Master, Berufsbegleitend
- Campus Hagenberg
- E-Mail iem@fh-hagenberg.at
- Telefon +43 5 0804 22301
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Studienplan
Module
Business Intelligence und Business Analytics
1. | 2. | 3. | 4. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Data Engineering Transition Module |
1.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Engineering Transition ModuleData Engineering Transition Module
Einführungskurs auf Basis des Lehrbuchs "Datenbanksysteme: Eine Einführung" von Eickler und Kemper. Grundlagen der Datenbanken: - Einführung in Datenbanksysteme: Definition, Zweck, Anwendungsgebiete - Relationales Modell - ER-Modelle, Normalisierung, relationale Schemata - SQL (Structured Query Language): SQL-Syntax, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, Joins, Aggregatfunktionen Fortgeschrittene Themen und Anwendungen: - Transaktionen und Datenintegrität, ACID-Eigenschaften - Leistungsoptimierung: Indizes, einfache Abfrageoptimierung |
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Data Warehousing- und OLAP-Techniken |
3.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Warehousing- und OLAP-TechnikenData Warehousing- und OLAP-Techniken
Grundlagen: analytische vs. direkte Datenverarbeitung – verschiedene Architekturen für verschiedene Anforderungen, Data-Warehouse als ganzheitliches Depot analytischer Daten, Anwendungsbeispiele von OLAP (Online Analytical Processing) und Data-Warehouse Systemen. Konzeptueller Entwurf: Dimensional-Fact Model nach Golfarelli. Implementierung dimensionaler Datenmodelle auf RDBMS: Star-Schema & Snowflake-Schema. Datenintegration für dimensionale Datenmodelle: Data Vault 2.0 nach Lindstedt. Extract-Transform-Load Prozess (ETL), Zweck, Qualitätskriterien. Spezielle Technologien: Bitmap Index, spaltenorientierte Speicherung, Komprimierung, in-memory Verarbeitung. Data Warehousing- und OLAP-Techniken
Übungen zur Implementierung von Datenmodellen für DWH auf relationalen DBMS mit SQL. Typische OLAP-Abfragen in SQL, Sternschema, Slowly-Changing-Dimensions und Versionierung, Data Vault 2.0, Einfache ETL-Prozesse mit SQL-Prozeduren. Nachvollziehbarkeit und Wiederaufsatz ETL. Beispiel: Microsoft SQL Server Analysis Service und Tabular Model. |
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Integriertes Informationsmanagement |
1.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Integriertes InformationsmanagementIntegriertes Informationsmanagement
Vermittlung der Grundlagen und der wesentlichen Zusammenhänge sowie der Querschnittsaufgaben des Informationsmanagements; zudem Abgrenzungen zu überlappenden Konzepten wie IT-Management oder Digitalisierung. Aufzeigen, welche Aufgaben des Informationsmanagements umfasst, wie sich diese Aufgaben in Managementebenen (operativ, administrativ/taktisch, strategisch) gliedern und wie sie mittels entsprechender Methoden des Information Engineering erfüllt werden können. Einführung in das Informationsmanagement, Modelle des Informationsmanagements, Begriffliche Terminologie im Informationsmanagement, Einführung in das strategische Informationsmanagement (insb. strategischer Planungsprozess); Schnittstellen zu IT-Controlling, Projektmanagement, Technologiemanagement, und IT-Governance. Zudem wird die (verändernde) Rolle des Informationsmanagements vor dem Hintergrund der digitalen Transformation sowie damit assoziierte Veränderungen personeller Rollen (z.B. CIO vs. CDO) diskutiert. |
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Business Intelligence und Business Analytics |
2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Business Intelligence und Business AnalyticsBusiness Intelligence und Business Analytics
Business Intelligence-Readiness, Identifikation und Priorisierung von BI-Initiativen im Unternehmen. Umsetzung von BI-Projekten. BI-Management. BI-Strategie. Data Governance. BI-Reifegradmodell. Rollen und Aufgaben eines Business Intelligence Competence Center oder Digital Office. Wesentliche organisatorische und strukturelle Ursachen für den Erfolg und das Scheitern von BI-Initiativen. |
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Integriertes Prozessmanagement |
2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Integriertes ProzessmanagementIntegriertes Prozessmanagement
Grundlagen des Prozessmanagements. Management-Theorie nach Deming: Perlen-Experiment, Trichter-Experiment, Control Charts, Deming-Rad. Prozessentwicklung Prozessmodellierung (z.B. BPMN). Bedeutung des Experimentierens im Produktentwicklungszyklus. Theory of Constraints (Engpass-fokussiertes systemisches Management). Systemische Unternehmensführung nach der Theory of Constraints, Integration von agiler Software-Entwicklung, Lean Product Development. Reifegrad von Prozessen. Evaluierung von Prozessen. Laufende Prozessverbesserung über Kaizen. |
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Informationsvisualisierung |
3.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
InformationsvisualisierungInformationsvisualisierung
Die Vorlesung führt in die wesentlichen Inhalte der interaktiven Informationsvisualisierung ein. Mehrwerte der Informationsvisualisierung. Nutzung der menschlichen Wahrnehmung, um Muster, Trends und Ausreißer in Daten sichtbar zu machen. Entlastung von Gedächtnis und Kognition durch Visualisierungen. Kognitiven und perzeptuelle Grenzen der Informationsvisualisierung. Rolle der Interaktion in der Informationsvisualisierung. |
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Innovations- und Changemanagement |
2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Innovations- und ChangemanagementInnovations- und Changemanagement
Einführung Innovationsstrategien. Innovationsmanagement auf organisationaler Ebene. Innovationsmanagement auf Prozessebene. Geschäftsmodellinnovation. Change-Management und agile Organisationsentwicklung. Aufbau von Innovationskooperationen. |
Künstliche Intelligence und Data Science
1. | 2. | 3. | 4. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Einführung in die Python-Programmierung |
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Einführung in die Python-ProgrammierungEinführung in die Python-Programmierung
Theoretische und praktische Einführung in die Programmierung mit Python und die Python-Standardbibliothek. Vermittlung der Grundlagen zur Ausführung von Python Code (Laufzeitumgebungen wie IPython und Jupyter Notebooks) sowie zur Strukturierung von Code mit Modulen und Paketen. Erarbeitung von Grundlagen der Datenverarbeitung und -analyse (Einlesen, Manipulation sowie einfache statistische Auswertung von tabellarischen Daten) mit den Paketen pandas und numpy anhand von Beispieldatensätzen. |
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Grundlagen der Statistik |
1.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Grundlagen der StatistikGrundlagen der Statistik
Das Phänomen Zufall, Wahrscheinlichkeiten, bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit von Ereignissen, Zufallsvariablen, Verteilungs- und Dichtefunktionen, kontinuierliche und diskrete Verteilungen, Momente von Verteilungen, Beispiele von Verteilungen (Gleichverteilung, Binomialverteilung, Normalverteilung, uvm.), zentraler Grenzverteilungssatz, gemeinsame Verteilung, Unabhängigkeit von Zufallsvariablen, mehrdimensionale Normalverteilung. |
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Statistische Methoden |
1.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Statistische MethodenStatistische Methoden
Deskriptive Statistik: Stichprobenstatistiken, Lage- und Streuungsmaße, Korrelationsmaße. Einfache Visualisierungen: Balken- und Tortendiagramme, Boxplots, Histogramme, Streudiagramme, Dichtediagramme, Heatmaps, Prinzipien guter Visualisierung. Statistisches Schätzen: praktische Motivation, Beispiel Machine Learning, Schätzfehler, Bias, Varianz, Eigenschaften von Schätzern, Method of Moments, Maximum Likelihood, Maximum a posteriori, lineare Regression, Latent Variable Models, Kerndichteschätzung. Statistisches Testen: Hypothesen, Typ-I- und Typ-II-Fehler, Signifikanz, t-Tests, Wilcoxon-Tests, ANOVA, exakter Test nach Fisher, Anpassungstests, Korrelationstests, Korrelation vs. Kausalität, mehrfaches Testen. Praktische Aufgaben werden in Python unter Zuhilfenahme des Pakets ‚scipy‘ realisiert. |
