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Fundamentals in Computer Science

Im Universitätskurs Fundamentals in Computer Science erwerben Sie das Grundwissen und lernen die Grundzüge von Informatik und deren technische Denkweise sowie die Grundprinzipien der Softwareentwicklung kennen. Weiters wird einerseits selektiv auf einige brandaktuelle Trends und Anwendungen der Informatik eingegangen und die Anwendungsmöglichkeiten werden aus dem Blickwinkel einer Führungskraft evaluiert und andererseits ein grundlegendes Verständnis, was Data Science und Künstliche Intelligenz ist, erworben. Dies versetzt Sie in die Lage, technologieabhängige Entwicklungen und mögliche Innovationspotenziale auf einer übergeordneten Managementebene besser einzuschätzen.

Inhalte

Der Universitätskurs Fundamentals in Computer Science beinhaltet vier Module zu je 5 ECTS:

  • Introduction to Computer Science (5 ECTS)
  • Data Science and Management (5 ECTS)
  • Software Engineering (5 ECTS)
  • Applied CS: Applied Software Engineering und Artificial Intelligence (5 ECTS)

Zielgruppen und Zugangsvoraussetzungen

Zielgruppen

Der Universitätskurs Fundamentals in Computer Science bietet Grundkenntnisse der Informatik, Data Science, und Softwareentwicklung und zielt auf alle Personen ab, die sich mit Geschäftsfeldern befassen wo Innovationen im großen Ausmaß von Software, Big Data oder computationalen Modellen angetrieben werden, beziehungsweise, die sich mit digitaler Transformation beschäftigen.

Speziell geeignet ist der Kurs für Fachkräfte aus den Branchen

  • Industrie, F&E
  • Beratungsdienstleistungen
  • Handel und Logistik
  • Energiewirtschaft
  • Marketing & IT

Zugangsvoraussetzungen

Voraussetzung für die Zulassung zu diesem Universitätskurs ist die Erfüllung einer zielgruppenspezifischen Qualifikation, z.B. Projektleiterin/Projektleiter, Qualitätsingenieurin/Qualitätsingenieur, Betriebswirtin/Betriebswirt und vergleichbare Qualifikationen. Die Entscheidung über die Zulassung trifft die wissenschaftliche Kursleitung auf der Grundlage der vorgelegten Qualifikationen.

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Termine und Fristen

Nächster Kursstart: 19. September 2022
Bewerbungsfrist: 1. September 2022

Module Introduction to Computer Science und Data Science und Management (werden parallel angeboten):

  • 19.9.22 - 14.10.22: Online-Phase
  • 17.10.22 - 19.10.22: Livestream (Introduction to Computer Science)
  • 20.10.22 - 22.10.22: Livestream (Data Science und Management)
  • 24.10.22 - 18.11.22: Transfer-Phase (Online)

Module Software Engineering und Applied CS: Applied Software Engineering und Artificial Intelligence

  • 14.11.22 - 9.12.22: Online-Phase
  • 12.12.22 - 14.12.22: Livestream (Software Engineering)
  • 15.12.22 - 17.12.22: Livestream (Applied CS: Applied Software Engineering und Artificial Intelligence)
  • 19.12.22 - 13.1.23: Transfer-Phase (Online)

Vorbehaltlich Änderungen.

Eckdaten

  • Dauer: 1 Semester
  • ECTS-Anrechnungspunkte: 20
  • Abschluss: Zertifikat der TU Graz
  • Unterrichtssprache: Deutsch oder Englisch
  • Teilnahmegebühren: 5.000 Euro
DIH SÜD Digital Innovation Hub

Die Module Introduction to Computer Science und Data Science und Management finden in Kooperation mit DIH Süd statt.

Bewerbung

Nächster Kursstart: 19. September 2022
Bewerbungsfrist: 1. September 2022

Erforderliche Unterlagen:

 

Senden Sie Ihre Bewerbungsunterlagen per E-Mail an helmut.aschbachernoSpam@tugraz.at.

Modul Introduction to Computer Science

  1. Grundlagen der Informatik
  2. Theoretische Informatik
  3. Praktische Informatik
  4. Technische Informatik
  5. Angewandte Informatik

Modul Data Science and Management

  1. Grundlegende Konzepte
  2. Symbolische Wissensrepräsentation
  3. Vektor-basierte Wissensrepräsentation und -reasoning
  4. Data Science Prozesse und Feature Engineering
  5. Statistische Verfahren und Machine Learning Algorithmen
  6. Konzeptionelle Datenbanken Architektur und Datenmodellierung
  7. Modernes Datenmanagement

Modul Software Engineering

  1. Software Engineering
  2. Softwareentwicklungsprozesse
  3. Programmierung
  4. Digitalisierung

Modul Applied CS: Applied Software Engineering und Artificial Intelligence

  1. Softwareentwicklungsprozess
  2. Variability Modeling
  3. Requirements Engineering
  4. Domain Modeling
  5. Requirements Prioritization
  6. Effort Estimation

Zukünftige Arbeitsfelder

  • Entrepreneurinnen und Entrepreneure
  • Digitalisierungs-Expertinnen und -Experten
  • Innovationsmanagerinnen und -manager
  • Fachkräfte im Bereich Business Development
  • Organisationsentwicklung im technologielastigem Umfeld
  • Technische Projekt- bzw. Programm-Managerinnen und -manager
Helmut Aschbacher, Bildquelle: Styrian Service Cluster

Kontakt

Helmut ASCHBACHER
Dr.
TU Graz Life Long Learning
Tel.: +43 316 873 4943
helmut.aschbachernoSpam@tugraz.at