Modulhandbuch Master Wirtschaftsinformatik

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1 Modulhandbuch Master Wirtschaftsinformatik rüfungsordnungsversion: 2009 Erstellt am: Montag 04 Mai 2015 aus der O Datenbank der TU Ilmenau

2 sverzeichnis Name des Moduls/Fachs 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Abschluss L Fachnr. Masterprüfung M 120 Algorithmen und Datenstrukturen L 90min Angewandte Neuroinformatik L 60min Anwendungsentwicklung mit DBM L Ausgewählte Kapitel der Wirtschaftsinformatik L 20min Betriebliches Wissensmanagement / Wissensbasierte ysteme L 60min Bürgerliches Recht in Unternehmen und Wirtschaft L 90min Controlling 1 L 90min Controlling 2 L 90min Data Mining L 60min Data-Warehouse-Technologien L 20min Datenanalyse L 90min Datenbank-Implementierungstechniken L Digital Rights Management L 20min egovernment L 60min Erweiterte Datenbankmodelle und -systeme L 90min eupply Chain Management L 60min Fachsprachen L 20min Fallstudien zum Informationsmanagement L Finanzwirtschaft 2 L 90min Finanzwirtschaft 3 L 90min Finanzwirtschaft 4 L 90min Formale prachen und Komplexität L 90min Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung L 90min Grundlagen der Unternehmensberatung L 60min Hauptseminar (Anwendungssysteme in der Industrie) L Hauptseminar (aus Informatik-Fachgebieten, oder W) L Hauptseminar (Betriebliches Wissensmanagement) L Hauptseminar (Informationsmanagement) L

3 Hauptseminar (Quantitative Methoden) L Hauptseminar (Wirtschaftsinformatik im Dienstleistungsbereich) L Industrieökonomik L 90min Information Retrieval L 60min Informationsmanagement L Informationsverarbeitung im Handel und elektronische Märkte L 60min Informationsverarbeitung in der Logistik L 60min Informationsverarbeitung in der Medizin L 60min Integrierte Hard- und oftwaresysteme 1 L 20min Integrierte Hard- und oftwaresysteme 2 L 20min Internationale Rechnungslegung L 90min IT-Architektur- und Integrationsmanagement L 60min IT-ervice Management L 60min I-trategien L 60min KI, Telemedizin, ehealth L 30min Knowledge Discovery in Databases L 30min Künstliche Intelligenz L 90min Leistungsbewertung L 20min Logische rogrammierung L 60min Marketing L 90min Marketing L 90min Marketing 5 / L 90min Marketing 5 / L 90min Medienökonomie L Medienrecht L 90min Medienrecht L 90min Methoden und Werkzeuge der digitalen Fabrik L 60min Mobilkommunikationsnetze L 20min Multimedia-ysteme L 20min Network ecurity L 20min Objektorientierte rozessmodellierung L 60min OR am C L 60min

4 arallelprogrammierung L 20min etri-netze in Technik und Wirtschaft L 60min roduktions- und Logistikmanagement L 90min roduktions- und Logistikmanagement L 90min rognoserechnung L 90min rojektmanagement L 90min rojektseminar imulation von Internet- rotokollfunktionen rojektseminar oftwaresysteme und rozessinformatik L L rojektseminar ystementwurf L ublic Key Kryptographie L 20min Quantitative Unternehmensplanung L 90min Quantitative Unternehmensplanung L 90min Randomisierte Algorithmen L 30min Rechnerentwurf L chutz von Kommunikationsinfrastrukturen L 20min icherheitsmanagement L 60min imulationstechnik L 90min oftcomputing L 60min oftwarequalitätssicherung L 60min teuerlehre L 90min teuerlehre L 90min teuerlehre L 90min teuerung von roduktionssystemen L 60min ystementwurf L 20min ystemsicherheit L 20min ystem- und oftware-engineering L Telematik L 90min Unternehmensführung L 90min Unternehmensführung 4 L 90min Unternehmensführung L 30min erteilte Modellierung und imulation L 60min irtual Reality in industriellen Anwendungen L 60min

5 Wissenschaftlich-Technische isualisierung L 60min BWL-rofil 1: Finanzmanagement, Unternehmensrechnung, Besteuerung F 12 Controlling L 90min Finanzwirtschaft L 60min Finanzwirtschaft L 90min teuerlehre L 90min Controlling L 90min Finanzwirtschaft L 90min Finanzwirtschaft L 90min teuerlehre L 90min Internationale Rechnungslegung L 90min teuerlehre L 90min BWL-rofil 2: trategisches Management F 12 Marketing L 90min roduktions- und Logistikmanagement L 90min Unternehmensführung L 90min Marketing L 90min roduktions- und Logistikmanagement L 90min Unternehmensführung L 90min Marketing 5 / L 90min Marketing 5 / L 90min rojektmanagement L 90min Unternehmensführung L 30min Recht F 8 Medienrecht L 90min Bürgerliches Recht in Unternehmen und Wirtschaft L 90min Medienrecht L 90min Handels- und Gesellschaftsrecht L 90min WL F 4 Industrieökonomik L 90min Medienökonomie L Informatik: Kernfächer F 6 oftwarequalitätssicherung L 60min

6 Telematik L 90min Informatik: Wahlbereich F 16 Algorithmen und Datenstrukturen L 90min Angewandte Neuroinformatik L 60min Data-Warehouse-Technologien L 20min Erweiterte Datenbankmodelle und -systeme L 90min Formale prachen und Komplexität L 90min Informationsverarbeitung in der Medizin L 60min Integrierte Hard- und oftwaresysteme 1 L 20min Logische rogrammierung L 60min Objektorientierte rozessmodellierung L 60min chutz von Kommunikationsinfrastrukturen L 20min oftcomputing L 60min ystemsicherheit L 20min Anwendungsentwicklung mit DBM L Digital Rights Management L 20min Hauptseminar Informatik L Integrierte Hard- und oftwaresysteme 2 L 20min KI, Telemedizin, ehealth L 30min Knowledge Discovery in Databases L 30min Mobilkommunikationsnetze L 20min Multimedia-ysteme L 20min Network ecurity L 20min etri-netze in Technik und Wirtschaft L 60min ystem- und oftware-engineering L Telematik L 90min Künstliche Intelligenz L 90min Allgemeine Wirtschaftsinformatik F 19 Betriebliches Wissensmanagement / Wissensbasierte ysteme L 60min Quantitative Unternehmensplanung L 90min Methoden und Werkzeuge der digitalen Fabrik L 60min Ausgewählte Kapitel der Wirtschaftsinformatik L 20min I-trategien L 60min

