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VorlesungsverzeichnisMaster of Science - IT-Systems EngineeringPrüfungsversion Wintersemester 2010/11

Sommersemester 2020

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis 4

Veranstaltungen 5

81692 S - Mobile & Digital Business I 5

81693 S - Mobile & Digital Business III 5

81731 P - Global Team-Based Innovation II 5

81732 V - Future Interactive Technology 6

81733 VU - Graphenalgorithmen 6

81734 P - Advanced Competitive Programming 6

81735 V - Trends in BPM Research 7

81736 VU - Trends and Concepts in the Software Industry III: Exercise 7

81737 S - HCI Project Seminar: Virtual reality, physical modeling, and software systems 7

81741 S2 - Analysis and Visualization of Software Data 8

81742 S2 - Analysis and Visualization of Spatial-temporal Data 8

81743 S2 - Techniques for Image and Video Analysis 9

81744 S2 - Visual Analytics for high-dimensional Data 9

81745 VU - Data-Driven Decision-Making in Enterprise Applications 9

81746 P - Eye Tracking: Methods, Techniques, and Studies 10

81747 VU - Causal Inference - Theory and Applications in Enterprise Computing 10

81748 V - Human-centered Design and Requirements Engineering for Software-Engineers 10

81749 P - Online Learning for Self-Healingand Self-Optimization 11

81750 S - Simulation 11

81751 S - Software using machine learning: how to test and verify 11

81752 S - Graph Transformation for Software Engineers 12

81754 S - Truth discovery algorithms 12

81755 P - Reactive Model Training on Low-Spec-Hardware 12

81756 V - Management Essentials 13

81758 PS - Solving the Climate Crisis with Text Mining 13

81759 VU - Computational Statistic 13

81857 S - Hot Topics in Secure Identity Research 14

81858 S2 - Event- and Streamprocessing 14

81860 V - Process Mining in Digital Health 15

81876 S - Data Extraction for Processing Mining 15

81877 S - Practical Applications of Deep Learning 15

81878 VS - Current Topics in Cryptography 16

81879 S - Blockchain-based Self-Sovereign Identy Solution - Current State and Future Application 16

81881 S - Usable Security and Privacy 16

81882 V - Netzwerksicherheit 17

81883 P - Generating Realistic SAT Instances 17

81884 VU - Theory of Evaluationary Algorithms 17

81887 VU - Probability and Computing 18

81888 VU - Deep Learning 18

2Abkürzungen entnehmen Sie bitte Seite 4

Inhaltsverzeichnis

81889 S - Theory and applications of causal inferences and causal learning 18

81894 VS - Statistics in Connected Healthcare 19

81895 P - Polyglot-Programmierung 19

81896 P - Endbenutzer Entwicklung 20

81898 P - Code Respository Mining 20

Glossar 21


Abkürzungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Veranstaltungsarten

AG Arbeitsgruppe

B Blockveranstaltung

BL Blockseminar

DF diverse Formen

EX Exkursion

FP Forschungspraktikum

FS Forschungsseminar

FU Fortgeschrittenenübung

GK Grundkurs

IL individuelle Leistung

KL Kolloquium

KU Kurs

LK Lektürekurs

LP Lehrforschungsprojekt

OS Oberseminar

P Projektseminar

PJ Projekt

PR Praktikum

PS Proseminar

PU Praktische Übung

RE Repetitorium

RV Ringvorlesung

S Seminar

S1 Seminar/Praktikum

S2 Seminar/Projekt

S3 Schulpraktische Studien

S4 Schulpraktische Übungen

SK Seminar/Kolloquium

SU Seminar/Übung

TU Tutorium

U Übung

UP Praktikum/Übung

V Vorlesung

VE Vorlesung/Exkursion

VP Vorlesung/Praktikum

VS Vorlesung/Seminar

VU Vorlesung/Übung

WS Workshop

Veranstaltungsrhytmen

wöch. wöchentlich

14t. 14-täglich

Einzel Einzeltermin

Block Block

BlockSa Block (inkl. Sa)

BlockSaSo Block (inkl. Sa,So)

