Angewandte Informatik (M.Sc.)

Angewandte Informatik - Ein Studium mit Zukunft!

Der Masterstudiengang Angewandte Informatik ist konsekutiv und für Informatik und Informatik-nahe Bachelor-Abschlüsse geeignet. Der Masterstudiengang Angewandte Informatik bietet drei Studienschwerpunkte.

Autonome Systeme
Data Science
IT Security

Vernetzt Informationstechnik durchdringt alle Lebensbereiche. Autonome Systeme, wie autonome Fahrzeuge brauchen Sensorik und sehr viele Daten, vernetzte Systeme wiederum müssen sicher ausgelegt sein, die massiv anfallenden Datenmenge müssen analysiert werden. Die von uns ausgebildeten Systementwickler und Softwarearchitekten benötigen ein umfangreiches Fachwissen und zusätzliche Kompetenzen. Diese werden im Masterstudiengang Angewandte Informatik erworben.

FÜR DIE AUFGABEN VON MORGEN GERÜSTET

Der Masterstudiengang Angewandte Informatik vermittelt weiterführende theoretische Kenntnisse auf Gebieten der Informatik und erweitert das Fachwissen in ausgewählten Vertiefungsrichtungen. Damit werden Sie sowohl für Entwicklungs- als auch für Leitungsfunktionen in Industrieunternehmen qualifiziert. Darüber hinaus eröffnet der Masterabschluss die Möglichkeit zur Promotion und anschließend zur Arbeit in der Forschung.

Sie haben die Wahl

Der Masterstudiengang Angewandte Informatik ermöglicht drei Vertiefungsrichtungen. Die Vertiefungsrichtung Autonome Systeme deckt Methoden und Technologien ab, wie sie bei autonomen Fahrzeugen und Systemen eingesetzt werden. Die Vertiefungsrichtung Data Science hat die Analyse großer Datenmengen aus Industrie, Forschung und Wirtschaft und deren Nutzbarmachung im Blick. Die Vertiefungsrichtung IT-Security vermittelt Kompetenzen um Systeme, Netzwerke und involvierte Komponenten wie die Software besser zu schützen.

Können Sie sich für keine der drei Vertiefungsrichtungen entscheiden, dann wählen Sie individuelle Vertiefung nach Ihren Interessen. Werden alle Wahlmodule aus einem Studienschwerpunkt gewählt, so wird die Vertiefungsrichtung im Abschlusszeugnis ausgewiesen. Bei einer individuellen Vertiefung wird keine Vertiefungsrichtung im Abschlusszeugnis angegeben.

Forschung und Entwicklung

Der Masterstudiengang vermittelt berufsqualifizierende Kompetenzen und Fähigkeiten, die weit über die eines Bachelor-Abschlusses hinausgehen. Das Curriculum ist sehr stark forschungsorientiert. Neben der Masterarbeit sind zwei große Forschungsprojekte und eine Publikation Bestandteil des Studiums. Durch die enge Kooperation mit dem Fraunhofer Anwendungszentrum KEIM, das seinen Sitz an der Fakultät Informationstechnik hat, ist sichergestellt, dass stets interessante und aktuelle Forschungsthemen zur Auswahl stehen. Die Fakultät Informationstechnik verfügt über ein tragfähiges Netzwerk von Industriepartnern, die Aufgabenstellungen für Forschungsprojekt und Abschlussarbeiten anbieten. Aktualität, Forschungs- und Anwendungsnähe der Studieninhalte sind damit stets gewährleistet.

Wie ist das Studium aufgebaut?

Der dreisemestrige Studiengang gliedert sich in den ersten beiden Semestern in drei Bereiche: Kernmodule der Informatik, Wahlmodule und Forschungsprojekte. Das dritte Semester umfasst die Masterarbeit.

Die Kernmodule erweitern das theoretische Fundament in den Bereichen Informatik, IT-Sicherheit und theoretische Informatik. Das Forschungsprojekt kann in Unternehmen, Forschungseinrichtungen oder an der Fakultät Informationstechnik durchgeführt werden. Wahlmodule können aus den drei Studienschwerpunkten Autonome Systeme, Data Science oder IT-Security gezielt ausgewählt werden, oder auch schwerpunktübergreifend, falls eine individuelle Vertiefung gewünscht ist. Das Studium wird mit der Masterarbeit im dritten Semester abgeschlossen. Die Masterarbeit kann ebenfalls in Unternehmen, Forschungseinrichtungen oder an der Fakultät Informationstechnik durchgeführt werden.

