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Computer Science<\/div>Department an der FH Technikum Wien<\/p><\/a><\/div>\n\n\n\n
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\n\n\n\u00dcber uns<\/div>\n\n\n\nFakult\u00e4ten und Departments<\/div>\n\n\n\nDepartment Computer Science<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\nKompetenzfelder<\/a><\/div>\n\n\n\nForschung<\/div>\n\n\n\nPublikationen
<\/div>\n\n\n\nTeam
<\/div>\n\n\n\nUsability Labor<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\nDas Department Computer Science befasst sich neben der Bereitstellung der Lehre f\u00fcr die FH Technikum Wien in seinen vier Kompetenzfeldern \u201eArtificial Intelligence & Data Analytics\u201c, \u201eDigital Enterprise & UX\u201c, \u201eSoftware Engineering & DevOps\u201c sowie \u201eInformation Secuity\u201c fachlich inhaltlich mit der Erforschung und Anwendung moderner IKT Technologien wie z.B. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI), Augmented und Virtual Reality oder Blockchain. Die im Forschungsschwerpunkt \u201eData Driven, Smart & Secure Systems\u201c zusammengefassten Forschungs- und Entwicklungst\u00e4tigkeiten besch\u00e4ftigen sich unter anderem mit interdisziplin\u00e4ren Themenfeldern \u201eInteroperable Systems\u201c, \u201eeHealth\u201c, \u201eSmart Mobility & Smart Cities\u201c, \u201eCyber Security\u201c oder \u201eAI in Applications\u201c und stellen eine anwendungsorientierte Forschung dar, bei der die Einbettung in existierende Prozesse und Unternehmen im Vordergrund stehen. <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\nLeitung<\/h2>\n\n\n\n
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\n\n\nDaten sind unverzichtbar f\u00fcr jede Form der Digitalisierung in Industrie und Gesellschaft, die sich erst durch wertbringende Nutzung derselben entfalten kann. Im Mittelpunkt des Kompetenzfelds \u201eArtificial Intelligence & Data Science\u201c stehen Fachbereiche, Methoden sowie Technologien zum Sammeln, Verwalten und Verwerten von Daten:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Im Grundlagenbereich umfassen die Kompetenzen (a) Datenmodellierung<\/strong>, (b) Datenanalyse<\/strong> (Statistik, multivariate Analyse bzw. kausale Inferenz mittels R, Python und Matlab) sowie (c) Datenmanagement <\/strong>wie Datenbanksysteme, NoSQL-Datensilos (Elastic Stack, InfluxDB) und Big Data Infrastrukturen (Hadoop).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Darauf bauen Techniken f\u00fcr (a) Data Warehousing<\/strong>, (b) Data Mining und Machine Learning<\/strong> und (c) Knowledge Engineering<\/strong> auf, welche u.a. die Formalismen des maschinellen Lernens (Logik, Bayes, Decision Trees, Clustering, Neuronale Netze, usw.) beinhalten.<\/li>\n\n\n\n
- Zu den Anwendungsbereichen z\u00e4hlen (a) die datenbasierte Entscheidungsunterst\u00fctzung<\/strong> (Business Intelligence), (b) Smart Data<\/strong> Ans\u00e4tze zum Aufzeichnen von Zeitreihendaten (z.B. Sensorwerte) und Erstellen von Vorhersagemodellen (etwa Predictive Maintenance) sowie (c) ausgew\u00e4hlte Gebiete der AI<\/strong> (u.a. Sprachverarbeitung oder Bilderkennung).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Die Expertise flie\u00dft in Lehre und Forschung an der FH Technikum Wien ein, wobei auch Praxisseminare f\u00fcr die betriebliche Weiterbildung (Data Engineering, Data Science) sowie Basiskurse f\u00fcr Schulen (AI Grundlagen f\u00fcr P\u00e4dagogInnen, Roboterprogrammierung f\u00fcr Sch\u00fclerInnen) angeboten werden.<\/p>\n\n\n\n