Andere

N.N. Noch keine Angaben

n.V. Nach Vereinbarung

LP Leistungspunkte

SWS Semesterwochenstunden

Belegung über PULS

PL Prüfungsleistung

PNL Prüfungsnebenleistung

SL Studienleistung

L sonstige Leistungserfassung

4

Master of Science - IT-Systems Engineering - Prüfungsversion Wintersemester 2010/11

Vorlesungsverzeichnis

Veranstaltungen

81692 S - Mobile & Digital Business I

Gruppe Art Tag Zeit Rhythmus Veranstaltungsort 1.Termin Lehrkraft

1 S Do 10:00 - 12:00 wöch. 3.06.S27 23.04.2020 Alexander Gleiß, MaikDehnert

Kommentar

Der Einfluss von Smartphones und sonstigen mobilen Endgeräten im Zusammenhang mit der Erfassung, Auswertung,Aufbereitung und Nutzung von Daten auf neuartige Weise mittels "Big Data"-Techniken verändert die Beziehung zwischenOrganisationen und Endkunden auf strategischer Ebene. Dabei ist insbesondere der Einfluss zentraler Marktteilnehmer wieApple, Google, Facebook und Amazon auf die Realwirtschaft Gegenstand aktueller Forschung.

Aufbauend auf die Vorlesung Mobile & Digital Business sowie dem zugehörigen Seminar I wurden die Studierenden indas wissenschaftliche Arbeiten eingeführt, an die aktuelle Forschung und tiefgehende Analyse herangeführt und habenselbständig Teilprobleme mit wissenschaftlichen Methoden bearbeitet. Im Seminar Mobile & Digital Business II werden dieseFähigkeiten vertieft angewendet und eine Masterarbeit in diesem Fachgebiet vorbereitet.

Voraussetzung

Das Seminar MDB I wird für M.Sc.-Studenten der WI im 2. Semester mit bestandener Klausur MDB angeboten. Es ist geöffnetfür M.Sc. Studenten des entsprechenden Vertiefungsfachs der BWL (ebenfalls mit bestandener Klausur MDB) und der INF /CS (ohne Voraussetzungen).

Literatur

Siehe Homepage des Lehrstuhls

Leistungsnachweis

Die Anzahl der Seminarplätze ist begrenzt. Die Seminarleistung wird in Form einer Präsentation (1/3) und einer Seminararbeit(2/3) erbracht. Die Seminararbeit erfolgt in Form eines wissenschaftlichen Artikels in deutscher oder englischer Sprache.

81693 S - Mobile & Digital Business III


1 S Mi 12:00 - 14:00 wöch. 3.06.S13 22.04.2020 Maik Dehnert, AlexanderGleiß

81731 P - Global Team-Based Innovation II


1 P N.N. N.N. Block N.N. N.N. Dr. Matthias Uflacker

Kommentar

Angaben zum Lehrinhalt in der Beschreibung aufrufbar unter https://hpi.de/studium/lehrveranstaltungen/it-systems-engineering-ba.html

Voraussetzung

Voraussetzungen werden in den Lehrinhaltsbeschreibungen unter https://hpi.de/studium/lehrveranstaltungen/it-systems-engineering-ba.html benannt.



Bemerkung

Unter https://hpi.de/studium/lehrveranstaltungen/it-systems-engineering-ba.html sind folgende Angaben aufrufbar:

• Raum und Zeit• Lehrinhalt und Leistungserfassung• Teilnehmerbegrenzung

81732 V - Future Interactive Technology


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr.-Ing. PatrickMarkus Baudisch

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81733 VU - Graphenalgorithmen


1 P N.N. N.N. Einzel N.N. N.N. Prof. Dr. Tobias Friedrich

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81734 P - Advanced Competitive Programming


1 VU N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Tobias Friedrich

Kommentar




Voraussetzung


Bemerkung



81735 V - Trends in BPM Research


1 VU N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Mathias Weske

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81736 VU - Trends and Concepts in the Software Industry III: Exercise


