachstellen im Softwareentwurf und in der Implementierung bestimmen, analysieren und beseitigen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Testszenarien zur Sicherstellung der Softwarequalität unter Berücksichtigung von Sicherheitsaspekten konzipieren und unter Anwendung von Testwerkzeugen umsetzen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Softwarequalität sowohl aus der Kundensicht als auch aus der Lieferantensicht prüfen und die Ergebnisse begründen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Sicherheitstechniken im gesamten Software Development Life Cycle zur Erhöhung der Softwarequalität auswählen

    6 SWS
    10 ECTS
    AI Engineering | ILV

    AI Engineering | ILV

    2 SWS   3 ECTS

    Inhalt

    Es wird auf folgende Inhalte eingegangen:

    • Einführung, Modus, Motivation
    • Grundlagen von Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL)
    • ML Design: Daten sammeln und vorbereiten, ML/DL Algorithmen auswählen und trainieren, Modelle evaluieren und optimieren, AI-Lösungen im Betrieb einzusetzen
    • Interdisziplinäre AI-Anwendungen in Medizin und Industrie entwickeln
    • Safety, Security, Ethik und Mensch-AI-Kooperation beim Design der AI-Lösungen einbeziehen

    Die Übung deckt die folgenden Inhalte ab:

    • Auswahl einer interdisziplinären Anwendung
    • ML/DL Pipeline für die Anwendung entwickeln
    • Data Engineering
    • Einsatz und Evaluierung von ML und DL Algorithmen in der Anwendung
    • Einbeziehen von Safety, Security, Ethik und Mensch-AI Kooperation Aspekte in der Anwendung 

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, die theoretischen Grundlagen von Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) zu verstehen und anzuwenden.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, ML- und DL-Pipelines für verschiedene Applikationen zu entwickeln

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, AI-Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Biologie, Medizin und Industrie zu entwickeln.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, AI-Lösungen im Bezug auf Safety, Security, Ethik und Mensch-AI-Kooperation zu designen und zu evaluieren.

    Lehrmethode

    Fallstudien, praktische Übungen, Vortrag

    Prüfungsmethode

    Endprüfung: Schriftliche Prüfung (50%) - Eigenes Projekt (50%) Zusätzlich sind bis zu 10 Punkte durch die Aktivität zu bekommen: Fragen stellen, Fragen beantworten, zusätzliche Übungen

    Unterrichtssprache

    Deutsch-Englisch

    2 SWS
    3 ECTS
    Complex Problem Solving | ILV

    Complex Problem Solving | ILV

    2 SWS   3 ECTS

    Inhalt

    In der LV Complex Problem Solving werden Methoden der Theory of Constraints zur Lösung von komplexen Problemen mit Fokus auf Software Integration und Engineering angewendet. Ausgehen von einer strukturieren und priorisierten Zieldefinition wird die bestehende Situation analysiert und Probleme auf dem Weg zur gewünschten Situation systematisch analysiert und gelöst. Abschließend werden die Change-Management Methoden zur Umsetzung der gewünschten Situation erläutern.
    Es wird insbesondere auf die folgenden Inhalte eingegangen:

    • Einführung in die Theory of Constraints
    • Kategorien der Legitimate Reservation
    • Intermediate Objectives Map
    • Current Reality Tree
    • Evaporating Cloud

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage komplexe Probleme systematisch zu analysieren und strukturiert darzustellen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Theory of Constrains auf Software-Aufgaben anzuwenden, Einschränkungen zu identifizieren und Schlüsse und Folgerungen zu ziehen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Ziele von Software-Projekten als Intermediate Objectives Map zu erfassen und zu priorisieren

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage kreative Lösungswege mittels Methode Evaporating Cloud zu entwerfen und kritisch zu vergleichen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Systemverbesserungen mit den Change Management Methoden durchzuführen und zu kommunizieren

    Lehrmethode

    Fall-Studien, Vortrag, praktische Übung in Gruppen.

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Gruppenarbeiten

    Unterrichtssprache

    Englisch

    2 SWS
    3 ECTS
    Software Testing | ILV

    Software Testing | ILV

    2 SWS   4 ECTS

    Inhalt

    Der Software Test als analytischer Teil der Qualitätssicherung ist integraler Bestandteil des Software Engineerings. Der Software Test verfolgt das Ziel, auf systematische Weise Fehler zu finden und so zeitgerecht inhärente Risiken der Software Entwicklung zu reduzieren. Es muss verhindert werden, dass Fehler im Betrieb der Software zu Schaden für Benutzer oder Unternehmen führen. Die fortschreitende Digitalisierung erhöht dabei unsere Abhängigkeit von Software und damit die Wahrscheinlichkeit, von Fehlern betroffen zu sein.
    Angesichts der mit der Digitalisierung einhergehenden Komplexitätssteigerung und zunehmenden Entwicklungsgeschwindigkeit (Stichwort: Continuous Deployment) erhöhen sich die Kompetenzanforderungen an die Rolle des Software Testers teils dramatisch: es müssen immer mehr Testfälle in immer kürzeren Zyklen bewältigt werden. Ohne Testentwurfsmethoden, Werkzeugunterstützung und Automatisierung ist ein professioneller Test heute nicht mehr möglich.
    Eine solide Grundlagenausbildung ist Grundvoraussetzung für den Beitrag, den der Softwaretest in der modernen Softwareentwicklung leisten muss.
    Diese Lehrveranstaltung deckt daher insbesondere folgende Inhalte ab:

    • Grundlagen des Software-Testens
    • Testen im Softwarelebenszyklus
    • Statischer Test
    • Testmanagement (Organisation und Testprozess)
    • Testwerkzeuge
    • Impuls zu aktuellen Branchentrends: Agiles Testen und DevOps

    Die Lehrveranstaltung bereitet auf die Prüfung zum ISTQB® Certified Tester Foundation Level vor.

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage die grundlegenden Begriffe der Disziplin des Software Tests zu erklären und die Ziele des Tests zu erläutern

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage die wichtigsten Rollen und Aufgaben im Test zu definieren

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Testaktivitäten in den Entwicklungsprozess einzubetten

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Entwurfsmethoden zu vergleichen und anzuwenden

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage unterschiedliche Testwerkzeuge und Strategien der Werkzeugeinführung zu beurteilen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage darzustellen, wie aktuelle Trends in der Softwareentwicklung den Softwaretest beeinflussen und welche Veränderungen diese mit sich bringen

    Lehrmethode

    Vortrag, praktische Übungen.

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Individuelle Ausarbeitung eines Testprozesses, Gruppenarbeiten, Endprüfung.

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    2 SWS
    4 ECTS

    Modul Master Thesis Project

    Master Thesis Project

    2 SWS   5 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können praktische Problemstellungen aus dem Bereich Software Design und Engineering selbstständig und strukturiert bearbeiten

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können projektabhängig geeignete Methoden und Technologien zur Projektumsetzung identifizieren und anwenden

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können den gesamten Lebenszyklus eines Softwareprojekts eigenständig durchführen

    2 SWS
    5 ECTS
    Master Thesis Project | UE

    Master Thesis Project | UE

    2 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Studierende arbeiten individuell oder in Kleingruppen an Projekten mit Bezug zu Software Design und Software Engineering Technologien und Anwendungen im Kontext hochschulischer F&E-Aktivitäten oder im Rahmen ihrer individuellen Berufstätigkeit. Diese Projekte stellen in weiterer Folge die praxisrelevante Basis für die Masterarbeiten dar.