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\n\u201eThere is nothing so useless as doing efficiently that which should not be done at all.\u201c<\/em> (Peter Drucker)<\/p>\n\n\n\n
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Digitalisierung erm\u00f6glicht einen Wandel unseres Handelns. Aufgaben, Prozesse, Kollaboration und vieles mehr k\u00f6nnen vollst\u00e4ndig mit Hilfe von Software unterst\u00fctzt werden. Die Herausforderung liegt jedoch im Detail \u2013 Prozesse m\u00fcssen optimiert, Aufgaben beschrieben, Kollaboration definiert werden sodass im Zuge einer Toolauswahl eine fundierte Entscheidung getroffen werden kann. Erst dann kann der tats\u00e4chliche Mehrwert der Digitalisierung gehoben werden. Das Kompetenzfeld \u201eDigital Enterprise & UX\u201c unterst\u00fctzt diese unternehmerischen Digitalisierungsaktivit\u00e4ten und bereitet Studierende im Zuge der akademischen Lehre wie auch in unterschiedlichen Spezialschulungen auf die Herausforderungen in diesem Umfeld vor.<\/p>\n\n\n\n
Die Kernbereiche<\/strong> des Kompetenzfelds umfassen demnach:<\/p>\n\n\n\n
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- die Business Analyse, welche Themen wie Gesch\u00e4ftsprozesserhebung und -modellierung, Innovation und Innovationsmanagement, Qualit\u00e4tsmanagement, sowie Auswahl und Einf\u00fchrung von IT L\u00f6sungen umfasst,<\/li>\n\n\n\n
- Requirements Engineering mit der Erhebung, Erfassung, Modellierung und Abstimmung von Softwareanforderungen,<\/li>\n\n\n\n
- Usability Engineering und Human Centered Design sowie das Testen von Usability in unserem Usability Labor zB mit Playtesting oder Eyetracking,<\/li>\n\n\n\n
- Traditionelles, agiles und hybrides Projektmanagement,<\/li>\n\n\n\n
- IT Management inklusive IT Governance und IT Controlling,<\/li>\n\n\n\n
- die generelle Auswahl und Einf\u00fchrung von IT L\u00f6sungen,<\/li>\n\n\n\n
- eCommerce\/ mCommerce, digitales Marketing, Growth Hacking, Social Media Management und<\/li>\n\n\n\n
- ERP Management inklusive Auswahl, Schulung und Einf\u00fchrung.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
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\nUm Software Applikationen, L\u00f6sungen und Systeme in ad\u00e4quater Qualit\u00e4t und den Kundenanforderungen entsprechend bereitstellen und betreiben zu k\u00f6nnen, bedarf es eines methodischen Vorgehens, moderner Programmiertechniken, effizienter Entwicklungswerkzeuge und Standards. <\/p>\n\n\n\n
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Software Engineering ist genau diese \u201ezielorientierte Bereitstellung und systematische Verwendung von Prinzipien, Methoden, Konzepten, Notationen und Werkzeugen f\u00fcr die arbeitsteilige, ingenieursm\u00e4\u00dfige Entwicklung und Anwendung von umfangreichen Software-Systemen.\u201c <\/p>\n\n\n\n
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DevOps (Development and Operations) wurde in den letzten Jahren zu einem zentralen Begriff und beschreibt eine moderne Softwarekultur und -praxis, die darauf abzielt, Entwicklung und Betrieb durch Anwendung agiler Entwicklungs\u00admethoden und Automatisierung zu einer integrierten Wertsch\u00f6pfungskette zusammenzufassen. <\/p>\n\n\n\n
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Schwerpunkte in Lehre und Forschung: <\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Software System Lifecycle <\/li>\n\n\n\n
- Vorgehensmodelle, Software Qualit\u00e4t, Test, Testautomatisierung <\/li>\n\n\n\n
- DevOps <\/li>\n\n\n\n