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Data Mining |
3.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data MiningData Mining
Zweck und typische Anwendungsbereiche von Data-Mining in Wissenschaft und Wirtschaft. Datenvorverarbeitung und Modellierung, Merkmalsidentifikation, kritische Faktoren für erfolgreiches Data Mining, Cross-industry Standard Process Model for Data Mining (CRISP-DM). Methoden des Unüberwachten Lernes anhand des Lehrbuchs „The Elements of Statistical Learning“ von Hastie, Tibshirani und Friedman: Frequent Item Set Mining, Apriori Algorithmus, Clustering: k-means, Gaussian mixture model, agglomerative Clustering, DBSCAN, h-DBSCAN. Embeddings, Dimensionsreduktion und Vektordatenbanken. T-SNE, UMAP. Recommender systems. PageRank, Approximative nearest neighbours, hierarchical navigable small world (HNSW) search. Übungsbeispiele mit Python. |
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Künstliche Intelligenz: Maschinelles Lernen |
3.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Künstliche Intelligenz: Maschinelles LernenKünstliche Intelligenz: Maschinelles Lernen
Grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens. Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Fallbasiertes Lernen vs. Regelbasiertes Lernen. Methoden des überwachten Lernes: Klassifikation und Regression. K nearest neighbours, lineare Regression, Lernen von Entscheidungsbäumen und Pruning. Overfitting und Bias-Variance Tradeoff. Modell-Selektion. Bagging und Boosting: Random Forest, Gradient Boosting. Merkmalsselektion: Vorwärts- und Rückwärtsselektion. Regularisierte lineare Modelle (Ridge, Lasso, Elastic-Net). Basiserweiterungen für lineare Modelle. Methoden zur Erklärung von ML-Modellen: Variablenrelevanz, Partial-dependence-plots, SHAP. In den Übungen werden Anwendungsbeispiele mit Python gezeigt. |
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Neuronale Netze und Deep Learning |
3.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Neuronale Netze und Deep LearningNeuronale Netze und Deep Learning
Neuronale Netze: das Neuron und die Synapse; Formale Modelle der Neuronen; Propagierungs- und Aktivierungsfunktion und Ausgabefunktion; Topologie von Neuronale Netzen; Synaptische Modifikation und Lernen, Lerngesetze; Feedforward-Netzwerke und Backpropagation; Selbstorganisierende Netze: Kohonen-Netze; Convolutional Neural Networks; Dynamische Netze; Rekurrente Netze; Generative Adversarial Networks Neuronale Netze und Deep Learning
In den Übungen werden konkrete Einsatzbereiche für Deep Learning und künstliche neuronale Netze gezeigt. |
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Künstliche Intelligenz: Generative Modelle |
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Künstliche Intelligenz: Generative ModelleKünstliche Intelligenz: Generative Modelle
Grundlagen und Konzepte: Was ist generative KI? Überblick über verschiedene Typen von Generativer KI: Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), Transformer-Modelle (z.B. GPT, BERT). Anwendungsgebiete der generativen KI: Textgenerierung, Bild- und Videogenerierung, Musik- und Kunstproduktion. Ethische Überlegungen und Herausforderungen. Technologien und praktische Anwendungen: Datenvorbereitung und -verarbeitung für generative Modelle, Training von generativen Modellen: Algorithmen und Techniken. Werkzeuge und Frameworks für generative KI: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face. Praktische Übungen: Textgenerierung mit einem vortrainierten Transformer-Modell. Analyse von generierten Inhalten und deren Qualität. Ausblick auf zukünftige Entwicklungen in der generativen KI. |
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Grundlagen und Anwendungen von Operations Research |
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Grundlagen und Anwendungen von Operations ResearchGrundlagen und Anwendungen von Operations Research