1 VU N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Hasso Plattner

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81737 S - HCI Project Seminar: Virtual reality, physical modeling, and software systems


1 S N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr.-Ing. PatrickMarkus Baudisch



Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81741 S2 - Analysis and Visualization of Software Data


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Jürgen Döllner

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81742 S2 - Analysis and Visualization of Spatial-temporal Data


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Jürgen Döllner

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung





81743 S2 - Techniques for Image and Video Analysis


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Matthias Trapp

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81744 S2 - Visual Analytics for high-dimensional Data


1 P N.N. N.N. Block N.N. N.N. Prof. Dr. Jürgen Döllner

Kommentar

Angaben zum Lehrinhalt in der Beschreibung aufrufbar unter https://hpi.de/studium/lehrveranstaltungen.html

Voraussetzung

Voraussetzungen werden in den Lehrinhaltsbeschreibungen unter https://hpi.de/studium/lehrveranstaltungen.html benannt.

Bemerkung

Unter https://hpi.de/studium/lehrveranstaltungen.html sind folgende Angaben aufrufbar:


81745 VU - Data-Driven Decision-Making in Enterprise Applications


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Matthias Uflacker

Kommentar


Voraussetzung




Bemerkung



81746 P - Eye Tracking: Methods, Techniques, and Studies


1 P N.N. N.N. Block N.N. N.N. Dr. Matthias Trapp

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81747 VU - Causal Inference - Theory and Applications in Enterprise Computing


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Matthias Uflacker

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81748 V - Human-centered Design and Requirements Engineering for Software-Engineers


1 VU N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Matthias Uflacker

Kommentar


Voraussetzung




Bemerkung



81749 P - Online Learning for Self-Healingand Self-Optimization


1 P N.N. N.N. Block N.N. N.N. Holger Giese

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81750 S - Simulation


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Holger Giese

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81751 S - Software using machine learning: how to test and verify


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Leen Lambers

Kommentar


Voraussetzung




Bemerkung



81752 S - Graph Transformation for Software Engineers


1 VU N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Leen Lambers

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81754 S - Truth discovery algorithms


1 P N.N. N.N. Block N.N. N.N. Prof. Dr. Felix Naumann

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81755 P - Reactive Model Training on Low-Spec-Hardware


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Thorsten Papenbrock;

Kommentar




Voraussetzung


Bemerkung



81756 V - Management Essentials


1 BL N.N. N.N. Block N.N. N.N. Prof. Dr. Eric Kearney

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81758 PS - Solving the Climate Crisis with Text Mining


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. Ralf Krestel

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81759 VU - Computational Statistic


1 VU N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. BernhardRenard



Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81857 S - Hot Topics in Secure Identity Research


1 VU N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Christoph Meinel

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81858 S2 - Event- and Streamprocessing


1 S2 N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Tilmann Rabl

Raum und Zeit nach Absprache

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung





81860 V - Process Mining in Digital Health


1 VU N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Luise Pufahl

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81876 S - Data Extraction for Processing Mining


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Mathias Weske

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81877 S - Practical Applications of Deep Learning


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Dr. rer. nat. Haojin Yang

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung





81878 VS - Current Topics in Cryptography


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Anja Lehmann

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81879 S - Blockchain-based Self-Sovereign Identy Solution - Current State and Future Application


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Christoph Meinel

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81881 S - Usable Security and Privacy


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Christoph Meinel

Kommentar


Voraussetzung




Bemerkung



81882 V - Netzwerksicherheit


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Christian Dörr

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81883 P - Generating Realistic SAT Instances


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Tobias Friedrich

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81884 VU - Theory of Evaluationary Algorithms


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Tobias Friedrich

Kommentar


Voraussetzung




Bemerkung



81887 VU - Probability and Computing


1 VU N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Tobias Friedrich


Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81888 VU - Deep Learning


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. ChristophLippert

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81889 S - Theory and applications of causal inferences and causal learning


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. ChristophLippert



Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81894 VS - Statistics in Connected Healthcare


1 VS N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. Bert Arnrich


Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81895 P - Polyglot-Programmierung


1 P N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. RobertHirschfeld

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung





81896 P - Endbenutzer Entwicklung


1 V N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. RobertHirschfeld

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung



81898 P - Code Respository Mining


1 P N.N. N.N. wöch. N.N. N.N. Prof. Dr. RobertHirschfeld

Kommentar


Voraussetzung


Bemerkung




Glossar

Glossar

Die folgenden Begriffserklärungen zu Prüfungsleistung, Prüfungsnebenleistung und Studienleistung gelten im Bezug aufLehrveranstaltungen für alle Ordnungen, die seit dem WiSe 2013/14 in Kranft getreten sind.