7 Anwendungssysteme in der Industrie F 25 eupply Chain Management L 60min imulationstechnik L 90min teuerung von roduktionssystemen L 60min Hauptseminar (Anwendungssysteme in der Industrie) L Wirtschaftsinformatik im Dienstleistungsbereich F 25 Informationsverarbeitung im Handel und elektronische Märkte L 60min IT ervice Management L 60min Hauptseminar (Wirtschaftsinformatik im Dienstleistungsbereich) L Informationsverarbeitung in der Logistik L 60min Informationsmanagement F 25 Informationsmanagement (Mastermodul) L IT-icherheitsmanagement L 60min Hauptseminar (Informationsmanagement) L IT-Architektur- und Integrationsmanagement L 60min Quantitative Methoden F 25 rognoserechnung L 90min Datenanalyse L 90min Quantitative Unternehmensplanung L 90min Hauptseminar (Quantitative Methoden) L Betriebliches Wissensmanagement F 25 Information Retrieval L 60min Hauptseminar (Betriebliches Wissensmanagement) L Unternehmensführung L 30min I-orientierte Unternehmensberatung F 25 Grundlagen der Unternehmensberatung L 60min IT ervice Management L 60min Hauptseminar (I-orientierte Unternehmensberatung) L IT-Architektur- und Integrationsmanagement L 60min Masterarbeit F 30 Masterarbeit MA

8 Masterprüfung Algorithmen und Datenstrukturen Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 90 min prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester 198 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Martin Dietzfelbinger Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 75 W: 7.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung W nach 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Fachkompetenz: Die tudierenden kennen die Grundprinzipien des Algorithmenentwurfs und der Korrektheitsanalyse und Zeitanalyse von Algorithmen und Datenstrukturen. Die tudierenden kennen beispielhaft erfahren für die pezifikation von Datentypen. ie kennen die O-Notation und ihre Regeln, sowie die Anwendung der O-Notation bei der Laufzeitanalyse. Die tudierenden kennen die grundlegenden Datenstrukturen Array, Liste, tack, Queue, gerichteter Baum und Binärbaum mit ihren Implementierungsmöglichkeiten und können die zentralen erfomanzparameter benennen und begründen. ie kennen den Datentyp binärer uchbaum mit seinen Methoden für Einfügen und uchen und den Datentyp Mehrwegsuchbaum. Die tudierenden kennen die Algorithmen für mindestens eine ariante von balancierten Binärbäumen und können sie an Beispielen durchführen. Die tudierenden kennen das rinzip von einfachen Hashverfahren, verstehen die Funktionsweise und können das zu erwartende erhalten für die verschiedenen erfahren beschreiben. ie kennen Konstruktionen einfacher randomisierter Hashklassen. Die tudierenden kennen die grundlegenden ortieralgorithmen (Quicksort, Heapsort, Mergesort sowie Radixsort), können die Korrektheit der erfahren begründen und ihre Laufzeit berechnen. ie kennen die untere chranke für vergleichsbasierte ortierverfahren sowie den grundlegenden Datentyp riority Queue und seine Implementierung auf der Basis von binären Heaps. Die tudierenden kennen die Grundbegriffe der Graphentheorie, soweit sie algorithmisch relevant sind, und können mit ihnen umgehen. ie kennen die wesentlichen Datenstrukturen für die Darstellung von Graphen und Digraphen mit den zugehörigen Methoden und erformanzparametern, sowie einfache Graphdurchmusterungsverfahren (Breitensuche, Tiefensuche). ie kennen einen Algorithmus für die Ermittlung eines minimalen pannbaums. Methodenkompetenz: Die tudierenden sind in der Lage, die behandelten Algorithmen an Beispielen auszuführen. ie können Berechnungsprobleme und einfache abstrakte Datentypen wie tack, Queue, Liste, riority Queue und arianten syntaktisch und semantisch spezifizieren (mathematisches Modell). ie können mit Hilfe der O-Notation Zeitanalysen von einfachen iterativen und rekursiven Algorithmen vornehmen, Algorithmen nach ihrer Laufzeit klassifizieren und ihre Nützlichkeit einschätzen. ie können die Korrektheitsanalyse für die in der Lehrveranstaltung untersuchten Algorithmen vornehmen und sie auf arianten anpassen. ie können für roblemstellungen geeignete Datenstrukturen und Algorithmen auswählen und deren Eignung nachweisen. ie können Algorithmenparadigmen einsetzen, um für mit den behandelten Bereichen verwandte Themen neue Algorithmen zu finden und die Korrektheit zu beweisen und die Laufzeit zu analysieren. orkenntnisse Algorithmen und rogrammierung, Grundlagen und Diskrete trukturen, Mathematik für Informatiker 1 pezifikation von Berechnungsproblemen und von abstrakten Datentypen. Analyse von Algorithmen: Korrektheitsbeweise für iterative und rekursive erfahren, Laufzeitbegriff, O-Notation, Laufzeitanalyse. Grundlegende Datenstrukturen (Listen, tacks, Queues, Bäume). Binäre uchbäume, Mehrwegsuchbäume, balancierte uchbäume (AL- und/oder Rot-chwarz- Bäume, B-Bäume). Einfache Hashverfahren, universelles Hashing. ortierverfahren: Quicksort, Heapsort, Mergesort, Radixsort. riority Queues mit der Implementierung als Binärheaps. Grundbegriffe der Graphentheorie (ungerichtete und gerichtete Graphen, Markierungen an Knoten und Kanten, Wege und Kreise, Bäume und Wälder, Zusammenhangskomponenten). Datenstrukturen für Graphen (Adjazenzmatrix, Kantenliste, Adjazenzlisten, Adjazenzarrays) eite 8 von 343