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage eigenständig softwarebezogene Problemstellungen zu bearbeiten, kreative Lösungsansätze anzuwenden sowie bei der Problemlösung projektmäßig vorzugehen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage komplexere Software Design und Engineering Projekte (ca. 3 Personenmonate) praktisch umzusetzen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Lernergebnisse von Lehrveranstaltungen aus vorangegangenen Semestern in einem konkreten Projekt anzuwenden

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Projektergebnisse zu dokumentieren

    Lehrmethode

    -

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Projektfortschritt, Funktionsnachweis, Projektpräsentation

    Unterrichtssprache

    Deutsch-Englisch

    2 SWS
    5 ECTS
    Wahlpflichtmodule (25 ECTS nach Wahl)
    Modul Deep Learning

    Deep Learning

    5 SWS   10 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls analysieren die theoretischen Grundlagen des Deep Learning (DL) und leiten daraus begründete Entscheidungen für die Auswahl und Anpassung von Modellarchitekturen und Trainingsstrategien in neuartigen Problemkontexten ab, unter Berücksichtigung aktueller Forschung sowie ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls evaluieren DL-Algorithmen und Methoden kritisch und setzen sie in komplexen, neuartigen Anwendungskontexten zielgerichtet ein, gestützt auf nachvollziehbare Qualitätskriterien und Reproduzierbarkeit, unter Beachtung ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können DL-Anwendungen wie Computer Vision, Natural Language Processing und Robotik gestalten und entwickeln.

    5 SWS
    10 ECTS
    Deep Learning | ILV

    Deep Learning | ILV

    5 SWS   10 ECTS

    Inhalt

    Es wird auf folgende Inhalte eingegangen:

    • Einführung, Modus, Motivation, Grundlagen ML-Projekt
    • Machine Learning Project: Datenanalyse, Visualisierung, Vorbereitung, Modellauswahl und Training, Evaluation und Optimierung
    • Einführung in Deep Learning
    • Convolutional Neural Networks (CNN)
    • Recurrent Neural Networks (RNN)
    • Generative Adversarial Networks (GAN)
    • Reinforcement Learning (RL)
    • Anwendungen in Computer Vision, Robotik, Natural Language Processing, Medizin und Biologie.

    Die Übung deckt die folgenden Inhalte ab:

    • Entwicklung der DL-Algorithmen
    • CNN-, RNN-, GAN- und RL-Modelle erstellen, trainieren und evaluieren
    • Entwicklung einer DL-Pipeline für die ausgewählte Anwendung
    • DL-Anwendung in einem Bereich nach Wahl: Biologie/Medizin, Robotik, Computer Vision, Natural Language Processing usw.
    • DL-Projektdurchführung und Evaluation

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, die theoretischen Grundlagen des Deep Learning (DL) zu analysieren und leiten daraus begründete Entscheidungen für die Auswahl und Anpassung von Modellarchitekturen und Trainingsstrategien in neuartigen Problemkontexten ab, unter Berücksichtigung aktueller Forschung sowie ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, DL-Algorithmen und Methoden kritisch zu evaluieren und setzen sie in komplexen, neuartigen Anwendungskontexten zielgerichtet ein, gestützt auf nachvollziehbare Qualitätskriterien und Reproduzierbarkeit, unter Beachtung ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, DL-Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Biologie/Medizin, Robotik, Computer Vision und Natural Language Processing zu entwickeln und zu evaluieren.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, Projekte im Bereich Deep Learning zu gestalten und durchzuführen.

    Lehrmethode

    Fallstudien, Vortrag, praktische Übung in Gruppen.

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Ausarbeitung einer Fallstudie, Gruppenarbeiten, Endprüfung

    Unterrichtssprache

    Englisch

    5 SWS
    10 ECTS
    Modul Digital Leadership

    Digital Leadership

    3 SWS   5 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können eine digitale Führungsstrategie definieren und umsetzen.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls analysieren Konzepte und Herausforderungen der digitalen Transformation und entwickeln daraus umsetzbare Maßnahmen für die organisatorische Steuerung in komplexen Umgebungen, unter Berücksichtigung aktueller Forschung sowie ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls gestalten und steuern die Führung verteilter und interdisziplinärer Software-Entwicklungsteams in dynamischen Kontexten, unter Einsatz geeigneter digitaler Kollaborationswerkzeuge und unter Beachtung organisatorischer sowie rechtlicher Rahmenbedingungen.

    3 SWS
    5 ECTS
    Digital Leadership | ILV

    Digital Leadership | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Digital Leadership vermittelt den Studierenden die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse, um in Führungspositionen im digitalen Umfeld erfolgreich zu agieren. Die Lehrinhalte sind:

    • Einführung in Digital Leadership
    • Strategisches Management im Digitalen Zeitalter
    • Führungstechniken für Software-Teams
    • Digitale Innovation und Technologietrends
    • Digitales Risikomanagement

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage eine digitale Führungsstrategie zu definieren und umzusetzen.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage die Konzepte und Herausforderungen der digitalen Transformation in Organisationen zu erläutern.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Prinzipien zur Führung von verteilten und interdisziplinären Software-Entwicklungsteams zu benennen und zu beurteilen.

    Lehrmethode

    -

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Projektfortschritt, Funktionsnachweis, Projektpräsentation

    Unterrichtssprache

    Deutsch-Englisch

    3 SWS
    5 ECTS
    Modul Distributed Ledger Technologies

    Distributed Ledger Technologies

    5 SWS   10 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen analysieren Grundlagen und Grenzen von Distributed-Ledger-Systemen und entwickeln Maßnahmen für den Umgang mit Angriffsvektoren, Privacy und Skalierbarkeit in komplexen Anwendungsumgebungen, unter Beachtung rechtlicher und ethischer Rahmenbedingungen.

    • Die Absolvent*innen analysieren Protokolle wie Bitcoin sowie Plattformen wie Ethereum und entwickeln eine qualitativ abgesicherte, skalierbare und sichere DApp mit Solidity, ausgerichtet an definierten Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Vorgaben.

    • Die Absolvent*innen bewerten Architektur- und Netzwerktopologien von Blockchain-Systemen und leiten geeignete Konsensmechanismen sowie tragfähige Anwendungsszenarien für unterschiedliche Domänen ab, gestützt auf aktuelle Forschung.

    • Die Absolvent*innen lösen spieltheoretische Probleme in neuartigen DLT-Kontexten und begründen daraus Anreizmechanismen und Stabilitätsimplikationen für robuste Protokolldesigns.