Einführung in Operations Research: Begriffe und Geschichte, Standardsoftware und Softwarebibliotheken, Fallbeispiel. Lineare Programmierung (LP): Eigenschaften, Modellierung, Lösungsverfahren, Fallbeispiel. Gemischt ganzzahlige Programmierung (Mixed Integer Programming): Eigenschaften, Modellierung, Lösungsverfahren, Fallbeispiel. Nebenbedingungsprogrammierung (Constraint Programming): Eigenschaften, Modellierung, Lösungsverfahren, Fallbeispiel. |
IT-Management
1. | 2. | 3. | 4. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Betriebswirtschaftslehre Transition Modul |
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Betriebswirtschaftslehre Transition ModulBetriebswirtschaftslehre Transition Modul
Wirtschaftliche Ziele und Kennzahlen: Wirtschaftlichkeit, Eigenkapital-Rentabilität, Gesamtkapital, Rentabilität / Return on Investment (ROI), Cash Flow, Liquidität, Kreditwürdigkeit – Eigenkapitalquote, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit Bilanzierung: Aufbau und Ziele des Jahresabschlusses, Aufbau einer Bilanz: Aktiva, Passiva, Eigen- und Fremdkapital, Anlage- und Umlaufvermögen, Rückstellungen, Rücklagen, Abschreibungen, Gewinn- und Verlustrechnung: Betriebsergebnis EBIT, EGT, EBT, Jahresergebnis Kostenrechnung: Aufgaben und Begriffe der Kostenrechnung, Preiskalkulation, Kostenstellenrechnung, Profit Center-Rechnung Wirtschaftsrecht: Rechtsformen, Risiko und Haftung, Vertretungsbefugnisse in Unternehmen, Grundlagen des Kaufvertrags, Firmenbuch, Unternehmenszusammenschlüsse / Kooperationen, Insolvenzrecht, Wirtschaftliche Planung, Businessplan (Ziele, Methodik und Instrumente der Businessplanerstellung), Marketing und Verkauf, Finanzplanung (Budgetierung), Investitionsrechnung und Wirtschaftlichkeitsanalyse Möglichkeit zur Erlangung des E*BCL-Zertifikats |
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Betriebswirtschaftslehre |
2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
BetriebswirtschaftslehreBetriebswirtschaftslehre
Unternehmensplanspiel |
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IT-Projektmanagement |
3.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
IT-ProjektmanagementIT-Projektmanagement
Projektmanagement, Projektkalkulation, -kennzahlen und Controlling, Dokumentenmanagement, Agiles Projektmanagement, Projektmanagement aus neurowissenschaftlicher Sicht, Qualitätsmanagement und -entwicklung, Qualitätsmodelle, Risikobehandlung, Risikomanagement, Produktlebenszyklus-Management, Prozess-Grundbegriffe, Moderne Entwicklungsprozesse (inkl. Dokumenten, Rollen, Werkzeuge) |
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Infrastuktur- und Servicemanagement |
2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Infrastuktur- und ServicemanagementInfrastruktur- und Servicemanagement
Grundlagen IT Governance, IT Service Management, Service-Level Management (SLM) als Ausgangspunkt für die Ausgestaltung der IT-Infrastruktur, COBIT 2019, Standard ITIL V4, Wertebeitrag IT |
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Kommunikation und Teamentwicklung |
1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kommunikation und TeamentwicklungKommunikation und Teamentwicklung
Die Gruppenkohäsion bzw. das Gemeinschaftsdenken der Studierenden im Jahrgang wird gestärkt. Zudem sind die AbsolventInnen nach der LVA in der Lage sich selbst und andere in deren Kommunikations- und Teamverhalten einzuschätzen. Sie kennen die wichtigsten psychologischen Grundlagen der Gesprächsführung zu zweit bzw. in Gruppen, und wissen diese effektiv einzusetzen. Sie können das persönliche Verhalten und das der anderen Teammitglieder reflektieren und sich gegenseitiges Feedback geben. Durch prozessorientiertes Fragen können die TeilnehmerInnen auf andere eingehen, Situationen erfassen und optimale Lösungswege gemeinsam zu gestalten. |
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Wirtschaftsrecht |
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WirtschaftsrechtWirtschaftsrecht
Grundzüge des Bürgerlichen Rechts und des Unternehmensrechts; Grundzüge des Gesellschaftsrechts: gesetzliches Zusammenspiel von Vorstand/Geschäftsführer, Aufsichtsrat, Hauptversammlung/Generalversammlung; österreichische Corporate Governance Kodex, Grundsätze der Haftung von Vorstand/Geschäftsführer, Aufsichtsrat, Aktionär/Gesellschafter bei AG, GmbH, OG/KG, GesbR |