- Lean, Agile, Continuous Build \/ Integration \/ Delivery, IaaS <\/li>\n\n\n\n
- Software Architekturen <\/li>\n\n\n\n
- Betriebssysteme, Verteilte Systeme, Cloud Computing, Interoperability, Blockchain, AR\/VR <\/li>\n\n\n\n
- Software Konstruktion & Programmiertechniken <\/li>\n\n\n\n
- Design, Modellierung <\/li>\n\n\n\n
- High Level Programmierung (Prozedural, Objektorientiert, Funktional) <\/li>\n\n\n\n
- App\/Web Entwicklung <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Information Security <\/strong><\/p>\n\n\n\n
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Daten und Informationen sind besonders wertvolle und somit sch\u00fctzenswerte Assets f\u00fcr Unternehmen, Organisationen, \u00f6ffentliche Einrichtungen und Privatpersonen. Die in den letzten Jahren exponentiell zugenommenen Bedrohungen und die damit verbundene notwendige Umsetzung von Schutzma\u00dfnahmen haben das Thema Informationssicherheit immer mehr in den Mittelpunkt ger\u00fcckt und unter anderem auch dazu gef\u00fchrt, dass \u201eCyber Security\u201c neben \u201eAI\u201c als eines der zentralen strategischen Themen der Europ\u00e4ischen Union im IT Bereich erkl\u00e4rt wurde. Um unsere Daten vor den vielf\u00e4ltigen Bedrohungen zu sch\u00fctzen, m\u00fcssen Systeme, Abl\u00e4ufe und interne Kontrollen konzipiert, analysiert und implementiert werden. Nur so k\u00f6nnen Verf\u00fcgbarkeit, Integrit\u00e4t und Vertraulichkeit von Daten \u2013 egal ob sie gerade gespeichert, verarbeitet oder \u00fcbertragen werden, gesichert sein. Da die Anforderungen an die Sicherheit ein sehr umfangreicher und komplexer Katalog ist, der von Sicherheit der \u00dcbertragungsnetze, \u00fcber Sicherheit der Betriebssysteme von Client und Server bis hin zu Netzwerk Konfiguration aber auch organisatorische Richtlinien und Sicherheits- und Awareness Schulungen f\u00fcr Mitarbeiter geht, ist das Kompetenzfeld mit interner wie externer Expertise sehr breit aufgestellt. <\/p>\n\n\n\n
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AI Engineering<\/div>Master-Studiengang an der FH Technikum Wien<\/p><\/a><\/div>\n\n\n\n
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\nStudium<\/a><\/div>\n\n\n\nBerufsaussichten<\/a><\/div>\n\n\n\nVoraussetzungen<\/a><\/div>\n\n\n\nFAQS<\/a><\/div>\n\n\n\nNews<\/a><\/div>\n\n\n\nKontakt<\/a><\/div>\n\n\n\n
- Zu den Anwendungsbereichen z\u00e4hlen (a) die datenbasierte Entscheidungsunterst\u00fctzung<\/strong> (Business Intelligence), (b) Smart Data<\/strong> Ans\u00e4tze zum Aufzeichnen von Zeitreihendaten (z.B. Sensorwerte) und Erstellen von Vorhersagemodellen (etwa Predictive Maintenance) sowie (c) ausgew\u00e4hlte Gebiete der AI<\/strong> (u.a. Sprachverarbeitung oder Bilderkennung).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Darauf bauen Techniken f\u00fcr (a) Data Warehousing<\/strong>, (b) Data Mining und Machine Learning<\/strong> und (c) Knowledge Engineering<\/strong> auf, welche u.a. die Formalismen des maschinellen Lernens (Logik, Bayes, Decision Trees, Clustering, Neuronale Netze, usw.) beinhalten.<\/li>\n\n\n\n
- Im Grundlagenbereich umfassen die Kompetenzen (a) Datenmodellierung<\/strong>, (b) Datenanalyse<\/strong> (Statistik, multivariate Analyse bzw. kausale Inferenz mittels R, Python und Matlab) sowie (c) Datenmanagement <\/strong>wie Datenbanksysteme, NoSQL-Datensilos (Elastic Stack, InfluxDB) und Big Data Infrastrukturen (Hadoop).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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