9 Durchmustern von Graphen: Breitensuche, Tiefensuche, Zusammenhangskomponenten, Entdecken von Kreisen. Minimale pannbäume. Begleitend: Methoden für die Analyse von Laufzeit und Korrektheit. Medienformen rojektion von Folien, Folien und Übungsblätter auf der orlesungswebseite. Literatur * G. aake, K.-U. attler, Algorithmen und Datenstrukturen, 4. Auflage, dpunkt, * R. edgewick, Algorithmen in C++, earson tudium, * T. Ottmann,. Widmayer, Algorithmen und Datenstrukturen, pektrum Akademischer erlag, 4., überarb. Aufl * R. H. Güting,. Dieker: Datenstrukturen und Algorithmen, Teubner, 2004 * T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. tein, Introduction to Algorithms, econd Edition, MIT ress (Auch auf deutsch erhältlich.) * M. T. Goodrich, R. Tamassia, Data tructures and Algorithms in Java, 2. Auflage, Wiley, verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2011 Bachelor Ingenieurinformatik 2008 Master Wirtschaftsinformatik 2009 Bachelor Informatik 2010 Bachelor olyvalenter Bachelor mit Lehramtsoption für berufsbildende chulen - Elektrotechnik 2008 ertiefung IN Bachelor olyvalenter Bachelor mit Lehramtsoption für berufsbildende chulen - Metalltechnik 2008 ertiefung IN eite 9 von 343

10 Masterprüfung Angewandte Neuroinformatik Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 60 min prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester 1718 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Horst-Michael Groß Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung W nach 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Im weiterführenden Ausbau der Lehrveranstaltung "Neuroinformatik" erwerben die tudenten ystem- und Fachkompetenz für die Anwendung von Methoden der Neuroinformatik in anspruchsvollen biomedizinischen Anwendungsfeldern der ignalverarbeitung und Mustererkennung. ie verfügen über Kenntnisse zur trukturierung von roblemlösungen unter Einsatz von neuronalen und probabilistischen Techniken in anwendungsnahen, konkreten rojekten. Die tudierenden sind in der Lage, praktische Fragestellungen zu analysieren, durch Anwendung des behandelten Methodenspektrums Lösungskonzepte zu entwerfen und diese umzusetzen sowie bestehende Lösungen zu bewerten und ggf. zu erweitern. ie erwerben Kenntnisse zu verfahrens orientiertem Wissen, indem für praktische Klassifikations- und Approximations probleme verschiedene neuronale Lösungsansätze vergleichend behandelt und anhand von konkreten biomedizinischen Anwendungen demonstriert werden. orkenntnisse Neuroinformatik ertiefung der orlesung "Neuroinformatik" (und ggf. Neuroinformatik 2) zur Ergänzung der Grundlagen um applikationsspezifisches Wissen. Die Lehrveranstaltung vermittelt sowohl Faktenwissen als auch begriffliches Wissen aus den folgenden Kernbereichen: Entwicklung von ystemlösungen mit Neuronalen Netzen; Wesentliche Module eines Mustererkennungssystems; typische Netzwerkein- und Ausgabekodierung; Merkmalsauswahl mittels ignifikanzanalyse; Dimensionsreduktion und Datendekorrelation mittels Hauptkomponentenanalyse (CA); Quellenseparierung mittels Independent Component Analysis (ICA); Bootstrapping-Algorithmen zur Effektivierung des Lernens; Boosting-Techniken zur Organisation leistungsfähiger Klassifikatoren; exemplarische Anwendungsbeispiele und Implementierungen aus den Bereichen biomedizinischen Datenanalyse, Mustererkennung, Bildverarbeitung, Robotik und Mensch-Maschine- chnittstellen. Medienformen owerpoint-folien, Java-Applets Literatur Zell, A.: imulation Neuronaler Netze, Addison-Wesley, 1994 Bishop, C.M.: Neural Networks for attern Recognition, Oxford University ress, 1997 Jähne, B.: Digitale Bildverarbeitung, pringer erlag 2002 Hyvärinen, A., Karhunen, J. Oja, E.: Independent Component Analysis. Wiley & ons, 2001 tone, J..: Independent Component Analysis. MIT ress, eite 10 von 343

11 verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Wirtschaftsinformatik 2009 Bachelor Ingenieurinformatik 2008 Master Wirtschaftsinformatik 2014 Bachelor Biomedizinische Technik 2008 Bachelor Ingenieurinformatik 2013 Bachelor Informatik 2013 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2008 Bachelor Informatik 2010 Master Wirtschaftsinformatik 2011 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 ertiefung AM eite 11 von 343

12 Masterprüfung Anwendungsentwicklung mit DBM Fachabschluss: rüfungsleistung alternativ prache: Deutsch 251 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Kai-Uwe attler W nach orkenntnisse orlesung Datenbanksysteme Medienformen flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Datenbankentwurf im ER-Modell, Transformation in relationales Datenbankschema, oftwarentwurfsprozess für Datenbankanwendungen, Techniken für den Datenbankzugriff, Einführung in Mobile Computing, trategien zur Umsetzung mobiler Lösungen, Abstraktionen der oftware-infrastrukturen heutiger mobiler lattformen orlesung mit räsentation und Tafel, Handouts, Moodle, praktische rojektarbeit Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 75 W: 4.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung tudierende, die diese eranstaltung besucht haben, verfügen über fortgeschrittene Kenntnisse zu Methoden und Techniken der Entwicklung von Datenbankanwendungen. ie verstehen die Entwicklungsprozesse, chnittstellen und Basistechnologien einschließlich von Techniken zur Realisierung mobiler Anwendungen. Die tudierenden sind in der Lage, im Team gegebene praktische roblemstellungen zu analysieren, zu modellieren, in einer relationalen Datenbank umzusetzen sowie darauf aufbauend (mobile) Anwendungsprogramme zu entwickeln Literatur aake, attler, Heuer: Datenbanken Konzepte und prachen, 4. Auflage, mitp-erlag, Der Abschluss in diesem Fach umfasst zwei Teile. Zum einen die bewerteten Ergebnisse aus der eminararbeit und zum anderen die Ergebnisse aus einem Abschlussgespräch verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Wirtschaftsinformatik 2009 Bachelor Informatik 2013 Master Wirtschaftsinformatik 2014 Bachelor Informatik 2010 eite 12 von 343