    5 SWS
    10 ECTS
    Distributed Ledger Technologies | ILV

    Distributed Ledger Technologies | ILV

    5 SWS   10 ECTS

    Inhalt

    Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

    • Spieltheorie (Game Theory): Grundlagen, statische und dynamische Spiele, Vollständigkeit der Information, Kooperation und Koalition.
    • Bitcoin: Kryptographische Grundlagen, Wallet, Transactions, Network, Blockchain, Consensus, Decentralization, Mining, Attacks.
    • Ethereum und Solidity: Grundlagen, Externally Owned Accounts, Smart Contracts, Transactions, EVM Bytecode, Consensus, Tokens, FT & NFT, EIPs & ERCs, DApps, IPFS, ENS, GSN & Web3.0.
    • Privacy und Scalability: Mixing, Ring Signaturen und Stealth Adressen, Non-Interactive Zero Knowledge Proofs, Sharding am Beispiel von Ethereum 2.0, Layer 2 Scaling, Payment und State Channels, Plasma und Rollups
    • Weitere Blockchains und DLTs, unter anderen Hyperledger Fabric, R3 Corda, MultiChain, Cardano, Polkadot, Solana, BigchainDB, Hashgraph, IOTA.
    • Einsatz DLT z.B. im Finanzwesen, in Wertschöpfungsketten, in der Energiewirtschaft und im öffentlichen Sektor.
    • Praktische Aufgaben der Spieltheorie.
    • Implementierung einer DApp: Solidity Smart Contracts für die Geschäftslogik, deployed in einem Ethereum Testnet, integriert über Web3 mit einer einfachen SPA, die auf IPFS gehostet ist. 

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, Grundlagen und Grenzen von Distributed-Ledger-Systemen zu analysieren und entwickeln Maßnahmen für den Umgang mit Angriffsvektoren, Privacy und Skalierbarkeit in komplexen Anwendungsumgebungen, unter Beachtung rechtlicher und ethischer Rahmenbedingungen.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, Protokolle wie Bitcoin sowie Plattformen wie Ethereum zu analysieren und entwickeln eine qualitativ abgesicherte, skalierbare und sichere DApp mit Solidity, ausgerichtet an definierten Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Vorgaben.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, Architektur- und Netzwerktopologien von Blockchain-Systemen zu bewerten und leiten geeignete Konsensmechanismen sowie tragfähige Anwendungsszenarien für unterschiedliche Domänen ab, gestützt auf aktuelle Forschung.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage, spieltheoretische Probleme in neuartigen DLT-Kontexten zu lösen und begründen daraus Anreizmechanismen und Stabilitätsimplikationen für robuste Protokolldesigns.

    Lehrmethode

    Vortrag, Flipped Classroom (mit Ankreuzübung)

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Qualität der Theorie-Vorträge zur Spieltheorie durch die Studierenden.

    Praktische Gruppenarbeiten – Benotung auf Basis von Abgaben und Abgabegesprächen.

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    5 SWS
    10 ECTS
    Modul Game Engineering

    Game Engineering

    5 SWS   10 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls analysieren die theoretischen Grundlagen des Game Engineerings und leiten daraus tragfähige Architektur- und Designentscheidungen für Game-Systeme und Produktionspipelines in neuartigen Kontexten ab, unter Beachtung rechtlicher, ethischer und organisatorischer Rahmenbedingungen.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls gestalten und entwickeln interaktive 2D- und 3D-Applikationen durch die gezielte Integration von Programmcode, Assets und Toolchains in komplexen Umgebungen, ausgerichtet an Leistungs-, Sicherheits- und Qualitätsanforderungen.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls steuern und optimieren Entwicklungs- und Veröffentlichungsprozesse für Games in interdisziplinären Teams, ausgerichtet an messbaren Qualitätskriterien sowie Risikomanagement und Compliance-Vorgaben.

    5 SWS
    10 ECTS
    Game Engineering | ILV

    Game Engineering | ILV

    5 SWS   10 ECTS

    Inhalt

    • Projektmanagement (Idee, Konzeption, Zielgruppe, Veröffentlichung) 
    • Konzeption und Planung eines 3D-Videospiels (Game Design Document) 
    • Game Design (Charaktere, Story, Welten, Spielspaß) 
    • Grundlegende Konzepte einer Game Engine (Algorithmen, Kamera, Transformationstools, Level, Licht) 
    • Game Loop (Frameaufbau) 
    • Integration und Aufbau von 3D-Modellen (Vertices, Polygone) 
    • Arbeiten im 3D-Raum mit Modellen, Beleuchtung und Physik 
    • Kinematische und simuliert-physikalische Bewegungen im 3D-Raum 
    • Grafische Programmierung (Materialien, Texturen, Shader, Lichtmodelle) 
    • Render Pipeline 
    • Implementierung interaktiver Elemente mittels Scripting 
    • Einfaches Behavioural-Design mithilfe moderner AI-unterstützten Techniken 
    • Erkennung und Verarbeitung von Benutzer*innen Eingaben mit versch. Devices 
    • Integration von Audio (SFX, Musik) 
    • UI (Hauptmenü, HUD) 
    • Implementierung und Veröffentlichung des geplanten 3D-Spiels innerhalb einer Gruppe unter Anwendung der gelernten Technologien 

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, die theoretischen Grundlagen des Game Engineerings zu analysieren und leiten daraus tragfähige Architektur- und Designentscheidungen für Game-Systeme und Produktionspipelines in neuartigen Kontexten ab, unter Beachtung rechtlicher, ethischer und organisatorischer Rahmenbedingungen.

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, interaktive 2D- und 3D-Applikationen zu gestalten und entwickeln durch die gezielte Integration von Programmcode, Assets und Toolchains in komplexen Umgebungen, ausgerichtet an Leistungs-, Sicherheits- und Qualitätsanforderungen.

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, Entwicklungs- und Veröffentlichungsprozesse für Games in interdisziplinären Teams zu steuern und optimieren, ausgerichtet an messbaren Qualitätskriterien sowie Risikomanagement und Compliance-Vorgaben.

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage,Vorgehensmodelle, Game Engines und Werkzeuge für spezifische Spielideen zu evaluieren und auszuwählen und konzipieren darauf aufbauend einen validierten Umsetzungsplan mit messbaren Qualitätskriterien und Risikoannahmen, unter Berücksichtigung rechtlicher, ethischer und organisatorischer Rahmenbedingungen.

    Lehrmethode

    Fallstudien, praktische Übungen, Vortrag

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Einzel- und Gruppenarbeiten, Gruppenarbeit an einem Softwareprojekt (Gruppenarbeiten)

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    5 SWS
    10 ECTS
    Modul Advanced Embedded and IoT Security

    Advanced Embedded and IoT Security

    3 SWS   5 ECTS

    Lernergebnisse

    • Nach Absolvierung des Moduls sind die Studierenden in der Lage, Angriffe auf reale IoT-Systeme zu erkennen und die entsprechenden Gegenmaßnahmen zu implementieren.

    • Die Absolvent*innen analysieren sicherheitstechnische Herausforderungen und Abhängigkeiten moderner IoT- und OT-Systeme und bewerten systemische Risiken sowie Angriffsflächen und priorisieren risikoadäquate Maßnahmen für Betrieb und Wartung, unter Berücksichtigung des Lebenszyklus, von Interoperabilitäts- und Echtzeitanforderungen sowie regulatorischer und organisationsspezifischer Vorgaben.

    • Die Absolvent*innen entwerfen segmentierte Sicherheitsarchitekturen für vernetzte IoT- und OT-Umgebungen und validieren deren Wirksamkeit anhand definierter Kriterien und Referenzrahmen, unter Beachtung von Verfügbarkeit, Latenz und Safety-Anforderungen sowie von Compliance- und Policy-Vorgaben.

    3 SWS
    5 ECTS
    Advanced Embedded and IoT Security | ILV

    Advanced Embedded and IoT Security | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Die Lehrveranstaltung vermittelt ein fortgeschrittenes und praxisnahes Wissen für sichere Entwürfe, Angriffserkennung und Gegenmaßnahmen in Embedded- und IoT-Umgebungen über den gesamten Lebenszyklus. Die Studierenden befassen sich im ersten Teil mit der Implementierung von Vertrauensanker, Hardware-Security (Secure Elements, PUFs, TPM, Speicher-/MPU-Härtung, RTOS-Security) und Defensive Engineering (Secure Boot/Measured Boot, Schlüsselmanagement unter Constraints, Remote-/Measured Attestation, Härtung, Zero Trust/Segmentierung (Zonen/Conduits), Edge-Anomalieerkennung, Update-/Patch-Strategien für lange Lebenszyklen, Safety–Security-Trade-offs). Im zweiten Teil folgt eine Red/Blue Exercises (Build–Break–Fix, Design-Review, Auditvorbereitung). Besonderes Augenmerk liegt auf der praktischen Implementierung und dem Peer-Review der Designs.

    Lernergebnisse

    • Die Studierenden sind in der Lage, fortgeschrittene Angriffsvektoren auf Embedded-Systeme (z. B. Fault Injection, Side-Channel) anhand realer Messdaten und Labor-Setups zu erkennen und priorisierte Gegenmaßnahmen unter Ressourcen- und Lifecycle-Constraints abzuleiten.

    • Die Studierenden sind in der Lage, abgesichertes Boot- und Update-Konzept für ein ressourcenbeschränktes IoT-Gerät einschließlich Schlüsselmanagement, Anti-Rollback und Remote-/Measured Attestation abzuleiten und die Designentscheidungen anhand definierter Sicherheits- und Wartbarkeitsmetriken zu begründen.

    • Die Studierenden sind in der Lage, firmwarebasiertes Reverse Engineering sowie statische/dynamische Analysen durchzuführen, verwertbare Schwachstellen (z. B. Hardcoded Secrets, unsichere Speicherzugriffe) zu identifizieren und reproduzierbare Evidenzen in einem Audit-Report mit Remediation-Plan zu dokumentieren.

    Lehrmethode

    Vortrag, praktische Übungen

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Immanente Leistungsüberprüfung: Gruppenarbeiten, Endprüfung

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    3 SWS
    5 ECTS
    Modul Digital Forensics & Incident Response

    Digital Forensics & Incident Response

    3 SWS   5 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Studierenden analysieren Anforderungen an technische Gutachten und leiten prüfbare Kriterien sowie Strukturvorgaben aus dem Gutachtensauftrag ab, unter Beachtung rechtlicher, normativer und organisationsspezifischer Rahmenbedingungen.

    • Nach Absolvierung des Moduls sind die Studierenden in der Lage, gängige Tools für die forensische Analyse anzuwenden.

    • Die Studierenden verfassen adressatengerechte technische Gutachten und begründen methodische Entscheidungen anhand definierter Nachweise, ausgerichtet an Auftrag, Beweiszweck und Qualitätsstandards.

    3 SWS
    5 ECTS
    Digital Forensics & Incident Response | ILV

    Digital Forensics & Incident Response | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    • Methoden der digitalen Forensik
      • Dateisysteme
      • Netzwerkforensik
      • Betriebssysteme
      • Analyse von Anwendungsdaten
      • Zeitlinienanalyse
      • Keyword Search
    • Normen und Standards / Related Documents
      • RFC 3227 „Guidelines for Evidence Collection and Archiving"
      • NIST SP 800-86 „Guide to Integrating Forensic Techniques into Incident Response"
    • Rechtliche Rahmenbedingungen
      • Gesetzliche Grundlagen
      • Arten und Rollen von Sachverständigen
      • Form und Inhalt eines Gutachtens

    Erstellung & Analyse von Festplattenimages, Dateisysteme (insb. NTFS), Arbeitsspeicherforensik, Netzwerkforensik, Analyse von Anwendungsdaten, Smartphones, Antiforensik, Rechtliche Bestimmungen, Best Practices, ISO 3227 & NIST 800-86

    Akquirierung und Analyse von Festplattenimages, Netzwerkanalyse, Smartphones und Anwendungsdaten, Kryptographie & Antiforensik

    Lernergebnisse

    • Die Studierenden sind in der Lage, Anforderungen an ein technisches Gutachten zu analysieren und technische Gutachten zu verfassen.

    • Die Studierenden sind in der Lage, gängige Tools für die forensische Analyse anzuwenden.

    Lehrmethode

    Vortrag, praktische Übungen

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Gruppenarbeiten, Endprüfung

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    3 SWS
    5 ECTS
    Modul Future Trends in IT-Security

    Future Trends in IT-Security

    3 SWS   5 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Studierenden sind in der Lage, aktuelle und aufkommende Technologien im IT-Sicherheitskontext einzuordnen und deren sicherheitstechnische Auswirkungen realistisch zu bewerten.

    • Die Studierenden sind in der Lage, bestehende und absehbare Bedrohungsszenarien moderner Softwaresysteme zu analysieren, beispielsweise im Zusammenhang mit Betriebssystemen, Virtualisierung und Container-Technologien.

    • Die Studierenden sind in der Lage, sicherheitsrelevante Entwicklungen jenseits kurzfristiger Hypes kritisch zu beurteilen und fundierte Einschätzungen zu zukünftigen Angriffs- und Verteidigungsstrategien abzuleiten.

    3 SWS
    5 ECTS
    Emerging Technologies and Future Threats | ILV

    Emerging Technologies and Future Threats | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Die Lehrveranstaltung behandelt ausgewählte aufkommende Technologien und deren sicherheitstechnische Relevanz mit Fokus auf realistische Bedrohungsmodelle und langfristige Entwicklungen. Die Themenauswahl orientiert sich an aktuellen Papers auf Top-Konferenzen wie ACM CCS, Usenix Security, NDSS und IEEE S&P.

    Die aktuelle Planung umfasst einen Themenblock zu Blockchains und DLT mit besonderem Augenmerk darauf, welche Konzepte sich jenseits des anfänglichen Hypes etabliert haben und welche sicherheitsrelevanten Probleme weiterhin bestehen. Ein weiterer möglicher Schwerpunkt liegt auf Software Protection, insbesondere Techniken zum Schutz von Software vor Analyse, Manipulation und Reverse Engineering. Darüber hinaus werden Sicherheitsaspekte moderner Betriebssysteme behandelt, einschließlich Linux- und Windows-Security, sowie Container- und Virtualisierungstechnologien und deren Auswirkungen auf Angriffsflächen und Isolationsmechanismen.

    Lernergebnisse

    • Die Studierenden sind in der Lage, aktuelle und aufkommende Technologien im IT-Sicherheitskontext einzuordnen und deren sicherheitstechnische Auswirkungen realistisch zu bewerten.

    • Die Studierenden sind in der Lage, bestehende und absehbare Bedrohungsszenarien moderner Softwaresysteme zu analysieren, beispielsweise im Zusammenhang mit Betriebssystemen, Virtualisierung und Container-Technologien.