PROMOTION

Nach Abschluss des Masterstudiengangs besteht die Möglichkeit zur kooperativen Promotion an einer Partner-Uni, oder im Fraunhofer Anwendungszentrum KEIM in Kooperation mit der Universität Stuttgart.

Weitere Informationen

Studiengangflyer

Angewandte Informatik (M.Sc.)

Die Hochschule Esslingen stellt sich vor

Master-Infotag am 19. Mai 2021: Beim digitalen Studieninfo-Event „Wir zeigen’s Dir“ informiert die Hochschule Esslingen über alle Bachelor- und Master-Studiengänge: Schnuppervorlesungen, Beratungsangebote zu Studiengängen und zur Bewerbung, Q&A-Instagram-Event

Modulhandbuch

Modulhandbuch Angewandte Informatik (M.Sc.)

Daten und Fakten

Daten und Fakten - Auf einen Blick

Akademischer Grad	Master of Science (M.Sc.)
Fakultät	Informatik und Informationstechnik
Campus	Campus Esslingen Flandernstraße
Dauer in Semestern	3
Sprache	deutsch/englisch
Bewerbungszeiträume	Für das Sommersemester: vom 15. Oktober bis zum 15. Januar Für das Wintersemester: vom 15. April bis zum 15. Juli
Infos zur Zulassung	Ja, Anzahl der Studienplätze (30 pro Jahr).
Schwerpunkte	Autonome Systeme Der Studienschwerpunkt Autonome Systeme vermittelt Kompetenzen zur Entwicklung und Realisierung von intelligenten, autonom agierenden Systemen. Ein typisches Anwendungsgebiet hierzu ist das autonome Fahren. Daten unterschiedlicher Sensoren werden aufbereitet und analysiert und mit einem Umgebungsmodell, der Straßenkarte, kombiniert. Intelligente Algorithmen berechnen daraus die Verhaltensregeln für das autonom agierende System. Stichworte: Data Fusion, Intelligent Data Analytics, Maschinelles Lernen, Advanced Control, Autonome System Data Science Der Studienschwerpunkt Data Science vermittelt Kompetenzen zur Generierung von Informationen aus sehr großen Datenmengen. Ein typisches Anwendungsgebiet ist schnellere und bessere Informationen zur Unternehmenssteuerung und zur Produktivitätserhöhung zu erhalten. Big Data soll den Unternehmen, einen Vorsprung bei der Entwicklung von neuen Produkten und Geschäftsmodellen verschaffen. Stichworte: Big Data, Data Mining, Intelligent Data Analytics, Cloud Computing, Advanced Data Models IT Security Der Studienschwerpunkt IT Security vermittelt Kompetenzen zur Entwicklung und Realisierung sicherer IT-Systeme. Ein typisches Anwendungsgebiet hierzu ist die Absicherung der IT-Infrastruktur von Unternehmen sowohl netzwerkseitig als auch softwareseitig. Eine der Hauptaufgaben ist Informationssicherheit in Unternehmen zu managen. Stichworte: Network Security, Secure Coding, Digitale Forensik, Penetration Testing, Information Security Management Individuelle Vertiefungsrichtung Eine individuelle, studienschwerpunktsübergreifende Vertiefung ist ebenfalls möglich. In diesem Fall können Wahlmodule auch aus allen drei Studienschwerpunkten nach eigenem Interesse gewählt werden. In diesem Fall wird im Abschlusszeugnis kein Studienschwerpunkt ausgewiesen.

Bewerbung / Zulassung

Bewerbung und Zulassung

Für eine Bewerbung ist ein Informatik oder Informatik-naher Bachelor-Abschluss erforderlich. Sie bewerben sich für den Master-Studiengang online auf dem Master-Bewerbungsportal der Hochschule Esslingen.

Das Studium kann sowohl im Winter- als im Sommersemester aufgenommen werden.

Ihre Bewerbung muss bis zum

für das Sommersemester bis zum 15. Januar,
für das Wintersemester bis zum 15. Juli

eingegangen sein.

Informationen zu den einzureichenden Unterlagen finden sich in der Checkliste Masterstudiengänge.