13 Masterprüfung Ausgewählte Kapitel der Wirtschaftsinformatik Fachabschluss: rüfungsleistung mündlich 20 min prache: Deutsch 6303 Fachverantwortlich: rof. Dr. Dirk telzer rüfungsnummer: Turnus:Wintersemester Leistungspunkte: 3 Workload (h): 90 Anteil elbststudium (h): 68 W: 2.0 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien W nach Die tudierenden Medienformen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F kennen aktuelle Entwicklungen in Theorie und raxis der Wirtschaftsinformatik, können ihr im tudium erworbenes Wissen auf aktuelle praktische und theoretische Fragestellungen anwenden, sind in der Lage, neue Lösungsvorschläge zu aktuellen Fragestellungen zu analysieren und in der Gruppe sowie mit externen Referenten zu diskutieren. orkenntnisse Bachelorabschluss, laut tudienplan vorgesehene Module der allg. Wirtschaftsinformatik, Kernfächer der ertiefungsrichtung In den einzelnen itzungen werden aktuelle, jeweils in sich abgeschlossene Themen der Wirtschaftsinformatik behandelt, die im Rahmen anderer Lehrveranstaltungen nicht - oder nicht in ausreichender Tiefe - behandelt werden konnten. In der Regel werden zu den itzungen Referenten aus Wissenschaft, Unternehmen oder Behörden eingeladen, die zu aktuellen Themen referieren. In diesen itzungen ist der erste Teil (ca. 60 Minuten) für das Referat, der zweite Teil (ca. 30 Minuten) für die Diskussion mit den tudierenden vorgesehen. Die Lehrinhalte werden jährlich aktualisiert und angepasst. orträge von und Diskussionen mit ausgewählten Experten aus Unternehmen und Behörden sowie aus der Wissenschaft. kripte der orlesung und Begleitmaterial der Übungen sind auf der Webseite des Fachgebietes Informations- und Wissensmanagement abrufbar. Literatur Wird zu jeder itzung auf das jeweilige Thema bezogen angegeben. flichtkennz.: flichtfach 2533 verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2011 Master Wirtschaftsinformatik 2009 eite 13 von 343

14 Masterprüfung Betriebliches Wissensmanagement / Wissensbasierte ysteme Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 60 min prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:Wintersemester 6305 Fachverantwortlich: rof. Dr. Dirk telzer rüfungsnummer: Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien W nach Die tudierenden 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F kennen typische Anwendungsfelder des betrieblichen Wissensmanagements, können den Beitrag des Wissensmanagements zur Erreichung betrieblicher Ziele realistisch einschätzen, kennen trategien, Aufgaben, Methoden und Werkzeuge des Wissensmanagements, wissen, wie Wissensmanagement organisatorisch verankert werden kann, haben einige Werkzeuge des Wissensmanagements näher kennen gelernt, kennen wichtige Mechanismen zur Repräsentation von Wissen und zur Inferenz, haben einen Überblick über semantische Technologien und das emantic Web". orkenntnisse Bachelorabschluss Grundlagen des Wissensmanagements Grundlagen des Wissensmanagements Kategorien organisationalen Lernens Aufgaben des Wissensmanagements trategien des Wissensmanagements Organisation des Wissensmanagements Methoden des Wissensmanagements Werkzeuge des Wissensmanagements Wissensrepräsentation und Inferenz emantische Technologien 2533 eite 14 von 343

15 Medienformen Interaktives Tafelbild, oweroint-folien, in den Übungen Fallbeispiele für unterschiedliche Wissensrepräsentationsmechanismen. kripte der orlesung und Begleitmaterial der Übungen sind auf der Webseite des Fachgebietes Informations- und Wissensmanagement abrufbar. Literatur tefan Güldenberg: Wissensmanagement und Wissenscontrolling in lernenden Organisationen - Ein systemtheoretischer Ansatz. Braunschweig - Wiesbaden (neueste Auflage) Lutz J. Heinrich, Dirk telzer: Informationsmanagement: Grundlagen, Aufgaben, Methoden. München (neueste Auflage) Lerneinheiten Wissensmanagement und Methoden des Wissensmanagements, Gilbert robst, teffen Raub, Kai Romhardt: Wissen Managen. Wie Unternehmen ihre wertvollste Ressource optimal nutzen. Wiesbaden (neueste Auflage) Gerold Riempp: Integrierte Wissensmanagement-ysteme. Architektur und praktische Anwendung. Berlin, Heidelberg, New York (neueste Auflage) Zu den einzelnen itzungen werden weitere Literaturhinweise bekannt gegeben. verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Wirtschaftsinformatik 2014 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Master Medienwirtschaft 2011 Master Medienwirtschaft 2010 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2009 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2011 Master Wirtschaftsinformatik 2011 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2013 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2010 Master Medienwirtschaft 2014 eite 15 von 343

16 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 Master Medienwirtschaft 2009 Master Wirtschaftsinformatik 2009 eite 16 von 343