Prüfungsleistung Prüfungsleistungen sind benotete Leistungen innerhalb eines Moduls. Aus der Benotungder Prüfungsleistung(en) bildet sich die Modulnote, die in die Gesamtnote des Studiengangseingeht. Handelt es sich um eine unbenotete Prüfungsleistung, so muss dieses ausdrücklich(„unbenotet“) in der Modulbeschreibung der fachspezifischen Ordnung geregelt sein. WeitereInformationen, auch zu den Anmeldemöglichkeiten von Prüfungsleistungen, finden Sie unteranderem in der Kommentierung der BaMa-O

Prüfungsnebenleistung Prüfungsnebenleistungen sind für den Abschluss eines Moduls relevante Leistungen, die– soweit sie vorgesehen sind – in der Modulbeschreibung der fachspezifischen Ordnungbeschrieben sind. Prüfungsnebenleistungen sind immer unbenotet und werden lediglichmit "bestanden" bzw. "nicht bestanden" bewertet. Die Modulbeschreibung regelt, obdie Prüfungsnebenleistung eine Teilnahmevoraussetzung für eine Modulprüfung odereine Abschlussvoraussetzung für ein ganzes Modul ist. Als Teilnahmevoraussetzungfür eine Modulprüfung muss die Prüfungsnebenleistung erfolgreich vor der Anmeldungbzw. Teilnahme an der Modulprüfung erbracht worden sein. Auch für Erbringung einerPrüfungsnebenleistungen wird eine Anmeldung vorausgesetzt. Diese fällt immer mitder Belegung der Lehrveranstaltung zusammen, da Prüfungsnebenleistung im Rahmeneiner Lehrveranstaltungen absolviert werden. Sieht also Ihre fachspezifische OrdnungPrüfungsnebenleistungen bei Lehrveranstaltungen vor, sind diese Lehrveranstaltungenzwingend zu belegen, um die Prüfungsnebenleistung absolvieren zu können.

Studienleistung Als Studienleistung werden Leistungen bezeichnet, die weder Prüfungsleistungen nochPrüfungsnebenleistungen sind.

21

Impressum

HerausgeberAm Neuen Palais 1014469 Potsdam

Telefon: +49 331/977-0Fax: +49 331/972163E-mail: [email protected]: www.uni-potsdam.de

UmsatzsteueridentifikationsnummerDE138408327

Layout und Gestaltungjung-design.net

Druck

19.8.2020

Rechtsform und gesetzliche VertretungDie Universität Potsdam ist eine Körperschaft des Öffentlichen Rechts. Sie wirdgesetzlich vertreten durch Prof. Oliver Günther, Ph.D., Präsident der UniversitätPotsdam, Am Neuen Palais 10, 14469 Potsdam.

Zuständige AufsichtsbehördeMinisterium für Wissenschaft, Forschung und Kultur des Landes BrandenburgDortustr. 3614467 Potsdam

Inhaltliche Verantwortlichkeit i. S. v. § 5 TMG und § 55 Abs. 2RStVReferat für Presse- und ÖffentlichkeitsarbeitReferatsleiterin und Sprecherin der UniversitätSilke EngelAm Neuen Palais 1014469 PotsdamTelefon: +49 331/977-1474Fax: +49 331/977-1130E-mail: [email protected]

Die einzelnen Fakultäten, Institute und Einrichtungen der Universität Potsdam sind für die Inhalte und Informationen ihrerLehrveranstaltungen zuständig.

puls.uni-potsdam.de

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