Modulcode:	infEdP-02a
Englische Bezeichnung:	Development of Digital Platforms
Modulverantwortliche(r):	Prof. Dr. Agnes Koschmider
Turnus:	unregelmäßig (SS20 SS21 SS22)
Präsenzzeiten:	2V 2Ü
ECTS:	6
Workload:	30 Std. Vorlesung, 30 Std. Präsenzübung, 120 Std. Selbststudium
Dauer:	ein Semester
Modulkategorien:	BSc-Inf-WP (BSc Inf (21)) BSc-WInf-WP-WInf (BSc WInf (21)) WI (BSc Inf (15)) MSc-Inf-WP (MSc Inf (21)) 2F-MEd-Inf-WP (MEd-Hdl Inf (21)) 2F-MA-Inf-WP (2F-MA Inf (21)) MSc-WInf-WP-WInf (MSc WInf (21)) WI (MSc Inf (15)) MEd-Hdl WP (MEd-Hdl Inf) WWi (MSc WInf (15))
Lehrsprache:	Deutsch
Voraussetzungen:	A3.3 Inf-DBTech Inf-SP Inf-BSKS

Kurzfassung:

In der Vorlesung werden Technologien zur Entwicklung digitaler Plattformen vorgestellt. Den Schwerpunkt der Vorlesung bilden dabei digitale Plattformen für Anwendungen des Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), das physische und virtuelle Objekte untereinander vernetzt mit dem Ziel einer intelligenten Steuerung oder Kontrolle. Bei der Entwicklung von IoT-basierten digitalen Plattformen existieren zahlreiche Herausforderungen, die sich aus strengeren Echtzeitanforderungen der Anwendungsumgebung, der Einhaltung von gesetzlichen Vorgaben zur Protokollierung von Vorgängen oder der Gestaltung intuitiv bedienbarer Benutzungsoberflächen ergeben. Deswegen werden in der Vorlesung Konzepte zur Verarbeitung von Ereignisströmen, zum Datenschutz, Referenzarchitekturen und Benutzungsschnittstellen vorgestellt. Der Einsatz dieser Technologien ermöglicht die Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle, die ebenfalls in der Vorlesung vorgestellt werden.

Lernziele:

Die Studierenden

• können den Einfluss von Daten durch Digitalisierung erfassen
• können das Internet der Dinge als Grundlage für digitale Plattformen erfassen
• Verstehen für den Aufbau von digitalen Plattformen
• sind in der Lage Technologien für den Aufbau digitaler Plattformen auszuwählen und anzuwenden

Lehrinhalte:

• Grundlagen
• Internet der Dinge & Datenmanagement
• Datenintegration & Datenmanagement
• Daten Lakes
• Datenvisualisierung
• Datenanalysen
• Complex Event Processing (1)
• Complex Event Processing (2)
• IT-Sicherheit
• Privacy
• Anwendung: Gesundheitsplattform

Weitere Voraussetzungen:

Vorausgesetzt werden das Software-Praktikum und das Modul Datenbanksysteme

Prüfungsleistung:

Klausurvoraussetzung: Abschließen des Lernpfads mit 100% und min. 40% bei jeder praktischen Übung.

Lehr- und Lernmethoden:

Verwendbarkeit:

Literatur:

Wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

Verweise:

Kommentar: