Informatik und IT-Management (M.Sc.)
Berufsbegleitendes Fernstudium

Mit einem Klick auf das jeweilige Foto erfahren Sie, wie unsere Student*innen und Absolvent*innen den berufsbegleitenden Studiengang Informatik und IT-Management (M.Sc.) finden.

Der berufsbegleitende Studiengang Informatik und IT-Management (M.Sc.) wird in enger Zusammenarbeit mit der Dualen Hochschule Gera-Eisenach umgesetzt. Die Studierenden profitieren darüber hinaus vom Verband Deutscher Werkzeug- und Formenbauer (VDWF) als renommiertem Servicepartner.

Für eine Bewerbung zum Studium senden Sie uns bitte den ausgefüllten Immatrikulationsantrag mit den auf Seite 5 des Antrags geforderten Unterlagen unterschrieben und per Post zu. Sollten Sie bis zur Zusammenstellung Ihrer Unterlagen noch etwas Zeit benötigen, können Sie sich gerne schon vorab für einen Studienplatz vormerken lassen.  

Das Modul "Prozessmanagement und IT-Consulting" befähigt Sie,

• den ganzheitlichen Ansatz des Geschäftsprozessmanagements mit den verschiedenen technischen Fragestellungen,  organisatorischen Aspekten, der strategischen Ausrichtung, Organisationskultur sowie Einbindung und Führung von Prozessbeteiligten umzusetzen,
• den Beratungsprozess und das Aufgabenspektrum beim IT-Consulting aufzuzeigen,
• IT-Beratungsprojekte eigenständig zu strukturieren,
• grundlegende Beratungsmethoden und Fähigkeiten aus dem Bereich der Kommunikationstechniken (Soft Skills) anzuwenden.

In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit den folgenden Themen:

1  Prozessmanagement

• Ganzheitlicher Ansatz des Geschäftsprozessmanagements (GPM): Vorgehensmodell für GPM-Projekte, Modellierungs- und Analysemethoden
• PC-basierte Fallstudie zur Prozessmodellierung und -analyse mit ARIS (eEPK,BPMN, Service Blueprint)
• Grundlegende Optimierungsansätze, von KVP, Sig Sigma bis zum Business Reengineering
• Process Intelligence/ Überwachung und Steuerung von Geschäftsprozessen

2  IT-Consulting

• Grundlagen und Nutzen der Unternehmensberatung
• Das Beratungsfeld IT und Digitalisierung
• Der Beratungsprozess und die Beratungskonzeption
• Marketing und Vertrieb der IT-Unternehmensberatung: Segmentierung und Positionierung, Akquisition
• Fallstricke bei der Leistungserbringung
• Beratungstechniken, von der Analyse bis zur Problemlösung
• Moderation, Kommunikation und Konfliktlösung
• Change Management am Beispiel Prozessmanagement

Das Modul "IT-Projektmanagement" befähigt Sie,

• die Bedeutung des Projektmanagements für die Umsetzung von IT-Alignment und Informationsmanagement in Unternehmen zu erkennen,
• Vorhaben hinsichtlich ihrer Projektwürdigkeit zu beurteilen,
• geeignete Vorgehensmodelle zu bewerten und anzuwenden,
• Managementtechniken für effektive und effiziente Entscheidungsprozesse zielführend einzusetzen,
• alle relevanten Elemente des modernen Projektmanagements in den Projektphasen zu integrieren,
• Projekte zu initiieren, zu organisieren, zu planen, zu steuern sowie abzuschließen und
• kompetenzorientierte Schwerpunkte des Projektmanagements zu erklären.

In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit den folgenden Themen:

1  Grundelemente des Projektmanagements im Phasensystem

• Startphase: Situations-/Umfeldanalyse, Kommunikationsplanung, Anforderungsmanagement/Leistungsspezifikation, Projektorganisation, Risiko-/Qualitätsmanagement
• Planungsphase: Planungsmethodik, Projekt-Struktur-Plan, Meilensteinplan, Ablauf- /Terminplanung, Ressourcen-/ Einsatzplanung, Kosten- /Finanzmittelplanung
• Durchführungsphase: Projektsteuerung und -fortschrittsmessung, Meilenstein-Trendanalyse, Rückmeldewesen,  Kostenkontrolle, Einflussnahme und Dokumentation
• Abschlussphase: Projektabnahme, Projektevaluierung

2  Kompetenzbasiertes Projektmanagement

• Typische Managementtechniken
• Softwareunterstützung im Projektmanagement
• Prozessmanagement/Prozessorganisation
• Änderungsmanagement
• Rechtsaspekte: Vertragsmanagement, Projektvertragsarten, Vertragsanalyse, Nachforderungsmanagement
• Kostenmanagement/Finanzmittelmanagement
• Multiprojektmanagement, Projektmanagement-Office
• Teambildung, Führung, Konflikte, Kulturelle Aspekte
• Internationales Projektmanagement
• Projektmarketing und Wissensmanagement in Projekten

3  Requirements Engineering

• Grundlagen und Elemente der Anforderungsanalyse im Kontext der Business-Analyse
• Schritte: Anforderungen ermitteln, prüfen/abstimmen, verwalten, dokumentieren
• Grundlegende Methoden, u.a. Kontextdiagramm, Use-Cases, Volere-Schema

Das Modul "Machine Learning - Big Data Analytics" befähigt Sie,

• Chancen und Möglichkeiten, aber auch Grenzen, die sich durch die Technologien des Maschinellen Lernens ergeben, zu verstehen,
• durch Technologien des Maschinellen Lernens erzeugte Modelle richtig zu bewerten und anzuwenden,
• Entwicklungstendenzen im Bereich des Maschinellen Lernens zu erkennen und zu verstehen,
• Methoden, Algorithmen, Werkzeuge des Maschinellen Lernens gekonnt und sicher anzuwenden,
• Anwendungsszenarien des Maschinellen Lernens zu entwerfen und zu analysieren,
• eine optimale Synthese zwischen marktüblichen Werkzeugen und eigenen Programmen zu realisieren.

In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit den folgenden Themen:

1  Einführung

• Künstliche Intelligenz, Data Science, Maschinelles Lernen
• Wissen, Wissensrepräsentation und Wissensverarbeitung
• Unterschied Daten – Wissen
• Maschinelle Gewinnung und maschinelle Anwendung von Wissen

2  Prinzipien des Maschinelles Lernen

• Hypothesen, Modelle  und Konzeptsprachen
• Methoden und Algorithmen
• Überwachtes Lernen
• Unüberwachtes Lernen
• Semiüberwachtes Lernen
• Verstärkungslernen
• Subsymbolisches und symbolisches Lernen
• Adaption und Abstraktion
• Korrelation und Kausalität
• Lernverfahren für überwachtes Lernen
• Lernverfahren für unüberwachtes Lernen
• Constraintsbasierte Lernverfahren

3  Technologie des Maschinelles Lernen

• Datentypen
• Datenqualität,
• Datenvorverarbeitung
• Visualisierung
• Datentransformation
• Datenpartitionierung
• Auswahl des Lernalgorithmus
• Auswahl der Parameter des Lernalgorithmus
• Modellstabilität
• Modellkorrektheit

4  Lernen sequentieller Modelle

• Subsequenzen
• Klassifikation von Sequenzen
• Clustering von Sequenzen
• Lernen von Assoziativregeln für Sequenzen
• Endliche Automaten als Modell für Sequenzen
• Formale Grammatiken als Modell für Sequenzen
• Hidden Markow-Modell
• Lernen von sequentiellen Modellen mit Zeitstempel

5  Textmining

• Statistische Methoden der Textanalyse
• n-Gram-Modell
• Probalistische Kontextfreie Grammatiken
• Linguistische Methoden der Textanalyse
• Morphologische Probleme
• Syntaxbasierte Textanalyse
• Semantische Textanalyse

Das Modul "Machine Learning - Deep Learning Architectures" befähigt Sie,

• typische Problemstellungen der subsymbolischen Daten- und Wissens­techno­lo­gien zu analysieren,
• Prozessschritte für die adaptive Datenanalyse zu konzipieren,
• Methoden der Prozessschritte zu verstehen und anzuwenden,
• Methoden der Validierungsanalyse zu verstehen und anzuwenden,
• Grundannahmen und Modelle der empirischen Inferenz zu kennen,
• einige mathematische Hintergründe der empirischen Inferenz zu kennen.