    • Die Studierenden sind in der Lage, sicherheitsrelevante Entwicklungen jenseits kurzfristiger Hypes kritisch zu beurteilen und fundierte Einschätzungen zu zukünftigen Angriffs- und Verteidigungsstrategien abzuleiten.

    Lehrmethode

    Vortrag, praktische Übungen

    Prüfungsmethode

    Endprüfung

    Unterrichtssprache

    Englisch

    3 SWS
    5 ECTS
    Modul Penetration Testing

    Penetration Testing

    5 SWS   10 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Studierenden analysieren fremde Programme und Systeme mittels Reverse-Engineering und bewerten die Exploitierbarkeit identifizierter Schwachstellen in Remote-Systemen und lokalem Programmcode für mindestens zwei Betriebssysteme, ausgerichtet an definierten Kriterien sowie rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen.

    • Die Studierenden analysieren typische Vorgehensweisen und Einfallstore von Angreifern und antizipieren neuartige Angriffsszenarien unter Berücksichtigung aktueller Bedrohungsmodelle und organisationsspezifischer Rahmenbedingungen.

    • Die Studierenden bedienen Standard-Tools wie Disassembler und Decompiler sicher und skripten anforderungsgerechte Erweiterungen zur Automatisierung von Analysen, unter Beachtung organisationsspezifischer Policies und Compliance-Vorgaben.

    5 SWS
    10 ECTS
    Penetration Testing | ILV

    Penetration Testing | ILV

    5 SWS   10 ECTS

    Inhalt

    Reverse-Engeneering auf zwei Betriebssystemen (zb Linux, Windows) von Binarapplikationen, evt auch eine mobile App (zb Android).

    Debugger, Disassembler, Decompiler (zb Ghidra, Hexrays, IDA Pro, …), rudimentäres Verständnis von Maschinencode.

    Memory Corruption (Stack Overflows, Heap Overflow, Return-to-libc, return oriented programming), Format String Vulnerabilities, Shellcode, Race conditions, Reverse Engineering, Malware Analysis, Binary analysis, rewriting, and patching.

    Sicherheitsmaßnahmen in Programmiersprachen und Betriebsystemen und wie diese umgangen werden können.

    VORAUSSETZUNG: Operating Systems Security behandelt die grundlegenden Sicherheitskonzepte und -infrastruktur der gängigsten Betriebsysteme.

    Weitere Voraussetzungen: OWASP Top 10 und ähnliche Web-basierende Angriffe sind bereits bekannt (Secure Software Engineering). Konzepte wie Bufferoverflow sind grob bekannt.

    Lernergebnisse

    • Nach dieser Lehrveranstaltung verstehen Studierende die Computersicherheit aus der Sicht eines Blackbox-Angreifers. Die Studierenden haben sich die analytische Methodik angeeignet, um fremde Programme zu analysieren und systematisch auf Schwachstellen zu untersuchen, auch wenn der Sourcecode nicht verfügbar ist.

    • In den Laborübungen konnten die im Vorlesungsteil demonstrierten Angriffe selbstständig ausprobiert werden, und dafür Exploits geschrieben werden.

    • Damit hat der/die Studierende ein tieferes Verständnis der Arbeitsweise von Angreifern erlangt. Dies trainiert deren kritischen Blick für die Computersicherheit im Betrieb und im Design. Es ermöglicht auch später im Bereich der offensiven Sicherheitsüberprüfung oder -forschung zu arbeiten (Penetration Testing).

    Lehrmethode

    Vortrag, Fernlehre, Lernplattform mit 5-10 praktischen Übungsbeispielen

    Prüfungsmethode

    Endprüfung

    Unterrichtssprache

    Englisch

    5 SWS
    10 ECTS
    Modul Mobile App Development

    Mobile App Development

    3 SWS   5 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls analysieren und gestalten professionelle Entwicklungsstrategien für mobile Anwendungen in komplexen Kontexten, unter Berücksichtigung von Plattformrichtlinien, Performance, Sicherheit und Datenschutz.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls entwickeln und steuern automatisierte Teststrategien für mobile Anwendungen einschließlich Pipeline-Integration, ausgerichtet an nachvollziehbaren Qualitätskriterien und betrieblichen Anforderungen.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls bewerten Architekturoptionen für mobile Systeme und treffen strategische Entscheidungen zur Umsetzung in verteilten Produktumgebungen, unter Beachtung von Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Compliance.

    3 SWS
    5 ECTS
    Mobile App Development | ILV

    Mobile App Development | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    In diesem Modul werden die Grundlagen des Mobile Development vermittelt. Am Anfang gibt es einen kurzen Überblick über die Development-Landschaft im Mobile-Bereich. Danach tauchen wir in die native iOS-Entwicklung mit Swift und UIKit ein.

    Es gibt keine Endprüfung, sondern Programmieraufgaben (Einzelarbeit). Diese sind unterteilt nach VO/UE in Fixed Exercises und Freeform Exercises.

    Fixed exercises sind recht strikt im Umfang und Aufgaben. Sie sind fast wie interaktive Tutorials, nur ohne Lösung. Das Ziel dieser Aufgaben ist, die wichtigsten Aspekte der iOS-Entwicklung zu lernen, die jeder kennen sollte.

    Bei den freeform exercises hat man dagegen mehr Freiheit. Man kann selbst aussuchen, an welchen Themen man arbeiten möchte und welche Features man implementieren möchte. Genaueres dazu siehe unten auf der LV-Homepage.

    Überblick der Themen:

    • Mobile Development Übersicht
    • Web-App vs Cross-Plattform vs Native mobile
    • Swift Grundlagen
    • Native iOS Entwicklung Grundlagen
    • UIKit & Auto Layout Grundlagen
    • Networking
    • Persistence (Mobile Databases)

    Genauere Informationen zu den Themen gibt es auch auf der LV-Homepage.

    avf.github.io/mobile-app-dev

    Für die Teilnahme wird der Besitz eines Mac mit macOS 10.15.4 oder höher stark empfohlen. Alternativ kann auch eine Cloud-VM zur Verfügung gestellt werden, aber die Arbeit in einer nativen Umgebung ist deutlich angenehmer. Ein iOS-Mobilgerät (iPhone/iPad) ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung analysieren und gestalten die Studierenden Entwicklungsstrategien für mobile Anwendungen in komplexen Kontexten unter Berücksichtigung von Plattformrichtlinien, Performance, Sicherheit und Datenschutz.

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung entwickeln und steuern die Studierenden automatisierte Teststrategien für mobile Anwendungen einschließlich Pipeline-Integration ausgerichtet an nachvollziehbaren Qualitätskriterien und betrieblichen Anforderungen.

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung bewerten die Studierenden Architekturoptionen für mobile Systeme und treffen strategische Umsetzungsentscheidungen in verteilten Produktumgebungen unter Beachtung von Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Compliance.

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung optimieren und steuern die Studierenden die Laufzeit- und Speicherleistung sowie die reaktive Datenflussverarbeitung von iOS-Apps in komplexen Szenarien unter Nutzung fortgeschrittener Plattformwerkzeuge und unter Einhaltung von Qualitäts-, Sicherheits- und Datenschutzvorgaben.

    Lehrmethode

    Vortrag, Live-Programmieren, Fall-Studien, Programmieraufgaben

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Endprüfung, Gruppenarbeiten

    Unterrichtssprache

    Englisch

    3 SWS
    5 ECTS
    Modul Secure Software Development

    Secure Software Development

    3 SWS   5 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Angriffspunkte und Schwachstellen im Softwareentwurf und in der Implementierung bestimmen, analysieren und beseitigen.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Sicherheitstechniken im gesamten Software Development Life Cycle zur Erhöhung der Softwaresicherheit auswählen.

    3 SWS
    5 ECTS
    Secure Software Development | ILV

    Secure Software Development | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Sichere Softwareentwicklung ist die Disziplin, Computersoftware so zu entwickeln, dass sie vor der Einführung von Sicherheitslücken schützt, die zu einer böswilligen Ausnutzung durch eine Cyberbedrohung führen könnten. Softwarefehler und logische Fehler werden von Gegnern gezielt eingesetzt, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit des Systems zu gefährden.
    Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

    • Grundlegende Bausteine und Konzepte von sicherer Softwareentwicklung
    • Secure Software Development Lifecycle (S-SDLC)
    • Software Angriffsszenarien
    • Techniken für sichere Sofwareentwicklung in den Bereichen: Authentication, Authorization, Session Management, Data Validation, Error Handling, Logging, Encryption & Secure Code Review
    • Security Testing

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage ausgewählte Konzepte, Methoden, Techniken und Standards im Bereich der sicheren Software Entwicklung zu erläutern, zu bewerten und selbstständig anzuwenden.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage die Alternativen zur Einführung und Validierung von Sicherheit im gesamten Software Development Life Cycle (SDLC) zu analysieren.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage verschiedene Software Sicherheitslücken zu klassifizieren und zu evaluieren.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage bewährte Design-Prinzipien für die Entwicklung sicherer und robuster Software-Systeme anzuwenden.

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Sicherheitstests von Software Lösungen durchzuführen.

    Lehrmethode

    Fallstudien, praktische Übungen, Vortrag

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Ausarbeitung einer Fallstudie, Gruppenarbeiten, Endprüfung

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    3 SWS
    5 ECTS
    Modul User Centered Design

    User Centered Design

    3 SWS   5 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls sind in der Lage verschiedene Arten von Systemen in unterschiedlichsten Posturen userorientiert zu Designen und auch gegebene Designs zu optimieren.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls sind in der Lage allgemeingültige Designprinzipien auf Softwaresysteme zu übertragen.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls sind in der Lage mentale Modelle der User auf Software zu übertragen und mit den wichtigsten Industrie-Styleguides umzusetzen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können Prototypingmethoden zum Design anwenden.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können den gesamten Designprozess von der ersten Vision, über das Farbkonzept bis hin zur Usabilityoptimierung umsetzen.

    3 SWS
    5 ECTS
    User Centered Design | ILV

    User Centered Design | ILV

    3 SWS   5 ECTS

    Inhalt

    Diese LV beinhaltet insbesondere:

    • Konzeptuelle Modelle
    • Affordances & Signifier 
    • Mapping
    • Conventions & Consistency
    • Constraints
    • Feedback
    • Design Thinking
    • Kanomodell zu Produktmerkmalen
    • Marktanalyse
    • Userforschung
    • Storyboards
    • Wireframes
    • Formative Usabilitytests
    • Informationsarchitektur
    • Interaktionsdesign
    • Informationsdesign
    • Visual Design
    • Usability-Testing

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung analysieren und gestalten die Studierenden nutzerzentrierte Designstrategien für digitale Produkte in komplexen, dynamischen Kontexten, unter Beachtung rechtlicher und ethischer Rahmenbedingungen.

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung wählen und steuern die Studierenden geeignete Methoden entlang der Designprozessphasen von der Nutzerforschung bis zum Usability Testing, ausgerichtet auf fundierte Designentscheidungen.

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung planen und kontrollieren die Studierenden End-to-End-Designprojekte einschließlich Meilenstein-, Risiko- und Qualitätsmanagement.

    • Nach Abschluss der Lehrveranstaltung konzipieren und validieren die Studierenden Interaktions- und Informationsdesigns mittels hypothesengetriebener Experimente, ausgerichtet auf messbare Nutzer- und Geschäftsmetriken.

    Lehrmethode

    Vortrag, Fallstudien, praktische Übungen 

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Gruppenarbeiten – Benotung die Gruppenarbeitsprotokolle, Endprüfung

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    3 SWS
    5 ECTS
    Modul Web Engineering

    Web Engineering

    5 SWS   10 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls sind in der Lage die theoretischen Grundlagen von modernen Mobile- und Webapplikationen, skalierenden Web-Architekturen, den daraus bestehenden Komponenten, vorhandenen Web-Frameworks sowie Security-Aspekte in Web-Applikationen zu erklären und zu bewerten.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls sind in der Lage clientseitige Webapplikationen zu erstellen und diese mithilfe von CI/CD Werkzeugen bereitzustellen und zu warten.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls sind in der Lage Fullstack-Webapplikationen (client- und serverseitig) zu erstellen, die Architektur auf Basis der Anforderungen auszuwählen und zu implementieren.

    5 SWS
    10 ECTS
    Web Engineering | ILV

    Web Engineering | ILV

    5 SWS   10 ECTS

    Inhalt

    Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab: 

    • Advanced Frontend Web Development. Erstellung von zuverlässigen, wartbaren und robusten Frontend Applikationen mithilfe moderner Web-Werkzeuge und Technologien 
    • Web Development Buildchain und Build First Development (Package Management, Dependency Management, Module Bundling, Linting und Formatting, Minification und Obfuscation, Preprocessing und Postprocessing) 
    • Testing Strategien in Webapplikationen unter Einsatz von Continuous Integration und Continuous Deployment/Delivery 
    • Systemarchitekturen im Web (Schichtenarchitekturen, Single Page Applikationen und Multipage Applikationen, Serverless Computing und Microservices) 
    • Aufbau und Funktionsweise moderner Frontend Frameworks 
    • Rendering Technologien wie Server-side Rendering, Client-side Rendering, Rehydration, Pre-Rendering und deren Einsatzszenarien 
    • Responsive Design und Web Accessibility 
    • Backend Development. Webserver, Authentifizierungsstrategien, CORS, API Technologien (eg.: REST, GraphQL und gRPC), Frameworks 
    • Aktuelle Trends in der Webentwicklung (eg.: Progressive Webapplikationen, Webassembly, Microfrontends, Web Components ...)

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls sind in der Lage die theoretischen Grundlagen von modernen Mobile- und Webapplikationen, skalierenden Web-Architekturen, den daraus bestehenden Komponenten, vorhandenen Web-Frameworks sowie Security-Aspekte in Webapplikationen zu erklären und zu bewerten

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls sind in der Lage clientseitige Webapplikationen zu erstellen und diese mithilfe von CI/CD Werkzeugen bereitzustellen und zu warten.

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls sind in der Lage Fullstack-Webapplikationen (client- und serverseitig) zu erstellen, die Architektur auf Basis der Anforderungen auszuwählen und zu implementieren.

