Software Development Lab 2
Niveau
Masterstudium
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Folgende Kompetenzen werden in der Lehrveranstaltung erarbeitet:
- Die Studierenden können weiterführende Anwendungskonzepte selbstständig implementieren.
- Die Studierenden können weiterführende Anwendungskonzepte entwickeln und in eine implementierbare Form bringen.
- Die Studierenden können weiterführende Anwendungskonzepte selbstständig implementieren.
- Die Studierenden können weiterführende Anwendungskonzepte entwickeln und in eine implementierbare Form bringen.
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
1. Semester: Die Studierenden verfügen über Vorwissen im Bereich Informationstechnologien im Umfang von 6 ECTS und kennen daher das Konzept der Relationalen Datenbank und können einfache SQL-Abfragen lesen. / 1. Semester: Die Studierenden verfügen über Vorwissen im Bereich Informationstechnologien im Umfang von 6 ECTS und kennen daher einfache Programmierkonzepte (z.B. Variablen, Verzweigungen, Schleifen), sowie typische Programmieransätze (z.B. funktionale Programmierung). / 2. Semester: Modulprüfung SDDE.A1 (Software Development 1)
Lehrinhalte
Im Lab werden die Inhalte der ILV "Softwareentwicklung 2" mit Hilfe von praktische Übungen vertieft. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse werden in der Gruppe diskutiert und erlauben so einen tiefen Einblick in die Materie und eine Festigung des Wissens, das in der ILV theoretisch vermittelt wurde.
Empfohlene Fachliteratur
PRIMÄRLITERATUR:
- Lutz, M (2013): Learning Python (Ed. 1), O'Reilly Media, Farnham (ISBN: 978-1449355739)
SEKUNDÄRLITERATUR:
- Sommerville, I. (2015): Software Engineering, Global Edition (Ed. 10), Pearson Education, London (ISBN: 978-1292096131)
- Williams, L.; Zimmermann, T. (2016): Perspectives on Data Science for Software Engineering (Ed. 1), Morgan Kaufmann, Burlington (ISBN: 978-0128042069)
- Crawley, M. J. (2007): The R Book (Ed. 1), John Wiley & Sons Ltd, Chichester (ISBN: 978-0-470-51024-7)
- Lutz, M (2013): Learning Python (Ed. 1), O'Reilly Media, Farnham (ISBN: 978-1449355739)
SEKUNDÄRLITERATUR:
- Sommerville, I. (2015): Software Engineering, Global Edition (Ed. 10), Pearson Education, London (ISBN: 978-1292096131)
- Williams, L.; Zimmermann, T. (2016): Perspectives on Data Science for Software Engineering (Ed. 1), Morgan Kaufmann, Burlington (ISBN: 978-0128042069)
- Crawley, M. J. (2007): The R Book (Ed. 1), John Wiley & Sons Ltd, Chichester (ISBN: 978-0-470-51024-7)
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Folgende Prüfungsmethoden werden in der Lehrveranstaltung zum Einsatz gebracht:
- Projektarbeit
- Hausarbeiten
- Projektarbeit
- Hausarbeiten
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
2.5
E-Learning Anteil in %
30
Semesterwochenstunden (SWS)
1.0
Geplante Lehr- und Lernmethode
Folgende Methoden kommen zum Einsatz:
- Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Interaktiver Workshop
- Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Interaktiver Workshop
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
2
Name des/der Vortragenden
Prof. (FH) Lukas Demetz, PhD, Prof. (FH) Dr. Lukas Huber
Studienjahr
1
Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls
SDDE.6
Art der Lehrveranstaltung/des Moduls
Übung, Konstruktionsübung
Art der Lehrveranstaltung
Pflichtfach
Praktikum/Praktika
kein