In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit den folgenden Themen:

1  Überblick zur Computerbasierten Intelligenz (CI)

• Einführung und CI-Disziplinen
• Grundanliegen
• Prozesskette
• CI-Problemstellungen, Anwendungsbeispiele
• Postulate

2  Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion

• Zielstellungen
• Methoden
• Bewertung
• Beispiele
• Merkmalstypen
• Fluch und Segen der hohen Dimensionalität
• Distanzmaße

3  Gruppierungsanalyse (clustering)

• Agglomerative, hierarchische Cluster-Analyse
• Prototypvektorbasierte Cluster-Analyse
• Fuzzy-Cluster-Analyse
• Anwendungsbeispiele

4  Klassifikationsanalyse

• Ad-hoc Entscheidungsregeln
• Vergleich mit Idealmustern (template matching)
• Optimaler Klassifikator - Bayessche Entscheidungstheorie
• Parametrische Methoden
• Nichtparametrische Methoden
• Lineare Diskriminanzanalyse
• Stützvektormethode (SVM, support-vector machine)
• Künstliche Neuronale Netze: Fehlerrückführungs-Lernen
• Künstliche Neuronale Netze: Wettbewerbs-Lernen
• Relevanz-Lernen
• Anwendungsbeispiele

5  Validierungsanalyse

• Validierung der Cluster-Analyse
• Adaptivität und Generalisierungsfähigkeit
• Validierung der Klassifikations-Analyse: Wahrheitsmatrix, wiederholtes Erzeugen von Stichproben (Resampling), Kreuzvalidierung, Grenzwertoptimierungsanalyse
• Anwendungsbeispiele

6  Tiefe Neuronale Netzarchitekturen (Deep Learning)

• Repräsentationslernen
• PAC-Lernfähigkeit
• Tiefe Faltungsnetze
• Netze vom Typ Langes Kurzzeit-Gedächtnis

Das Modul "Software- und Datenbank-Technologien" befähigt Sie,

• Software-Qualität projektspezifisch zu analysieren und zu bewerten,
• domänenspezifische Sprachen zu verstehen und anzuwenden,
• den internen Aufbau relationaler Datenbanksysteme zu verstehen,
• die Konzepte für Mehrbenutzersynchronisation, Recovery und Anfrageoptimierung zu verstehen und zu bewerten,
• die Kenntnisse effizient für das Datenbank- und Anfrage-Tuning anzuwenden.

In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit den folgenden Themen:

1  Software Qualität

• Definition von Software-Qualität
• Software-Test
• Statische Code-Analyse
• Formale Verfahren

2  Domänenspezifische Sprachen

• Domänenspezifische Sprachen erzeugen
• Codegenerierung

3  Datenbank-Implementierungstechniken

• Architekturmodelle von Datenbank-Management-Systemen
• Datenspeicherung und Datenzugriffe
• Optimierung von Anfragen
• Transaktionsverwaltung
• Recovery

Das Modul "Visualisierung und Interaktion" befähigt Sie,

• digitale Workflows vom Konzept bis zum Produkt zu managen,
• Systemkonfigurationen und Anwendungen auf Basis eines multimediales Projektmanagements zu entwickeln,
• Basistechnologien, ihre Chancen und Grenzen zu analysieren,
• interaktive Applikationen, wie Augmented und Mixed Reality in dezentralen Systemen zu verstehen,
• Eigenschaften der Zielsysteme und Realisierungstechniken aufeinander abzustimmen,
• Methodische Grundlagen in Multimediaprojekten anzuwenden.

In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit den folgenden Themen:

1  Einleitung

• Das multimediale Umfeld
• Definition MM
• Schichtenmodell
• Aufgaben

2  Digitaler Workflow

• Motivation und Trends
• Rapid Product Development und Digital MockUp
• Marketing- und Service- Aspekte
• Aufgaben

3  Virtuelle und multimediale Systeme

• Begriffe und Nutzen
• Herausforderungen
• VR/AR- Systeme, Struktur und Trends
• Edutainment und Serious Gaming
• Datenstrukturen
• Kosten und Nutzen
• Aufgaben

4  Multimediales Projektmanagement

• Besonderheiten
• Projektorganisationsformen
• Vorgehensmodelle
• Produktpräsentationen - eine Herausforderung
• Gestaltung
• Beispiele und Kosten
• Aufgaben

5  Multimediale Standards

• Multimediale Dokumente
• Declarative Standards
• Mobile Anwendungen
• Aufgaben

6  Visualisierung

• Standards
• Deklarative und Imperative Paradigmen
• Modellierung und Repräsentation
• Rendering
• Datenstruktur und Szenen
• Mathematische Grundlagen
• Programmierung
• Aufgaben

7  Interaktionsparadigmen

• Klassifikation
• Interaktionstechniken
• Interaktionsziele
• Navigationsstrukturen
• Multimodale und ubiquitäre Techniken
• Tangible User / Embodied Interfaces
• Ergonomie Aspekte
• Aufgaben