17 Masterprüfung Bürgerliches Recht in Unternehmen und Wirtschaft Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 90 min prache: deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester 6291 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Joachim Weyand Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien W nach 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Die tudierenden besitzen grundlegende juristische Kenntnisse des privaten Wirtschaftsrechts, insbesondere im Hinblick auf Abschluss und Abwicklung von erträgen zwischen Unternehmen sowie zwischen erbrauchern und Unternehmen, können roblemschwerpunkte in der Leistungsabwicklung und der Leistungsstörung von erträgen erkennen und lösen, vermögen Motive der arteien für ertragswahl und ertragsgestaltung zu erkennen und einzuordnen, sind in der Lage, eine ökonomische Analyse für die Ausgesteltung von Wirtschaftsverträgen und die Lösung von Konflikten zu erstellen. orkenntnisse Bachelorabschluss Grundlagen vertraglicher Gestaltung in Unternehmen und Wirtschaft, eräußerungsverträge, Gebrauchsüberlassungsverträge, Tätigkeitsverträge, sichernde und bestärkende erträge (Kreditsicherungsrecht), Ausgleich bei nicht gerechtfertigter ermögensverschiebung (Bereicherungsrecht), außervertragliche Haftung Medienformen interaktives Tafelbild, ower-oint-folien Literatur BGB, Bürgerliches Gesetzbuch, 75. Aufl. 2015, dtv Brox/Walker, Besonderes chuldrecht, 39. Aufl. München 2015 (erlag C. H. Beck) Lange, Basiswissen ziviles Wirtschaftsrecht, 7. Aufl. München 2015 (erlag ahlen) Medicus/Lorenz, chuldrecht I, Allgemeiner Teil, 21. Aufl. München 2015 (erlag C. H. Beck) Medicus/Lorenz, chuldrecht II, Besonderer Teil, 17. Aufl. München 2014 (erlag C. H. Beck) Weyand, Bürgerliches Recht in Unternehmen und Wirtschaft. ertragliche chuldverhältnisse und Integritätsschutz, Erfurt 2012 (Millennium-erlag) Klunzinger, Übungen im rivatrecht, 10. Aufl. München 2011 (erlag C. H. Beck) schriftliche rüfungsleistung, 90 Minuten 2561 eite 17 von 343

18 verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Medienwirtschaft 2009 Master Wirtschaftsinformatik 2009 Master Wirtschaftsinformatik 2014 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Master Medienwirtschaft 2011 Master Medienwirtschaft 2010 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 Master Wirtschaftsinformatik 2011 Master Medienwirtschaft 2014 eite 18 von 343

19 Masterprüfung Controlling 1 Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 90 min prache: English flichtkennz.: flichtfach Turnus:Wintersemester 6250 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Michael Grüning Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien Medienformen W nach orkenntnisse 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F 5299 Internes Rechnungswesen (Cost Accounting) owerpoint presentation, case studies, tutorial questions tudents are able to apply management accounting techniques and tools in the decision making process according to firms requirements and in line with environmental restrictions. They are able to implement management control systems to align operating activities in line with corporate objectives. The subject advances methodological knowledge about management accounting and introduces various management control system. A major focus will be on responsibility center control and related issues of transfer pricing, performance measurement and management compensation. Literatur Anthony/Govindarajan: Management Control ystems. 12. ed. New York : McGrawHill, verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Medienwirtschaft 2010 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2009 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2008 Master Wirtschaftsinformatik 2011 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2013 Master Medien- und Kommunikationswissenschaft 2013 Master Medien- und Kommunikationswissenschaft 2011 Master Medienwirtschaft 2013 eite 19 von 343

20 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2010 Master Medienwirtschaft 2014 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 ertiefung WM Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 Master Medienwirtschaft 2009 Master Wirtschaftsinformatik 2009 Master Wirtschaftsinformatik 2014 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 Master Medientechnologie 2009 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Master Medienwirtschaft 2011 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2011 eite 20 von 343

21 Masterprüfung Controlling 2 Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 90 min prache: deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester 6251 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Michael Grüning Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien Medienformen W nach orkenntnisse 5299 Internes Rechnungswesen 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F owerpoint-resentation, Fallstudien, Übungsskript tudenten sind in der Lage, strategische Entscheidungen von Unternehmen zu evaluieren und implementieren und auf ihrer Basis teuerungssysteme zu implementieren. Das Fach vertieft Fähigkeiten und Kenntnisse zur strategischen Unternehmenssteuerung. Der chwerpunkt liegt dabei auf dem Controlling von Geschäfts- und Unternehmensstrategien, wertorientiertem Controlling, strategischer Frühaufklärung und erformance Measurement-ystemen. Literatur Baum/Coenenberg/Günther: trategisches Controlling. 5. Aufl. tuttgart : chäffer-oeschel, verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Medienwirtschaft 2010 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2009 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2011 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2008 Master Wirtschaftsinformatik 2011 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2013 Master Medienwirtschaft 2013 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2010 Master Medienwirtschaft 2014 eite 21 von 343

22 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 Master Mathematik und Wirtschaftsmathematik 2013 ertiefung WM Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 Master Medienwirtschaft 2009 Master Wirtschaftsinformatik 2009 Master Wirtschaftsinformatik 2014 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 Master Medientechnologie 2009 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Master Medienwirtschaft 2011 eite 22 von 343

23 Masterprüfung Data Mining Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 60 min prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:Wintersemester 6248 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Udo Bankhofer Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 98 W: 2.0 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien W nach orkenntnisse Bachelorabschluss Medienformen Interaktives Tafelbild, oweroint-folien 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Die tudierenden sind in der Lage, große Datenmengen zu analysieren und entsprechende Methoden bei der Auswertung dieser Daten richtig einzusetzen. ie können die Analyseergebnisse bewerten und im Hinblick auf die zugrundeliegende roblemstellung interpretieren. Mit der orlesung und der Übung werden Fach- und Methodenkompetenz vermittelt. 1. Data Warehouse und KDD 2. Methoden und Anwendungsbereiche 3. Assoziationsanalyse 3.1 Grundlagen 3.2 Generierung häufiger Itemmengen 3.3 Generierung von Assoziationsregeln 3.4 Interessantheitsmaße 5. egmentierungsverfahren 6. Entscheidungsbaumverfahren Literatur Jeweils in der aktuellen Auflage: Berry, M.; Linoff, G.: Mastering data mining, Wiley Fayyad, U.M. et al. (Hrsg.): Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. Menlo ark Hippner, H. et al.: Handbuch Data Mining im Marketing, ieweg Küppers, B.: Data Mining in der raxis. Lang, Frankfurt Lusti, M.: Data warehousing und data mining, pringer 2532 verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Wirtschaftsinformatik 2009 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 eite 23 von 343