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IT-Recht |
2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
IT-RechtIT-Recht
Vertragsrecht für IT (on/offline) inkl. Vertragstypen, Konsumentenschutz inkl. Infopflichten/Rücktrittsrechten, Einsatz von AGBs, Besonderheiten B2B und B2C, Zuständigkeiten der Gerichte für IT/EDV-Recht, Werbung on/offline und die Beschränkungen, Elektronische Signatur/Urheberrecht, Lizenzen/Nutzungsrechte, Patentrecht, Markenschutzrecht, Software(-schutz)/-erträge, Zahlungsverkehr & neue Medien, Telekommunikationsgesetz, Haftungsfragen aus Verträgen / für Provider, Schadenersatz/Produkthaftung/Gewährleistung/Garantie im Bereich DV/Software, Haftungsfragen als Unternehmer/GF/Programmierer im Kontext mit den verschiedenen Vertrags-/Unternehmensformen für die IT-Branche. |
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IT-Controlling |
3.5 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
IT-ControllingIT-Controlling
Ziele auf Aufgaben des IT-Controllings mit besonderer Berücksichtigung der strategischen Rolle der Informationsfunktion; Differenzierung zwischen IT-Controlling und IT-gestütztem Controlling; Leitbild-Controlling; Differenzierung zwischen strategischem und operativem IT-Controlling; Ziele und Objekte des operativen und strategischen IT-Controllings, Methodisches Gesamtkonzept; Methoden des strat. IT-Controllings (IT-Strategie, IT-BSC, Portfoliomanagement, IT-Standardisierung) sowie des operativen IT-Controllings (Kosten- und Leistungsrechnung, IT-Projektcontrolling, IT-Prozesscontrolling, Partnermanagement (insb. SLA), IT-Kennzahlensysteme; Wertbeitrag der IT. |
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Leadership - Konfliktmanagement & Moderation |
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Leadership - Konfliktmanagement & ModerationLeadership - Konfliktmanagement und Moderation
Was bedeutet Konfliktmanagement / -Kompetenz? Eskalationsstufen bei Konflikten und Interventionsmöglichkeiten, Analyse und Reflexion konkreter Konfliktsituationen; Wie führe ich ein konstruktives Konfliktgespräch? Mediative Intervention (z.B. Haltungen, Bedürfnisse, Interessen, ...), Frühwarnsymptome bei Konflikten, Maßnahmen und Strategien zur Konfliktprävention auf individueller, Team- und Organisationsebene, Konstruktiver Umgang mit persönlichen Angriffen, „Überlebensstrategien“ bei nicht lösbaren Konflikten. Lösungsfokussiertes Konfliktmanagement in Organisationen in Theorie und Praxis … Was ist Moderation? Rolle des Moderators, Aufgaben des Moderators, Vorbereitung, Durchführung, Nachbereitung einer Moderation, Der Moderationszyklus, Methoden/Hilfsmittel einer Moderation, Steuerung von Prozessen in einer Moderation, Besprechungsmoderation, Interventionstechniken für die Steuerung von Gruppenprozessen (Ziel-Review, Fragetechnik, Feedbacktechnik, Technik der visuellen Diskussion) |
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Personalentwicklung |
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PersonalentwicklungPersonalentwicklung
Einführung in die Personal- und Organisationsentwicklung. Handlungsfelder des Personalmanagements. Personalplanung und Personalbeschaffung. Personalentwicklung und Kompetenzmanagement. Anreizsysteme. HR-Analytics und Personalbeurteilung. |
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Sicherheits- und Katastrophenmanagement |
2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sicherheits- und KatastrophenmanagementSicherheits- und Katastrophenmanagement
Im Fokus stehen das Management der Informationssicherheit durch ein integriertes Sicherheitssystem (ISMS) sowie das Management von Notfällen und Katastrophen, die die IKT- und Informationsinfrastruktur beeinträchtigen. Ein zentrales Thema ist der Schutz personenbezogener Daten (DSGVO und DSG), insbesondere die technischen und organisatorischen Anforderungen im Zusammenhang mit dem Informationssicherheitsmanagement. Sicherheitsmanagement: Zweck, Unterschiede zwischen Informationssicherheit und IT-Sicherheit, Informationssicherheitsprozess, Erstellung einer Sicherheitspolitik, Sicherheitsorganisation (Rollen und Verantwortlichkeiten), Risikoanalysestrategien, Sicherheitskonzepte. Risikomanagement: Prozess, Risikoanalyse, Risikobehandlung, Risikoakzeptanz; Bezug zu ISO/IEC 27001 und verwandten Standards. Katastrophenmanagement: Zweck, rechtliche und organisatorische Rahmenbedingungen, Katastrophenplanung und -struktur (Katastrophenplan, Vorsorgeplan, Einsatzplan, Wiederanlaufplan). Datenschutz: Grundbegriffe, Anwendungsbereich, Datenschutzgrundsätze, Betroffenenrechte, Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten, Data Breach Notification, technische und organisatorische Maßnahmen, Datenschutz durch Technikgestaltung und -vorgaben, Zertifizierungen. |