8  Projekt

• Übernahme von Daten aus CAx- Systemen
• Entwicklung einer Produktpräsentation
• Umgang mit Interaktionswerkzeugen

Das Modul "Software-Architekturen" befähigt Sie,

• Konzepte und Methoden aus der agilen Softwareentwicklung auf die spezifischen Bedingungen und Ziele in ihrem Unternehmen anzupassen und anzuwenden,
• die Auswirkungen verschiedener Vorgehensmodelle auf die Qualität der Softwareentwicklung und die Unternehmensziele zu analysieren und zu bewerten,
• neue Anforderungen zu analysieren und beim Entwurf komplexer Architekturen zu berücksichtigen,
• Konzepte und Technologien von Software-Architekturen beim Aufbau komplexer IT-Landschaften anzuwenden,
• bestehende Software-Architekturen zu analysieren und zu bewerten.

In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit den folgenden Themen:

1  Agile Softwareentwicklung

• Vergleich agiler Prozesse mit traditionellen Entwicklungsmodellen, „Softwarekrise“
• SCRUM: Rollen, Artefakte und Werkzeuge
• Effekte und Auswirkungen von Scrum
• Praktisches Planspiel: Softwareentwicklung mit Scrum

2  Software-Architekturen in der Softwareentwicklung

• Grundlagen und Konzepte für Softwarearchitekturen
• Integration von Unternehmensarchitekturen
• Technologische Grundlagen von SOA (Schichtenarchitektur mit offenen Standards)
• Middleware und Enterprise Service Bus
• Prozessverarbeitung und –steuerung in einer SOA
• Ressourcenorientierte Architekturen (RESTful Services)

3  Zukunftsweisende Trends

• Mobile Geräte und Geschäftsprozesse im SOA-Umfeld
• Internet of Things – datengetriebene Architekturen
• Selbst-adaptierende Architekturen
• Industrie 4.0

Das Modul "Digital Business" befähigt Sie,

• Geschäftsmodelle und -prozesse im Digital Business zu verstehen,
• typische Digital Business-Systemarchitekturen fallspezifisch anzuwenden,
• Formen der Transaktion und Kommunikation zwischen Geschäftspartnern zu analysieren,
• die Gestaltung von Beschaffungs-, Absatz- und Vermittlungsprozessen zu bewerten,
• konkrete Lösungen für Problemstellungen aus der Praxis zu realisieren.

In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit den folgenden Themen:

1  Grundlagen des Digital Business

• Digitalisierung der Gesellschaft und Innovationstreiber des digitalen Zeitalters
• Informationsaustausch als Notwendigkeit der Digitalen Wirtschaft
• Informationsökonomie als Ausgangspunkt für die Digitale Wirtschaft

2  Informationswettbewerb als Ergebnis der Digitalen Wirtschaft

• Plattformen der Digitalen Wirtschaft
• Geschäftsmodelle der Digitalen Wirtschaft
• Akzeptanzmodell der Digitalen Wirtschaft

3  Digitaler Einkauf: eProcurement

• Systeme im digitalen Einkauf
• Prozessgestaltung im digitalen Einkauf

4  Digitaler Verkauf: eShop

• Systeme im digitalen Verkauf
• Prozessgestaltung im digitalen Verkauf

5  Digitalisierung im Mobile Business

• Marktspezifika
• Wertschöpfung im Mobile Business
• Smartphone-/App-Commerce
• Mobile Payment
• Mobile CRM

Das Modul "Relationship Management und Online-Marketing" befähigt Sie,

• anhand des klassischen Marketingmanagementprozesses einen eigenen Marketingplan für Ihr Unternehmen zu entwickeln,
• zentrale Erfolgsfaktoren des Beziehungs­manage­ments zu benennen,
• zielgerichtete CRM-Maßnahmen und -Kampagnen zu konzipieren,
• Kenntnisse aus den Be­reichen Social-Media-Marketing, Affiliate-Marketing, Suchmaschinen­optimierung und weiterer Formen des Online-Marketings zielgerichtet anzuwenden.

In diesem Modul beschäftigen Sie sich mit den folgenden Themen:

1  Situationsanalyse des Unternehmens und Ableitung von Marketing-Zielen

2  Marketingstrategien

3  Marktforschung

4  Einsatz der Marketinginstrumente: Produkt, Preis, Kommunikation, Distribution

5  Erweiterung auf Dienstleistungsmarketing

6  Übertragung der klassischen Marketinginstrumente auf Online-Marketing: SEO, Social Media Analytics, Sentiment Analysis

7  Customer Relationship Marketing (CRM) und Customer Experience