WEITERE DOKUMENTE, DIE SIE FÜR IHRE BEWERBUNG BENÖTIGEN:

Anlage zum Zulassungsantrag

Bewerbung mit einem ausländischen Abschluss

Die Hochschule Esslingen verlangt die Zeugnisanerkennung eines im Ausland abgeschlossenen Hochschulstudiums durch das Studienkolleg Konstanz.

Studienverlauf - Module

3. Semester	Master-Thesis 25 ECTS Master-Thesis Voraussetzungen: Kenntnisse der Methoden wissenschaftlichen Arbeitens, sichere Anwendung der Methoden des Softwareengineering, umfassende Kenntnisse in der gewählten Vertiefungsrichtung. Gesamtziel: Kenntnisse – fachliche Kompetenzen Die Studierenden kennen • die Qualitätskriterien für wissenschaftliches Arbeiten • die Methoden des Projektmanagement Fertigkeiten – methodische Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage • wissenschaftliche Fragestellungen zu formulieren, • wissenschaftliche Methoden anzuwenden, • wissenschaftliche Projekte zu planen und durchzuführen, • die in den Kern- und Vertiefungsfächern erworbenen Kenntnisse zur Lösung von Problemen einzusetzen, • Lösungsansätze (Stand der Forschung) zu recherchieren und zu verstehen, und zu bewerten, • eigene Lösungsansätze zu entwickeln und umzusetzen, • die Ergebnisse ihres wissenschaftlichen Arbeitens nachvollziehbar dokumentieren. Übergreifende Kompetenzen Die Studierenden können • eine komplexe Problemstellung der Informatik selbstständig, wissenschaftlich, innerhalb einer vorgegebenen Frist zu bearbeiten, • den dazugehörigen Stand der Forschung zu recherchieren, zu strukturieren und zu verstehen, • geeignete Methoden und Verfahren auszuwählen, diese korrekt einzusetzen und falls notwendig sie anzupassen oder weiter zu entwickeln, • ihre Ergebnisse mit anderen Ergebnissen zu vergleichen und ihre Lösungsansätze kritische zu überprüfen, • ihre Ergebnisse strukturiert zu dokumentieren und in wissenschaftlicher Form zu veröffentlichen. Inhalt: • Problemanalyse und Eingrenzung des Themas • Literaturrecherche • Planung der Vorgehensweise, Erarbeitung eines Lösungsansatzes • Zeit- und Projektmanagement • Herstellen eines Bezugs zwischen eigenen Ansätze und dem Stand der Forschung • Wissenschaftliche Darstellung der Ergebnisse • Verteidigung Prüfungsleistung/Studienleistung: Wissenschaftliche Arbeit mit Bericht und Verteidigung Schriftlicher Bericht und mündliche Prüfung (30 Minuten) Publikation 5 ECTS Publikation Voraussetzungen: Kenntnisse der Methoden wissenschaftlichen Arbeitens, erfolgreiche Teilnahme am Forschungsprojekt Gesamtziel: Kenntnisse – fachliche Kompetenzen Die Studierenden kennen • die formalen Aspekte einer wissenschaftlichen Veröffentlichung • geeignete Journalen und Konferenzen Fertigkeiten – methodische Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage • eine Thema für eine Veröffentlichung einzugrenzen • den Stand der Forschung zu recherchieren, zu strukturieren, zu verstehen und wiederzugeben • Bezüge zwischen eigenen Ansätzen und dem Stand der Forschung herzustellen Übergreifende Kompetenzen Die Studierenden können • Forschungsergebnisse strukturiert dokumentieren und in eine publikationsreife Form bringen. Inhalt: Selbstständiges wissenschaftliches Schreiben Prüfungsleistung/Studienleistung: Verfassen einer wissenschaftlichen Publikation Bewertung einer veröffentlichungsreifen Publikation