24 Masterprüfung Data-Warehouse-Technologien Fachabschluss: rüfungsleistung mündlich 20 min prache: Deutsch 246 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Kai-Uwe attler W nach orkenntnisse orlesung Datenbanksysteme flichtkennz.: flichtfach Turnus:Wintersemester Leistungspunkte: 3 Workload (h): 90 Anteil elbststudium (h): 56 W: 4.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Nachdem tudierende diese eranstaltung besucht haben, kennen sie Architektur und Aufbau von Data-Warehouse- ystemen und können den Data-Warehousing-rozess beschreiben. ie verstehen die rinzipien verschiedener Datenbanktechniken aus dem Bereich der Modellierung, der peicher- und Indexorganisation sowie der Anfrageformulierung und -auswertung und können diese hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit bewerten. Die tudierenden sind in der Lage, aktuelle Datenbanktechnologien zum Entwurf und Aufbau von Data Warehouses zu bewerten und anzuwenden. ie können praktische zenarien analysieren und eigene Data-Warehouse-Lösungen entwickeln. Einführung & Grundbegriffe; Data-Warehouse-Architektur; Multidimensionale Datenmodellierung: Fakten und Dimensionen, ER-Erweiterungen zur multidimensionalen Modellierung; ETL-rozess, Transformationsaufgaben, Datenqualität; Anfragen an Data Warehouses: QL-Erweiterungen, Cube- und Rollup-Operatoren, OLA-Funktionen, MDX; peicher- und Indexstrukturen, Column tores, Datenkompression, Bitmap-Indexe und UB-Baum; Anfrageverarbeitung und -optimierung in Data Warehouses; Materialisierte ichten 2254 Medienformen orlesung mit räsentation und Tafel, Handouts, Moodle Literatur Köppen, aake, attler: Data Warehouse Technologien: Technische Grundlagen, mitp-erlag, Lehner: Datenbanktechnologie für Data-Warehouse-ysteme. Konzepte und Methoden, dpunkt-erlag, verwendet in folgenden tudiengängen eite 24 von 343

25 Master Wirtschaftsinformatik 2011 Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Wirtschaftsinformatik 2009 Master Wirtschaftsinformatik 2014 Master Informatik 2013 Master Informatik 2009 eite 25 von 343

26 Masterprüfung Datenanalyse Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 90 min prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester 6285 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Udo Bankhofer Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien W nach 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Die tudierenden sind in der Lage, multivariate Daten zu analysieren und entsprechende Methoden bei der Auswertung multivariater Daten richtig einzusetzen. ie können die Analyseergebnisse bewerten und im Hinblick auf die zugrundeliegende roblemstellung interpretieren. Mit der orlesung und der Übung werden Fach- und Methodenkompetenz vermittelt. orkenntnisse tatistik auf Bachelorniveau 1. Daten- und Distanzmatrizen 1.1 Objekte, Merkmale, Distanzen 1.2 Merkmalstypen und ihre Distanzen 1.3 Aggregation von Distanzen 2. Klassifikationsverfahren 2.1 Klassifikationstypen 2.2 Klassifikationsheuristiken 2.3 Bewertungskriterien 2.4 artitionierende Klassifikationsverfahren 2.5 Hierarchische Klassifikationsverfahren 3. Repräsentationsverfahren 3.1 Mehrdimensionale kalierung 3.2 Faktorenanalyse 4. Identifikationsverfahren 4.1 Multiple Regression 4.2 Diskriminanzanalyse 4.3 arianzanalyse Medienformen Interaktives Tafelbild, oweroint-folien Literatur Jeweils in der aktuellen Auflage: - Backhaus, K.; Erichson, B.; linke, W.; Weiber, R.: Multivariate Analysemethoden, pringer, Berlin - Bankhofer, ogel: Datenanalyse und tatistik. Eine Einführung für Ökonomen im Bachelor, Gabler, Wiesbaden - Bausch, T.; Opitz, O.: C-gestützte Datenanalyse mit Fallstudien aus der Marktforschung, ahlen, München - Bowerman, B.L.; O Connell, R.T.: Forecasting and time series, Duxbury ress - Everitt, B.; Dunn, G.: Applied Multivariate Data Analysis, Arnold, London - Fahrmeir, L.; Hamerle, A.; Tutz,: Multivariate statistische erfahren, de Gruyter, Berlin - Gaul, W.; Baier, D.: Marktforschung und Marketing Management: computerbasierte Entscheidungsunterstützung, Oldenbourg - Hartung, J.; Elpelt, B.: Multivariate tatistik, Oldenbourg, München - Opitz, O.: Numerische Taxonomie, UTB, Fischer, tuttgart - Jobson, J.D.: Applied Multivariate Data Analysis, olume I: Regression and Experimental Design, pringer, New York - Jobson, J.D.: Applied Multivariate Data Analysis, olume II: Categorical and Multivariate Methods, pringer, New York - Leiner, B.: Einführung in die Zeitreihenanalyse, Oldenbourg - Mertens,.; Rässler,.: rognoserechnung, hysica - chlittgen, R.; treitberg, B.: Zeitreihenanalyse, Oldenbourg 2532 eite 26 von 343

27 verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Wirtschaftsinformatik 2014 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2014 Master Medienwirtschaft 2011 Master Medienwirtschaft 2010 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2009 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2011 Master Wirtschaftsinformatik 2011 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2013 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2010 Master Medienwirtschaft 2014 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 Master Medienwirtschaft 2009 Master Wirtschaftsinformatik 2009 eite 27 von 343