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Software-Wartung und Evolution |
2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Software-Wartung und EvolutionSoftware-Wartung und -Evolution
Im Mittelpunkt stehen der Wartungs-Lifecycle für Software und die Gesetze der Software-Evolution. Die thematischen Schwerpunkte werden in folgenden Bereichen gesetzt: Unterschied zwischen Wartungs- und Entwicklungsprojekten, Rolle des Release Managers, Changemanagement, Reverse- und Re-Engineering, Refactoring sowie Software-Evolution. Im Besonderen wird auf die gesamtheitliche Behandlung des Themas Software Wartung Wert gelegt, indem auch nicht-technische Aspekte wie Organisation und Management behandelt werden. Best Practices der Software Wartung und der Aufrechterhaltung der Wartbarkeit sollen vermittelt werden. Grundlagen: Software-Evolution, Lebenszyklusmanagement, Taxonomie Software Wartung (Software-Wartung nach ANSI/IEEE 729-1983, Software Reengineering etc.), Aspekte der Software-Wartung (Wartung, Erhaltung, Erweiterung, Migration, Integration, Sanierung, Re-Dokumentation, Ablösung), Arten von Wartungsarbeiten und Arten von zu wartenden Software-Artefakten Organisation und Prozesse: Wartungsmodelle (z.B. ISO/IEC 14764, CM3 von Mira Kajko-Mattsson oder auch das V-Modell nach Harjani und Queille), Organisationsformen, Personelle Aspekte und Rollen (wie Release- und Change Manager), Wartungs-, Änderungs-, Konfigurations- und Release-Prozesse, Support Levels, Kritische Erfolgsfaktoren (Metriken für die Software Wartung, Kosten-Nutzen) Umsetzung der Wartungsprozesse: Reverse Engineering, Reengineering, Refactoring, Neuimplementierung: Unterschiede, Vorgehensweisen, Technische Aspekte, Einsatzfelder Werkzeuge: Beschreibungsmitteln, Analysemethoden und zugehörige Werkzeugen zur Unterstützung der Wartungsaufgaben Aktuelle Themenstellungen: Wartung für Open Source, Wartung in Agilen Entwicklungsmodellen, Wartung von Produktlinien, Outsourcing und Offshoring von Software Wartung. |
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Arbeitsrecht |
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ArbeitsrechtArbeitsrecht
Überblick über die aktuelle arbeitsrechtliche Situation. Dabei spielt der Kontext zum spezifischen Berufsfeld in Form von ausgewählten Fallbeispielen eine besondere Rolle. Individualarbeitsrecht: Arbeitsvertragsrecht: Anbahnung und Abschluss des Arbeitsvertrages; Rechte und Pflichten der Parteien des Arbeitsvertrages; Beendigung des Arbeitsvertrages. ArbeitnehmerInnenschutzrecht: Technischer ArbeitnehmerInnenschutz (Arbeitsstätten, Arbeitsplätze, Arbeitsmittel und Arbeitsstoffe) Arbeitszeitschutz, Verwendungsschutz. Kollektives Arbeitsrecht: Berufsverbandsrecht, Kollektivvertragsrecht, Arbeitskampfrecht, Betriebsverfassungsrecht. |
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Customer Relationship Management und Customer Engagement |
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Customer Relationship Management und Customer EngagementCustomer Relationship Management und Customer Engagement
Grundlagen zum Customer Relationship Management (CRM) und Customer Engagement (CE). CRM als Managementansatz. Prozesse und Einsatzszenarien im CRM / CE. Einführung von CRM / CE-Systemen. Praktische Einblicke in CRM / CE – Systeme. |
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IT-Strategieentwicklung |
4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
IT-StrategieentwicklungIT-Strategieentwicklung