2. Semester	Advanced Software Engineering 5 ECTS Advanced Software Engineering Voraussetzungen: Grundlagen des Softwareengineering Gesamtziel: Kenntnisse – fachliche Kompetenzen Die Studierenden kennen • Agile Vorgehensweisen in Großprojekten: Scrum/Agile@Scale, Agile Requirements Engineering, • Architekturmodelle für große Systeme: (a)synchrone Kommunikation, Batches, Transaktionen, • Aktuelle Methoden der Software-Qualität, Software Measurements und Metriken, Testing, • Verfahren der Software-Archäologie, • Securityaspekte bei der Systementwicklung. Fertigkeiten – methodische Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage • Methoden des Projekt- & Risikomanagement in realen Softwareprojekten anzuwenden, • Unternehmensarchitekturen zu entwickeln: SOA, Microservices, Governance, Software in der Cloud, DevOps, • an der Ausgestaltung und Umsetzung von Architektur und SE-Prozessen von realen Projekten mitzuwirken. Interdisziplinarität - übergreifende Kompetenzen Die Studierenden können • Probleme des Softwareengineerings in realen modernen Projekten lösen • Arbeiten in global verteilten Teams durchführen Übergreifende Kompetenzen Die Studierenden können • Probleme des Softwareengineerings in realen modernen Projekten lösen • Arbeiten in global verteilten Teams durchführen Inhalt: Fokus auf wichtige aktuelle Aspekte mit Praxisbezug zu Architektur, Qualität, Vorgehen und Digitale Transformation im Software Engineering Prüfungsleistung/Studienleistung: Vorlesung mit integrierten Übungen Klausur (90 Minuten) Künstliche Intelligenz 5 ECTS Künstliche Intelligenz Voraussetzungen: Kenntnisse der Programmiersprache Python, Lineare Algebra, Statistik Gesamtziel Kenntnisse – fachliche Kompetenzen Die Studierenden kennen: Grundlagen der Statistischen Lerntheorie, Verfahren des überwachten Lernens, Verfahren des unüberwachten Lernens, Grundlagen des Python Data-Science Stacks. Fertigkeiten – methodische Kompetenzen Die Studierenden können: geeignete Verfahren für bestimmte Probleme auszuwählen, die erlernten Verfahren mit Hilfe der Programmiersprache Python einzusetzen, die Ergebnisse der Verfahren zu interpretieren. Übergreifende Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage: geeignete Verfahren für bestimmte Probleme auszuwählen die erlernten Verfahren mit Hilfe der Programmiersprache Python einzusetzen, die Ergebnisse der Verfahren zu interpretieren, Verfahren des maschinellen Lernens für Problemlösungen in anderen Domänen einsetzen. Inhalt Grundlagen Wahrscheinlichkeitstheorie Grundlagen Lineare Algebra Grundbegriffe der statistischen Lerntheorie Verfahren des überwachten Lernens Verfahren des unüberwachten Lernens Python Bibliotheken für Maschinelles Lernen Prüfungsleistung/Studienleistung: Vorlesung mit integrierten Übungen Klausur (90 Minuten) Wahlmodul 3 5 ECTS Wahlmodul 3 Voraussetzungen: Abhängig vom gewählten Modul Gesamtziel: Die Studierenden erlangen eine wissenschaftliche und fachliche Vertiefung auf dem Gebiet der Vertiefung. Inhalt: Abhängig vom gewählten Modul Prüfungsleistung/Studienleistung: Abhängig vom gewählten Modul Wahlmodul 4 5 ECTS Wahlmodul 4 Voraussetzungen: Abhängig vom gewählten Modul. Gesamtziel: Die Studierenden erlangen eine wissenschaftliche und fachliche Vertiefung auf dem Gebiet der Vertiefung. Inhalt: Abhängig vom gewählten Modul. Prüfungsleistung/Studienleistung: Abhängig vom gewählten Modul. Forschungsprojekt 2 10 ECTS Forschungsprojekt 2 Voraussetzungen: Anwendung der Methoden des Softwareentwicklung, Kenntnisse in der gewählten Vertiefungsrichtung, Grundkenntnisse wissenschaftlichen Arbeitens Gesamtziel: Kenntnisse – fachliche Kompetenzen Die Studierenden kennen • die Qualitätskriterien für wissenschaftliches Arbeiten • die Methoden des Projektmanagement Fertigkeiten – methodische Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage • wissenschaftliche Projekte im Team zu planen und durchzuführen, • die in den Kern- und Vertiefungsfächern erworbenen Kenntnisse zur Lösung von Problemen aus dem Bereich der Forschung einzusetzen, • Lösungsansätze (Stand der Technik) zu recherchieren und zu verstehen, • gefundene Lösungsansätze bewerten, • die Ergebnisse ihres wissenschaftlichen