    Lehrmethode

    Vortrag, Live-Coding, Projektarbeit, praktische Übungen (Einzelaufgaben) 

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Endprüfung, Gruppenarbeit, praktische Übungen

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    5 SWS
    10 ECTS

    Modul Innovation Management

    Innovation Management

    6 SWS   10 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können eine Businessidee methodisch entwickeln

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können rechtliche Aspekte bei der Planung von einer neuen Geschäftsidee zusammenfassen und mögliche Problemstellen herausfinden

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können unter Berücksichtigung von Rechtsfragen Business Cases beurteilen und Alternativen kritisch vergleichen und Risiken analysieren

    6 SWS
    10 ECTS
    Entrepreneurship | VO

    Entrepreneurship | VO

    2 SWS   2 ECTS

    Inhalt

    Der Prozess von Innovation ist gepaart von einerseits Kreativität und andererseits exakter Analyse und Bewertung. Wesentlich sind Methoden und Werkzeuge zur Erarbeitung von neuen Ideen, deren Positionierung und vor allem dem Erkennen von kritischen Erfolgsfaktoren. Dabei kommt dem Teamaspekt eine hohe Bedeutung zu. Die Vorlesung nimmt auch auf psychologischen Kriterien Bezug.
    Unternehmerisches Denken ist eine ständige Abfolge von Bewertung, Entscheidung und Korrekturen. Die Vorlesung befasst sich vor allem mit Techniken, die das Treffen von Entscheidungen unterstützen, die Bewertungen ermöglichen, und die kennzahlen-bezogenene Unternehmungsführung unterstützen.
    Des Weiteren nimmt die Vorlesung Bezug auf Start-ups, insbesondere auf die Phasen einer Neugründung, die Finanzierungsmöglichkeiten, die kritischen Aspekte des Wachstums und die Steuerung des Geschäftserfolges
    Diese LV beinhaltet insbesondere:

    • Methoden zur Erarbeitung und Bewertungen von Innovation
    • Blue Ocean Methode
    • Die Vision-Mission-Value Pyramide
    • Rainmaking Methode
    • Grundlagen des Hammings Principle
    • Anwendungsformen von agilem Projektmanagment incl. Scrum
    • Leading und lagging Indikatoren zur Anwendung von Entscheidungstechniken
    • Teamaspekte im Innovationszyklus
    • Bewertungsmöglichkeiten von Innovationen, zB Gartner Hypecycle, Magic quadrant
    • Dynamik von Wachstum, cashflow und Skalierbarkeit
    • Starting a Start-up, Business-Mechaniken
    • Finanzierungsvarianten, Angels vs. Ventures und Exit-Strategien

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss dieser Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage Innovationsideen zu analysieren und zu bewerten

    • Nach Abschluss dieser Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage methodische Kreativitätstechniken selbsttätig anzuwenden

    • Nach Abschluss dieser Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage Blue Ocean Denkweisen zu erarbeiten

    • Nach Abschluss dieser Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage Business Model Canvas zu erarbeiten und anzuwenden

    • Nach Abschluss dieser Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage Business-cases zu analysieren, Risiken zu bewerten und Empfehlungen zur Erreichung zu formulieren

    • Nach Abschluss dieser Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage Teamstrukturen und -Dynamiken zu analysieren und aktive zu beeinflussen

    • Nach Abschluss dieser Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage Unternehmerisches Denken anzuwenden und Entscheidungsszenarien zu erarbeiten

    Lehrmethode

    Fallstudien, Vortrag

    Prüfungsmethode

    Endprüfung: Ausarbeitung von Fallstudien, Endprüfung

    Unterrichtssprache

    Englisch

    2 SWS
    2 ECTS
    Legal IT Aspects | VO

    Legal IT Aspects | VO

    2 SWS   2 ECTS

    Inhalt

    Legal IT Aspects führt die Studierenden in die rechtlichen Grundlagen des IT Business ein. Die Schwerpunkte sind Vertragsrecht mit Fokus auf IT und IT-Haftungs- und Datenschutzrecht.
    Die LV deckt insbesondere die folgenden Inhalte ab:

    • Besonderheiten des Vertragsrechts im IT-Business (insbesondere Softwareverträge sowie Nutzungs- und Verwertungsvereinbarungen)
    • E-Commerce und Rechtsschutz von Datenbanken
    • Datenschutz und Datensicherheit
    • IT-Haftungsrecht
    • E-Commerce-Recht
    • Konsumentenschutz im Fernabsatz

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage verschiedene Funktionsbereiche der relevanten Rechtsfragen im IT Business zu identifizieren und zu beschreiben

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Verträge im IT Business (wie z.B. Softwareverträge, Besonderheiten der urheberrechtlichen Bestimmungen) rechtssicher zu beurteilen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage IT-Haftungsrisiken zu lösen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage datenschutzrechtliche Sonderprobleme zu erläutern

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage Rechtsfragen des allgemeinen Vertragsrechts und E-Commerce Rechts zu erfassen und lösungsorientiert zu beurteilen

    Lehrmethode

    Vortrag, Case Studies

    Prüfungsmethode

    Endprüfung: Ausarbeitung einer Fallstudie, Endprüfung

    Unterrichtssprache

    Deutsch-Englisch

    2 SWS
    2 ECTS
    Master Examination | AP

    Master Examination | AP

    0 SWS   2 ECTS

    Inhalt

    • Präsentation und Diskussion der Abschlussarbeit
    • Fachdiskussion

    Lernergebnisse

    • Nach Ablegen der Masterprüfung sind Absolvent*innen in der Lage ihre wissenschaftliche Arbeit prägnant darzustellen, zu präsentieren und zu verteidigen

    • Nach Ablegen der Masterprüfung sind Absolvent*innen in der Lage eine fachliche wissenschaftliche Diskussion zu führen

    • Nach Ablegen der Masterprüfung sind Absolvent*innen in der Lage Zusammenhänge von Fachbereichen zu erkennen und eigene Schlussfolgerungen darzulegen

    Lehrmethode

    Selbstständiges Erarbeiten

    Prüfungsmethode

    Endprüfung: Kommissionelle Prüfung (Masterprüfung)

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    2 ECTS
    Master Thesis Seminar | SE

    Master Thesis Seminar | SE

    2 SWS   4 ECTS

    Inhalt

    • Vertiefung der Grundprinzipien des wissenschaftlichen Arbeitens
    • Lesen, Verstehen und Interpretieren von facheinschlägigen wissenschaftlichen Texten
    • Literaturrecherchen
    • formalen Methoden wissenschaftlicher Arbeit
    • Studierende präsentieren in regelmäßigen Abständen die aktuelle Fortentwicklung ihrer Masterarbeit und stellen diese zur Diskussion im Plenum

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage systematische Literaturrecherchen durchzuführen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage facheinschlägige wissenschaftliche Literatur zu interpretieren, Ergebnisse zusammenzufassen und kritisch zu vergleichen

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage zwischenergebnisse der Masterarbeit zu präsentieren und zu diskutieren

    Lehrmethode

    Vortrag, Case Studies

    Prüfungsmethode

    Immanente Leistungsüberprüfung: Präsentationen, Hausübungen

    Unterrichtssprache

    Deutsch

    2 SWS
    4 ECTS
    Modul Master Thesis

    Master Thesis

    0 SWS   20 ECTS

    Lernergebnisse

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können wissenschaftliche Literatur auswählen und beurteilen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können fundierte wissenschaftliche, theoretische und praxisrelevante Kenntnisse über eine bestimmte Thematik in Beziehung setzen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können eigenständig wissenschaftliche Publikationen erstellen