28 Masterprüfung Datenbank-Implementierungstechniken Fachabschluss: rüfungsleistung alternativ prache: Deutsch 248 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Kai-Uwe attler W nach flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 75 W: 4.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Nach dem Besuch dieser eranstaltung kennen die tudierenden Architektur und Aufbau von Datenbankmanagementsystemen. ie verstehen die Aufgaben und rinzipien der einzelnen DBM-Komponenten sowie deren Zusammenwirken. Die tudierenden können verschiedene Techniken zur peicherung und erwaltung großer Datenbestände sowie zur erarbeitung von Anfragen erklären und hinsichtlich ihrer or- und Nachteile für verschiedene Einsatzzwecke bewerten. ie sind in der Lage, diese Techniken in eigenen Entwicklungen zum Datenmanagement anzuwenden orkenntnisse orlesung Datenbanksysteme Architektur von DBM; erwaltung des Hintergrundspeichers; ufferverwaltung; Dateiorganisation und Zugriffsstrukturen: indexsequentielle peicherung, B-Baum, Hashing; pezielle Indexstrukturen: Dynamisches Hashing, mehrdimensionale peichertechniken, geometrische Zugriffsstrukturen, Indexierung von Texten; Basisalgorithmen für DB-Operationen: unäre Operatoren, binäre Operatoren, erbund-implementierungen; Optimierung von Anfragen: hasen der Anfrageoptimierung, Kostenmodell, uchstrategien, Transaktionsverwaltung: erialisierbarkeit, perrverfahren; Recovery: Aufgaben, Logging Medienformen orlesung mit räsentation und Tafel, Handouts, Moodle Literatur aake, attler, Heuer: Datenbanken: Implementierungstechniken, 3. Auflage, mitp-erlag, chriftliche rüfung (90 Minuten) verwendet in folgenden tudiengängen Bachelor Ingenieurinformatik 2008 Master Wirtschaftsinformatik 2009 Bachelor Informatik 2013 Bachelor Informatik 2010 eite 28 von 343

29 Bachelor Ingenieurinformatik 2013 eite 29 von 343

30 Masterprüfung Digital Rights Management Fachabschluss: rüfungsleistung mündlich 20 min prache: Deutsch 7750 Fachverantwortlich: Dr. Jürgen Nützel rüfungsnummer: Turnus:ganzjährig Leistungspunkte: 2 Workload (h): 60 Anteil elbststudium (h): 38 W: 2.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung W nach 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F erstehen, wo die Möglichkeiten aber auch die Grenzen von Digital Rights Management liegen. Technische, rechtliche und wirtschaftliche Randbedingen verstehen lernen. orkenntnisse Elementare Informatikgrundlagen In der orlesung Digital Rights Management (DRM) werden die Hintergründe und die technische Umsetzung moderner DRM- ysteme behandelt. Neben den prinzipiellen erfahren werden auch konkrete Umsetzungen angesprochen. Im Mittelpunkt steht der DRM tandard 2.0 der Open Mobile Alliance. Neben der Technik (Kryptographie) moderner DRM-ysteme, kommen auch die wirtschaftlichen (umsetzbare Geschäftsmodelle) und rechtlichen Rahmenbedingungen (Urheberrecht) zur prache. Neben DRM beim Download wird auch DRM bei treaming- und Broadcast-erfahren, wie z.b. beim DB-H, behandelt. Zusätzlich werden sog. Obfuscation-erfahren, die bei der Implementierung von DRM auf der Konsumentenseite angesetzt werden, besprochen. Diese erfahren sollen potentiellen Angreifern die Arbeit erschweren. Neben klassischen DRM-ystemen wird auch deren Anwendung in alternativen Geschäftsmodelle beschrieben. Bei diesen Modellen wird aktiv uperdistribution eingesetzt. Medienformen Unterlagen zum Download von: Literatur Ist in der ersten Download-Folie auf der eite zu finden flichtkennz.: flichtfach 22 verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2011 Master Wirtschaftsinformatik 2009 eite 30 von 343

31 Masterprüfung egovernment Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 60 min prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester 6311 Fachverantwortlich: rof. Dr. olker Nissen rüfungsnummer: Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 98 W: 2.0 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien W nach 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Die orlesung vermittelt die Besonderheiten des I-Einsatzes in der öffentlichen erwaltung. tudierende sollen: Einen Überblick über egovernment erhalten otentiale und Risiken des egovernment verstehen egovernment-anwendungen kennen und verstehen eränderungen im Umgang Bürger-öffentliche erwaltung durch egovernment einschätzen können orkenntnisse Bachelorabschluss Überblick über egovernment Architekturen von egovernment Anwendungen otentiale und Risiken des egovernment Aktuelle tand des egovernment in Deutschland und Nachbarländern Umgesetzte egovernment rojekt Ansätze der EU im Kontext des egovernment Medienformen Tafelbild, oweroint-folien, Literaturstudium Literatur chmiedt, O.; et al.: Balanced E-Government. Bertelsmann, Gora, W.; Bauer, H.: irtuelle Organisation im Zeitalter von E-Business und E-Government. pringer, Bundesministerium des Innern: AGA tandards und Architekturen für E-Government-Anwendungen. Mitp-erlag, Amor, D.: E-Business aktuell: Trends, rozesse und Technologien im Unternehmen. Wiley-CH, schriftliche rüfungsleistung 60 min verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Wirtschaftsinformatik eite 31 von 343

32 Masterprüfung Erweiterte Datenbankmodelle und -systeme Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 90 min prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:ommersemester 249 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. Kai-Uwe attler Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 75 W: 4.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung W nach 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Die tudierenden kennen die erweiterten Möglichkeiten objektrelationaler Modellierung. ie können die neuen Datentypen und die damit verbundenen objektorientierten Konzepte zur Datenbankmodellierung anwenden und für Anfragen nutzen. Diese Kompetenzen wurden am Beispiel geometrischer und XML-Datentypen und dazugehöriger Anfrageoperationen vertieft orkenntnisse Grundlagen von Datenbanksystemen Historie, Grenzen relationaler Modellierung; Erweiterte relationale Modelle, parametrisierbare Datentypen; Objektrelationale Datenmodellierung; Objektdatenbanksysteme; Objektrelationale Anfragen; Modellierung und Anfragen für räumliche und semi-strukturierte Daten; erhaltensimplementierung Medienformen orlesung mit räsentation und Tafel, Handouts, Moodle Literatur Türker, aake: Objektrelationale Datenbanken, 1. Auflage, dpunkt-erlag, Klettke, Meyer: XML & Datenbanken, dpunkt-erlag,2002. Brinkhoff: Geodatenbanksysteme in Theorie und raxis, Wichmann erlag, 2. Auflage, 2008 eite 32 von 343