Arbeitens nachvollziehbar dokumentieren. Übergreifende Kompetenzen Die Studierenden können • unter Anleitung komplexe Problemstellungen aus der Forschung oder aus der Industrie innerhalb einer vorgegebenen Frist zu lösen, • neue Kenntnisse in der Informatik zu gewinnen und neue Verfahren zu entwickeln, • Wissen aus verschiedenen Domänen integrieren, • in einem Team gemeinsam eine Aufgabe erfolgreich umzusetzen. Inhalt: Im Forschungsprojekt bearbeiten Studierende in einem Team unter Anleitung eines Dozenten aktuelle Forschungsthemen aus wissenschaftlichen Einrichtungen oder forschungsnahe Themen aus der Industrie. Die Projekte sind auf ein Jahr angelegt, wobei alle Phasen eines Softwareprojekts durchlaufen werden sollen: Problem- und Anforderungsanalyse, Recherche des Standes der Technik, Projektplanung, Erarbeitung von Lösungsansätzen, Softwareentwurf, Implementierung, Testphase. Die Studierenden erarbeiten Arbeits- und Zeitpläne und berichten regelmäßig über ihren Fortschritt. Am Ende der Semester tragen die Studierenden jeweils Zwischen- bzw. Endergebnisse vor. Prüfungsleistung/Studienleistung: Projektarbeit mit Bericht und Referat Schriftlicher Bericht und Referat (20 Minuten)
1. Semester	Theoretische Informatik 5 ECTS Theoretische Informatik Voraussetzungen: Diskrete Mathematik Gesamtziel: Kenntnisse – fachliche Kompetenzen Die Studierenden kennen Grundbegriffe und mathematische Grundlagen der Theoretischen Informatik Sprachen der Chomsky-Hierarchie mit den zugehörigen Berechnungsmodellen Begriff der Berechenbarkeit und Bedeutung der Unentscheidbarkeit Das Halteproblem und den Satz von Gödel Klassen P / NP, sowie das Konzept der NP-schwere Probleme Ausgewählte NP-schwere Probleme Grundlagen der Informationstheorie Fertigkeiten – methodische Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage Grammatiken für Sprachen zu formulieren, Deterministische von nicht-deterministischen Modelle zu unterscheiden und ihre Mächtigkeit gegeneinander abschätzen, kombinatorisch schwere Berechnungsprobleme zu erkennen und zu klassifizieren, die Grenzen der Informationsverarbeitung zu verstehen und richtig einzuordnen. Übergreifende Kompetenzen Die Studierenden können Systeme formal spezifizieren und Eigenschaften beweisen, erlernten Beweistechniken auf andere Probleme anwenden. Inhalt: Sprachen und Automaten: Chomsky 3 Sprachen und endliche Automaten Chomsky 2 Sprachen und endliche Automaten Chomsky 1+0 Sprachen und Turingmaschinen Grundlagen der Berechenbarkeitstheorie Berechnungsmodelle und deren Beziehung; These von Curch Halteproblem Satz von Gödel Grundlagen der Komplexitätstheorie P und NP und NP-schwere Probleme Ausgewählte NP-schwere Probleme Grundlagen der Informationstheorie Entropie als Informationsbegriff Quellencodierungsverfahren Prüfungsleistung/Studienleistung: Vorlesung mit integrierten Übungen Klausur (90 Min) Security Engineering 5 ECTS Security Engineering Voraussetzungen: Grundlagen der linearen und diskreten Mathematik Gesamtziel: Die Studierenden beherrschen die Methoden zur Einschätzung von Risiken und sind in der Lage, der Situation angemessene Methoden für den sicheren Entwurf, Implementierung und Betrieb eines IT-Systems auszuwählen und anzuwenden. Die Studierenden werden befähigt, die IT-Sicherheit von Anwendungen zu analysieren und zu bewerten. Sie sind in der Lage angemessene IT-Sicherheitslösungen systematisch zu entwickeln und darzustellen. Die Studierenden werden in die Lage versetzt, nach der Einschätzung des Sicherheitsrisikos, Technologien und Vorgehensweisen anzuwenden, um ein sicheres, komplexes und heterogenes IT-System zu entwickeln. Kenntnisse – fachliche Kompetenzen Die Studierenden kennen: • Moderne Verschlüsselungsverfahren • Kryptographische