Grundlegendes Verständnis für die Bedeutung von Modellen und für die Anwendung der Modellierung in der betrieblichen Praxis vermitteln

• Requirements Engineering - Prozess-, Funktions- und Datenmodellierung
• Design von relationalen Datenbanken
• Entwicklung von (Web-)Applikationen

Grundlagen des Managements von Softwareprojekten vermitteln

• Methodische Vorgehensmodelle kennenlernen
• Kenntnisse über gängige Software-Entwicklungsmethoden erwerben
• Praktische Erfahrungen mit Softwareentwicklungsprojekten sammeln

Softwareentwicklung mit Programmierwerkzeugen (Programmierumgebungen) durchführen

• Diverse SW-Entwicklungswerkzeuge in Grundzügen benützen können

Abwicklung eines Softwareprojekts von der Anforderungsanalyse über Design und Implementierung bis zu Test und Abnahme (Software-Lebenszyklus)

Die Studierenden lernen Vorgehen und Artefakte von Softwareentwicklungsprojekten kennen. Dabei steht die Erfahrung im Umgang mit für die Studierenden neuen Technologien im Vordergrund. Dies hat den Sinn, die Technologie selbst kennenzulernen, aber auch das systematische Management von Lernkurven zu erfahren. 

Derzeit werden folgende Tools eingesetzt:

• Oracle Datamodeler (für ER- und Relationenmodell)
• MS Access (für Datenbank-Implementierung)
• Python samt IDLE-Entwicklungsumgebung (als Programmiersprache für Web-Applikationen)
• Django 3 (als Python-Framework)

Programmiergrundkenntnisse in Python bzw. Java werden vorausgesetzt.

Es besteht grundsätzlich Anwesenheitspflicht in der LV (wie bei jeder PI). Dies gilt auch für die Videokonferenzen im Falle des Corona-bedingt eingeschränkten Uni-Betriebs.

Eine begründete Fehlzeit (z.B. Arztbesuch) von maximal zwei Terminen über die gesamte LV (10 Termine) ist möglich (aber lerntechnisch nicht klug!).

Wiederholung und Vertiefung der Vorkenntnisse, selbstständige Entwicklung einer Datenbank-Applikation sowie einer Web-Applikation.

Workshop-Betrieb:

• LV-Leiter fungiert als Coach,
• selbstständiges Arbeiten in Kleingruppen,
• Präsentation und Diskussion der (Zwischen-)Ergebnisse,
• praktische Durchführung eines Modellierungsbeispiels in den einzelnen Gruppen.

2 SWS = 4 ECTS = 100 (!!!) Stunden Workload !!!   <>   22,5 Stunden im Hörsaal (!!!)

• Präsentation der Entwürfe (Datenmodelle) in Einheit 3 (30 %)

• Projektarbeit und Dokumentation als Gruppenarbeit (20 %)

• Präsentation der Ergebnisse als Gruppenarbeit in Einheit 9 (20 %)

• aktive Mitarbeit in den einzelnen LV-Einheiten, Teilnahme an Diskussionen, Abgabe von Übungsaufgaben (30%)

• Anmeldung über LPIS.
• Sollten Sie – aus welchen Gründen auch immer – doch nicht teilnehmen wollen oder können, melden Sie sich bitte innerhalb der jeweiligen Anmeldefrist selbstständig bzw. danach direkt beim LV-Leiter wieder ab – Sie geben damit einen nicht benötigten Platz frei, ermöglichen InteressentInnen auf der Warteliste das Nachrücken und helfen mit, die vorhandenen Plätze bestmöglich auszunützen!
• Am Ende der Anmeldefrist wird von der Lehrveranstaltungsorganisation zunächst ein verfügbares Kontingent an LV-Plätzen jenen Studierenden der Warteliste zugeteilt, die im Studium schon sehr weit fortgeschritten sind ("Härtefallregelung"). Danach wird nach Wartelistenplatz "aufgefüllt"!

• Der erste Termin jeder LV ist ein Pflichttermin, dessen unentschuldigtes Versäumen automatisch zum Verlust des Platzes führt! Der LV-Leiter wird Sie in diesem Fall abmelden, TeilnehmerInnen auf der Warteliste rücken dann in der Reihenfolge der Warteliste automatisch nach. Falls Sie daher kurz vor LV-Beginn immer noch auf der Warteliste stehen, heißt das nicht automatisch, dass Sie keinen Platz mehr in der gewünschten LV bekommen – es könnte immer noch jemand ausfallen!

• Mitbeleger werden grundsätzlich nur nach Maßgabe verfügbarer Plätze aufgenommen, d.h. gegebenenfalls in die Warteliste zurückgereiht.

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Es sind gute Kenntnisse über Datenmodellierung und Grundkenntnisse in der Java- bzw. Python-Programmierung erforderlich.

hans.goepfrich@wu.ac.at

0676 / 8213 5576