    • Die Absolvent*innen dieses Moduls können die Masterarbeit vor einem Fachpublikum präsentieren und verteidigen

    20 ECTS
    Master Thesis | MT

    Master Thesis | MT

    0 SWS   20 ECTS

    Inhalt

    • Selbstständige Bearbeitung einer fachlich relevanten Thematik basierend auf den technischen Themen der Wahlpflichtmodule im dritten Semester auf wissenschaftlichem Niveau unter Anleitung einer Betreuerin/eines Betreuers
    • Ausarbeitung der Masterarbeit

    Lernergebnisse

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage eine fachlich relevante Problemstellung zu identifizieren und wissenschaftlich fundiert zu analysieren

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage wissenschaftliche Methoden mit dem Fachwissen verknüpft korrekt anzuwenden

    • Nach Abschluss der LV sind die Studierenden in der Lage eine Thematik umfassend auszuarbeiten und schriftlich als Masterarbeit zu verfassen

    Lehrmethode

    Selbstständiges Arbeiten unterstützt durch Coaching

    Prüfungsmethode

    Endprüfung: Approbation der Masterarbeit (Seminararbeit)

    Unterrichtssprache

    Deutsch-Englisch

    20 ECTS

    *Das Angebot an Wahlpflichtmodulen ist exemplarisch aufgelistet und wird bei Bedarf geändert. Die Wahlpflichtmodule finden ab einer bestimmter Anzahl an Teilnehmer*innen statt.

    Anzahl der Unterrichtswochen
    18 pro Semester

    Unterrichtszeiten
    Drei Abende pro Woche, 17.30-19.00 Uhr und 19.15-20.45 Uhr, fallweise bis 21:30. Fallweise samstags.

    Unterrichtssprache
    Deutsch (mind. 1/4 der Lehrveranstaltungen auf Englisch)

    Wahlmöglichkeiten im Curriculum
    Angebot und Teilnahme nach Maßgabe zur Verfügung stehender Plätze. 

    Nach dem Studium

    Als Absolvent*in dieses Studiums stehen Ihnen vielfältige Berufsfelder und Karrierechancen offen, auch auf globaler Ebene.

    Neben der fachlichen und wissenschaftlichen Expertise erwerben Sie Kompetenzen im Innovations-, Projekt- und Qualitätsmanagement. Damit können Sie Führungspositionen ebenso wahrnehmen wie Aufgaben im Projektmanagement oder in Forschung und Entwicklung.

    • Systemarchitektur: IT-Berater*in, Solution Architekt*in, Partner/Vendor Manager*in

    • Softwareanalyse und Design: Requirements Engineer, Programmanalytiker*in, Softwaredesigner*in

    • Software Entwicklung und Integration: Softwareentwickler*in, Integration Professional, Testing Engineer

      • Internet of Things (IoT) und Industrie 4.0: Data Engineer, IoT Application Engineer, Cloud- / IoT-Spezialist*in

      • Innovation und Management: Prozess- und Qualitätsmanager*in, Technische/r Projektmanager*in, Innovationsmanager*in

        <
        >
        Igor Miladinovic im Gespräch

        Interview

        Nah am Puck bleiben

        Die Fähigkeit, sich an rasch wechselnde Gegebenheiten zu adaptieren, ist nicht unbedingt des Menschen hervorstechendste Eigenschaft. Die digitale Transformation fordert aber genau das. Studiengangsleiter Igor Miladinovic im Gespräch

        Zum Interview
        Mugdim Bublin im Gespräch

        Interview

        Wenn Maschinen zu denken beginnen

        Im Interview erzählt Mugdim Bublin von möglichen Einsatzgebieten, Herausforderungen und Chancen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz.

        Zum Interview

        Studieren einfach gemacht

        Zwei Studierende schauen gemeinsam in ein Buch
        Buddy Netzwerk

        Unterstützung beim Einstieg in die Technik

        >
        Bücher mit Geld
        Förderungen & Stipendien
        >
        Hände zeigen auf Weltkarte
        Auslandsaufenthalt

        Fachwissen, Sprachkenntnisse, Horizont erweitern.

        >
        Fisch springt in einen Wassertank mit anderen Fischen
        Offene Lehrveranstaltungen
        >
        Wissenschaftliches Schreiben
        >
        Intensiv-Deutschkurs
        >
        Start-up Service
        >
        Doktoratsservice
        >
        Nostrifizierung
        >
        Barrierefrei studieren
        >
        queer@HCW
        >

        News

        Alle News

        6. Oktober 2025

        Guide2Care beim Lernweltenkongress in Basel

        • Zentrum für Angewandte Pflegeforschung
        • Life Sciences, Health, and Quality of Life
        • Digital Innovation, Engineering, and AI
        • Social Justice, Inclusive and Secure Societies, Governance and Economics
        • Angewandte Pflegewissenschaft
        MEHR LADEN
         

        Events

        Alle Events
        <
        >
         

        Vernetzen mit Absolvent*innen und Organisationen

        Wir arbeiten eng mit namhaften Unternehmen aus Wirtschaft und Industrie, Universitäten, Institutionen und Schulen zusammen. Das sichert Ihnen Anknüpfungspunkte für Berufspraktika, die Jobsuche oder Ihre Mitarbeit bei Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten. Bei spannenden Schulkooperationen können Sie als Studierende dazu beitragen, Schüler*innen für ein Thema zu begeistern, wie etwa bei unserem Bionik-Projekt mit dem Unternehmen Festo. Viele unserer Kooperationen sind auf der Website Campusnetzwerk abgebildet. Ein Blick darauf lohnt sich immer und führt sie vielleicht zu einem neuen Job oder auf eine interessante Veranstaltung unserer Kooperationspartner*innen

        Kontakt

        Studiengangsleitung

        Administration

        Marina Paukovits
        Melanie Paukovits
        Mag.a Marion Bozsing
        Ayla Johanna Arazli, BA
        Anja Penava, BA


        Favoritenstraße 226, B.3.20 
        1100 Wien 
        +43 1 606 68 77-2130
        informatik@hcw.ac.at

        Lageplan Hauptstandort Favoriten (Google Maps)

        Öffnungszeiten während des Semesters
        Mo 8.00-12.00 und 15.00-17.45 Uhr,
        Di 13.30-19.30 Uhr,
        Mi 9.00-12.00 und 15.00-17.45 Uhr
        Do und Fr geschlossen

        Lehrende und Forschende

        Aktivitäten in Forschung & Entwicklung

        Wir arbeiten jetzt an Technologien der Zukunft damit sie uns in der Gegenwart nützen – vielfach in interdisziplinären Projekten. Damit die Technik den Menschen dient.

        Downloads

        Themenfolder Technik
        pdf, 1 MB
        herunterladen
        AQ Austria Gutachten
        pdf, 370 KB
        herunterladen
        AQ Austria Stellungnahme
        pdf, 1 MB
        herunterladen
        AQ Austria Ergebnisbericht
        pdf, 96 KB
        herunterladen
         

        Sie möchten mehr wissen? Wir helfen Ihnen.

         

        Haben Sie alle gewünschten Informationen gefunden?

        • Ja
        • Nein