Im Mittelpunkt steht die Vermittlung von Theorie und Praxis bei der Erstellung einer auf die Unternehmensstrategie abgestimmten IT-Strategie. Grundlagen: Strategische Situationsanalyse, Strategische Zielplanung, Strategieentwicklung, Strategiebewertung, Strategiebeschreibung, Strategieumsetzung, Implementieren der zugehörigen Steuerungsinstrumente und Controlling-Instrumente. Bestandteile einer IT-Strategie: Strategische IT-Ziele und IT-Leitlinien, Applikations- und Infrastrukturstrategie, Innovations- und Investmentstrategie, Sourcing und Organisationsstrategie, Produkt- und Leistungsstrategie. Entwicklung einer IT-Strategie: Ableitung einer IT-Strategie aus den Geschäftsanforderungen, Kombination von Top-down, Bottom-up und Outside in Betrachtung, Strategie-Controlling und Governance-Architekturen: Systematische Einführung eines ganzheitlichen Architekturansatzes (Geschäftsarchitektur, Applikationsarchitektur, Technische Architektur, Anwendungssystemarchitektur), Bewertung von Applikationen anhand der Anforderungsdimensionen des Kerngeschäftes der Geschäftsfelder. Implementierung von IT-Strategien: Ableitung von strategischen Roadmaps zur Implementierung von IT-Strategien, Integration Off- und Nearshoring zur mittelfristigen Effizienzsteigerung, Verankerung der IT-Strategie in der Unternehmenssteuerung. Methoden und Werkzeuge: Umweltanalyse, Analyse der Wettbewerbsdynamik, Konkurrenzanalyse, Marktanalyse, Kundenzufriedenheitsanalyse, Kundenstrukturanalyse, Zukunftsszenarien, SWOT Analyse, Analyse der Kostenstruktur, Balanced Scorecard, IT Assessment, IT Benchmarking, IT Portfolio, IT Scorecard etc. Im Rahmen von Fallstudien werden verschiedene IT-Strategie-Alternativen im Hinblick auf Brancheneignung evaluiert. Basis der Evaluierung sind neben monetär quantitativen Aspekten (z. B. Kostenbetrachtungen) auch weiterführende, qualitative Gesichtspunkte (z. B. Nutzenbetrachtungen). Ziel der Veranstaltung ist es darüber hinaus, Potenziale und Risiken alternativer Strategieentscheidungen bewerten zu können und darauf aufbauend konkrete Handlungsanweisungen formulieren zu können. |
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Unternehmensentwicklung |
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UnternehmensentwicklungUnternehmensentwicklung
Im Mittelpunkt steht die integrative Anwendung des erworbenen Wissens im Hinblick auf eine (fiktive) Unternehmensgründung. Gründungsidee, Unternehmerpersönlichkeit, Marktforschung, Marktanalysen, Stärken/Schwächen-Profile, Chancen/Risikopotentiale, Unternehmensplanung, Strategien und Ziele, Marketing, Mittelbedarf, Organisation, Risikopolitik, Rechnungswesen/Controlling, Rechtlicher Rahmen, Behörden, Planungsrechnungen. |
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Business English Communication |
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Business English CommunicationBusiness English Communication Skills
Die Studierenden werden mit entsprechender Terminologie aus dem Bereich Business English vertraut gemacht. Sie lernen die englische Sprache professionell im beruflichen Kontext einzusetzen und aktuelle und studienrelevante Themen zu diskutieren. Dabei werden sowohl der fachspezifische Wortschatz erweitert als auch grammatikalische Fähigkeiten vertieft und weiter ausgebaut mit dem Ziel die Fremdsprache im Alltag, Studium und Beruf erfolgreich einzusetzen. |
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Intercultural Communication |
2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Intercultural CommunicationIntercultural Communication
Theorien und Kernbegriffe interkultureller Kommunikation Prozesse interkultureller Adaption nach dem Stufenmodell von Milton Bennett und Kulturdimensionen in Anlehnung an Hall, Hampden-Turner, Hofstede und Lewis Beispiele und Erfahrungen aus praktischen Anwendungsbereichen Übungen zur Weiterentwicklung von Schlüsselkompetenzen Rollenspiele, Fallstudien und Critical Incidents im interkulturellen Arbeitssetting |
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Verhandlungstechnik |
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VerhandlungstechnikVerhandlungstechnik
Verhandlungsstile; Wertschätzende Haltung in der Verhandlungssituation; Effizienter Umgang mit Killerphrasen; Positive Rhetorik, Einwandbehandlung, Argumentation und Verhandlungsführung, effiziente Vorbereitung und erfolgreiche Durchführung einer Verhandlung, Checkliste für eine gekonnte Vorbereitung, schwierige Situationen mit Selbstsicherheit meistern, Harvard Konzept. Das effiziente Verhandlungsgespräch, Kreieren von Ergebnissen, die beide Seiten zufrieden stellen (Win-Win Situationen), den/die VerhandlungspartnerIn besser verstehen, Verhandlungsabschluss, Überprüfung und Weiterentwicklung des eigenen, derzeitigen Verhandlungsstils. |
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Training Führungsverhalten |
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Training FührungsverhaltenTraining Führungsverhalten
Operative und menschliche Führungsqualitäten herausarbeiten, um sie im Unternehmen optimal einsetzen zu können; Reflexion des eigenen Führungsverhaltens; Verschiedene Führungsstile; Potenziale der MitarbeiterInnen erkennen und fördern; Führungskraft als Coach; Selbstständigkeit und Lösungskompetenz der MitarbeiterInnen erhöhen; Motivation; Fragend ans Ziel; Win-Win Strategien; Gestaltung von Personalgesprächen. |
Wissenschaftliche Arbeiten
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Wissenschaftliches Arbeiten |
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Wissenschaftliches ArbeitenWissenschaftliches Arbeiten
Grundlagen der Wissenschaftstheorie – der wissenschaftliche Erkenntnisprozess. Grundprinzipien guter wissenschaftlicher Praxis. Empirische Forschung. Wissenschaftliche Literatur: Art von Quellen, Literatursuche, Bibliometrie, Zitieren, Literaturmanagement. Publizieren: Peer-Review-Prozess. Wissenschaftliches Schreiben: Struktur wissenschaftlicher Arbeiten, Stilfragen, LaTeX. |
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Seminar aus Information Management |
6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Seminar aus Information ManagementSeminar aus Information Management
IIm Seminar "Information Management" werden die von den Studierenden erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten vertieft und von ihnen auf neuartige und praxisrelevante Fragestellungen übertragen. Im Seminar werden z.B. Themen aus folgenden Bereichen behandelt: Data Warehousing, Data Governance, Data Science, Data Mining, Business Intelligence und -Analytics, Künstliche Intelligenz, Business und IT-Alignment, IT-Strategie Prozessorientiertes Informationsmanagement, E-Business und E-Commerce. |
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Empirische Forschungsmethoden |
2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Empirische ForschungsmethodenEmpirische Forschungsmethoden
Einführung in die empirische Sozialforschung; Gegenstand, Ziele und Grenzen empirischer Sozialforschung; Rolle von Theorie im Forschungsprozess; Grundprinzipien qualitativer und quantitativer Sozialforschung; Schritte des idealtypischen Forschungsprozesses; Formulierung empirischer Forschungsfragen; empirische Untersuchungsdesigns und Erhebungsmethoden; Probleme der Operationalisierung; Fragebogengestaltung und Leitfadenkonstruktion; Durchführung von Erhebungen; qualitative und quantitative Auswertungsstrategien; Ergebnisdarstellung |
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Masterarbeit |
24 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MasterarbeitMasterarbeit
Erstellen der wissenschaftlichen Masterarbeit. |
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Masterarbeitsseminar |
4 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MasterarbeitsseminarMasterarbeitsseminar
Begleitende Veranstaltung zur Erstellung der Masterarbeit; das Präsentieren der eigenen Ergebnisse und die Diskussion mit KollegInnen soll für die Masterarbeit neue und zusätzliche Impulse geben, bzw. helfen Probleme zu lösen. |
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Masterprüfung |
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MasterprüfungMasterprüfung
Abschließende kommissionelle Prüfung zur Masterarbeit und verwandten Themen aus dem Studium. |
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