Protokolle • Methoden der beweisbaren sicheren Kryptographie • Security System Modelling • Security Requirements Engineering • Security Design Principles • Verifikation von Sicherheitskomponenten Fertigkeiten – methodische Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage • Sicherheitssysteme zu analysieren, • Sicherheitsrisiken zu analysieren, • Systeme auf Sicherheit zu validieren und zu verifizieren • Informationstechnisch sichere Systeme zu entwerfen Übergreifende Kompetenzen Die Studierenden können • nach der Einschätzung des Sicherheitsrisikos, Vorgehensweisen und Technologien anwenden, um ein sicheres, komplexes und heterogenes IT-System zu entwickeln. Inhalt: • Diskrete Mathematik • Moderne Verschlüsselungsmethoden • Elliptische Kurven • Kryptographische Protokolle • Security System Modelling • Security Requirements Engineering • Security risk assessment • Security design principles and patterns • Verifikation von Sicherheitsprotokollen • Verifikation von Sicherheitskomponenten • Secure Coding Prüfungsleistung/Studienleistung: Vorlesung mit integrierten Übungen Klausur (90 Minuten) Wahlmodul 1 5 ECTS Wahlmodul 1 Voraussetzungen: Abhängig vom gewählten Modul. Gesamtziel: Die Studierenden erlangen eine wissenschaftliche und fachliche Vertiefung auf dem Gebiet der Vertiefung. Inhalt: Abhängig vom gewählten Modul. Prüfungsleistung/Studienleistung: Abhängig vom gewählten Modul. Wahlmodul 2 5 ECTS Wahlmodul 2 Voraussetzungen: Abhängig vom gewählten Modul. Gesamtziel: Die Studierenden erlangen eine wissenschaftliche und fachliche Vertiefung auf dem Gebiet der Vertiefung. Inhalt: Abhängig vom gewählten Modul. Prüfungsleistung/Studienleistung: Abhängig vom gewählten Modul. Forschungsprojekt 1 10 ECTS Forschungsprojekt 1 Voraussetzungen: Anwendung der Methoden des Softwareentwicklung, Kenntnisse in der gewählten Vertiefungsrichtung, Grundkenntnisse wissenschaftlichen Arbeitens Gesamtziel: Kenntnisse – fachliche Kompetenzen Die Studierenden kennen • die Qualitätskriterien für wissenschaftliches Arbeiten • die Methoden des Projektmanagement Fertigkeiten – methodische Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage • wissenschaftliche Projekte im Team zu planen und durchzuführen, • die in den Kern- und Vertiefungsfächern erworbenen Kenntnisse zur Lösung von Problemen aus dem Bereich der Forschung einzusetzen, • Lösungsansätze (Stand der Technik) zu recherchieren und zu verstehen, • gefundene Lösungsansätze bewerten, • die Ergebnisse ihres wissenschaftlichen Arbeitens nachvollziehbar dokumentieren. Interdisziplinarität - übergreifende Kompetenzen Die Studierenden können • unter Anleitung komplexe Problemstellungen aus der Forschung oder aus der Industrie innerhalb einer vorgegebenen Frist zu lösen, • neue Kenntnisse in der Informatik zu gewinnen und neue Verfahren zu entwickeln, • Wissen aus verschiedenen Domänen integrieren, • in einem Team gemeinsam eine Aufgabe erfolgreich umzusetzen. Inhalt: Im Forschungsprojekt bearbeiten Studierende in einem Team unter Anleitung eines Dozenten aktuelle Forschungsthemen aus wissenschaftlichen Einrichtungen oder forschungsnahe Themen aus der Industrie. Die Projekte sind auf ein Jahr angelegt, wobei alle Phasen eines Softwareprojekts durchlaufen werden sollen: Problem- und Anforderungsanalyse, Recherche des Standes der Technik, Projektplanung, Erarbeitung von Lösungsansätzen, Softwareentwurf, Implementierung, Testphase. Die Studierenden erarbeiten Arbeits- und Zeitpläne und berichten regelmäßig über ihren Fortschritt. Am Ende der Semester tragen die Studierenden jeweils Zwischen- bzw. Endergebnisse vor. Prüfungsleistung/Studienleistung: Projektarbeit mit Bericht und Referat Schriftlicher Bericht und Referat (20 Minuten)