33 keine verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2011 Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Wirtschaftsinformatik 2009 Master Wirtschaftsinformatik 2014 Bachelor Informatik 2010 Bachelor Informatik 2013 eite 33 von 343

34 Masterprüfung eupply Chain Management Fachabschluss: rüfungsleistung schriftlich 60 min prache: Deutsch flichtkennz.: flichtfach Turnus:Wintersemester 6236 rüfungsnummer: Fachverantwortlich: rof. Dr. teffen traßburger Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 86 W: 3.0 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien W nach F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Die tudierenden kennen die Aufgaben, Ziele und otenziale des CM. Die tudierenden können Regulierungsprinzipien, Kooperationsformen, Koordinierungsinstrumente und -mechanismen in Netzwerken unterscheiden. Die tudierenden sind in der Lage, teuerungsansätze und Referenzmodelle auf praktische Aufgabenstellungen anzuwenden. Die tudierenden sind fähig, die otenziale von Kommunikations- und Informationstechniken wie OA, EDI, EAI oder XML zu bewerten. Die tudierenden kennen Architektur, Merkmale und Methoden von A-ystemen. Die tudierenden können die Konzepte und Methoden des CM anwenden und ein entsprechendes oftwaretool auswählen. orkenntnisse Bachelorabschluss 2531 Einordnung, Ziele und otenziale des CM ernetzungs- und Koordinationskonzepte CM-Referenzmodelle CM-lanungsaufgaben: strategisch - taktisch - operativ Kommunikationstechnologien im CM CM-Informationssysteme: Architektur, Merkmale und Typen lanspiel: Beer Distribution Game Medienformen Interaktives Tafelbild, oweroint-folien Literatur Corsten, H.; Gössinger, R.: Einführung in das upply Chain Management. Oldenbourg, Thaler, K.: upply Chain Management. rozessoptimierung in der logistischen Kette. Fortis, Kuhn, A.; Hellingrath, B.: upply Chain Management. Optimierte Zusammenarbeit in der Wertschöpfungskette, pringer- erlag Berlin Heidelberg, eite 34 von 343

35 tadtler, H.; Kilger, C. (Herausgeber): upply Chain Management and Advanced lanning. Concepts, Models, oftware and Case tudies. pringer, Berlin, Werner, H.: upply Chain Management. Grundlagen, trategien, Instrumente und Controlling. Gabler erlag, 2002 verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Wirtschaftsinformatik 2009 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2009 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2013 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2010 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2011 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2009 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2011 Master Wirtschaftsingenieurwesen 2010 Master Wirtschaftsinformatik 2011 Master Allgemeine Betriebswirtschaftslehre 2013 eite 35 von 343

36 Masterprüfung Fachsprachen Fachabschluss: rüfungsleistung mündlich 20 min prache: keine Angabe 5752 Fachverantwortlich: Dr. Oswald Kowalski W nach orkenntnisse flichtkennz.: flichtfach rüfungsnummer: Turnus:ganzjährig Leistungspunkte: 2 Workload (h): 60 Anteil elbststudium (h): 38 W: 2.0 Fakultät für Informatik und Automatisierung 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F tudierende sind fähig, oftware für echtzeitfähige, prozessgekoppelte Regel- und teuersysteme 2232 Entwicklung von ystemen für die rozessautomatisierung (Hardware und oftware) Besonderheiten und Entwicklung von prachen Medienformen Literatur verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2009 eite 36 von 343

37 Masterprüfung Fallstudien zum Informationsmanagement Fachabschluss: rüfungsleistung alternativ prache: Deutsch 6275 Fachverantwortlich: rof. Dr. Dirk telzer W nach Die tudierenden orkenntnisse flichtkennz.: flichtfach rüfungsnummer: Turnus:Wintersemester 1.F 2.F 3.F 4.F 5.F 6.F 7.F Bachelorabschluss, Kernfächer der ertiefung Informationsmanagement Leistungspunkte: 4 Workload (h): 120 Anteil elbststudium (h): 98 W: 2.0 Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien können mit Hilfe der im tudium erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten komplexe robleme des Informationsmanagements analysieren, sind in der Lage, Lösungen für anspruchsvolle robleme des Informationsmanagements zu entwickeln und zu präsentieren, können die roblemlösungsvorschläge ihrer Kommilitonen bewerten sowie or- und Nachteile dieser Lösungen diskutieren, haben ihre Fähigkeit dahingehend verbessert, in einer Gruppe gemeinsam robleme zu analysieren, Lösungen zu entwickeln und diese gemeinsam zu optimieren, sind in der Lage Abschlussberichte zu schreiben. Die Teilnehmer bekommen verschiedene realitätsnahe robleme des Informationsmanagements vorgestellt, zu denen sie Lösungsvorschläge entwickeln und diskutieren sollen. Dabei verbessern die Teilnehmer auch ihre räsentations- und Diskussionsfähigkeiten, sie üben in Gruppen zu arbeiten, Abschlussberichte zu schreiben und komplexe robleme mit begrenzten Ressourcen zu lösen Medienformen Gruppenarbeit Ausarbeitung und räsentation von Lösungsskizzen Mündliche räsentation Diskussion und erbesserung in der Gruppe Literatur Lutz J. Heinrich, Dirk telzer: Informationsmanagement: Grundlagen, Aufgaben, Methoden. München (neueste Auflage), Helmut Krcmar: Informationsmanagement. Berlin (neueste Auflage) Dirk Buchta, Marcus Eul, Helmut chulte-croonenberg: trategisches IT-Management. Wert steigern, Leistung steuern, eite 37 von 343

38 Kosten senken. Wiesbaden (neueste Auflage) Zu den einzelnen Fallstudien wird zusätzlich jeweils spezifische Literatur empfohlen bzw. Informationsmaterial zur erfügung gestellt. alternative studienbegleitende rüfungsleistungen (z. B. Referate, räsentationen) verwendet in folgenden tudiengängen Master Wirtschaftsinformatik 2013 Master Wirtschaftsinformatik 2009 eite 38 von 343