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Studien- und Prüfungsordnungen (SPO)

Studiengangsbezogene Studien- und Prüfungsordnung Stand vom 28.07.2020, gültig für Einschreibungen ab Wintersemester 2020-21
Übergreifende Studien- und Prüfungsordnung der Hochschule Esslingen Master Engineering Science nichtamtliche Lesefassung, Stand vom 28.07.2020
Im Intranet-Portal finden Sie eine Gesamtauflistung aller Studien- und Prüfungsordnungen .

Karriereperspektiven

Angewandte Informatik - ein zukunftssicheres Studium

Alle Absolventen des Masterstudiengangs Angewandte Informatik besitzen fundierte Kenntnisse in den Kerngebieten Advanced Software Engineering, Künstliche Intelligenz, Security Engineering und Theoretischer Informatik. Die Kenntnisse in den Kerngebieten befähigen diese ingenieurwissenschaftlich zur arbeiten, Software Projekte methodisch durchzuführen und zu managen und dabei besonderem Fokus auf IT-Sicherheit zu richten. In den beiden Forschungsprojekten werden darüber hinaus technische und soziale Kompetenzen, wie zum Beispiel Abstraktionsvermögen, systemanalytischen Denken sowie Team- und Kommunikationsfähigkeit erworben, die auf kommende Führungsaufgaben vorbereiten.

Studienschwerpunkt Autonome Systeme

Absolventen des Studienschwerpunktes Autonome Systeme besitzen zusätzlich fundierte Kenntnisse in den Anwendungsgebieten Datenfusion, Maschinelles Sehen, Maschinelles Lernen, Regelungstechnik, High Performance Computing und Automotive Systems Design. Sie sind besonders befähigt autonome, vernetze Systeme methodisch zu entwickeln. Sie sind in der Lage komplexe Aufgabenstellungen aus Entwicklung und Forschung ingenieurwissenschaftlich und mathematisch zu bearbeiten. Ausgehend von der Abstraktion der Problemstellung, mathematischer Formulierung und Modellbildung, sind sie in der Lage, intelligente Algorithmen abzuleiten oder bei Bedarf weiterzuentwickeln.

Die typischen Berufsfelder sind Tätigkeiten als Fachexperte oder Führungskraft im Bereich Industrie 4.0, Internet der Dinge und automatisiertes Fahren.

Studienschwerpunkt Data Science

Absolventen des Studienschwerpunktes Data Science besitzen zusätzlich fundierte Kenntnisse in den Anwendungsgebieten Data Mining, Intelligent Data Analytics, Cloud Computing und Advanced Data Models. Sie sind fähig, komplexe Aufgabenstellungen aus Entwicklung und Forschung ingenieurwissenschaftlich und mathematisch zu bearbeiten. Sie sind besonders befähigt, große Datenmengen systematisch zu analysieren, wichtige Merkmale abzuleiten und daraus essentielle Erkenntnisse zu gewinnen.

Die typischen Berufsfelder sind Tätigkeiten als Fachexperte oder Führungskraft im Bereich Data Science oder im Bereich der Digitalisierung in der betrieblichen Praxis.

Studienscherpunkt IT Security

Absolventen des Studienschwerpunktes IT Security besitzen fundierte Kenntnisse in den Anwendungsgebieten Network Security, Secure Coding, Penetration Testing, Digital Forensik. Sie sind fähig, komplexe Aufgabenstellungen aus Entwicklung und Forschung im Bereich IT Security ingenieurwissenschaftlich zu bearbeiten. Sie sind besonders befähigt, bestehende und neue IT-Systeme gegen Angriffe aller Art abzusichern.

Die typischen Berufsfelder sind Tätigkeiten als Fachexperte oder Führungskraft für IT Sicherheit in Unternehmen.

Absolventen dieses Masterstudiengangs sind bestens qualifiziert für eine Führungsaufgabe in Entwicklung und Forschung.

Akkreditierung

Der Master-Studiengang der Fakultät Informationstechnik wurde durch die Akkreditierungsagentur ACQUIN erfolgreich akkreditiert.

Akkreditierungsurkunde ACQUIN Hochschule Esslingen Master Studiengang Angewandte Informatik

Weitere Information zur Akkreditierung und zum Institut-ACQUIN unter www.acquin.org

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Achtung, nur bis zum 15. Juli 2021 läuft die Bewerbungsphase.

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Publikation

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Forschungsprojekt 2

Theoretische Informatik

Security Engineering

Wahlmodul 1

Wahlmodul 2

Forschungsprojekt 1

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