Suchergebnis: Katalogdaten im Herbstsemester 2021

Raumbezogene Ingenieurwissenschaften Bachelor Information
Obligatorische Fächer
Prüfungsblock 1
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
401-0243-00LAnalysis III Belegung eingeschränkt - Details anzeigen O3 KP2V + 1UM. Akka Ginosar
KurzbeschreibungWir werden wissenschaftliche Probleme mit partiellen Differentialgleichungen modellieren klassifizieren und lösen. Es werden elliptische, parabolische und hyperbolische Differentialgleichungen behandelt. Die folgenden mathematischen Werkzeuge werden eingeführt: Laplace- und Fourier-Transformationen, Fourier-Reihen, Variablentrennung, Methoden der Charakteristik.
LernzielErlernen der Modellierung wissenschaftlicher Probleme mit Hilfe partieller Differentialgleichungen und Entwicklung einer guten Beherrschung der mathematischen Methoden, die auf diese angewendet werden können. Kennen der Formulierung wichtiger natur- und ingenieurwissenschaftlicher Probleme mit Blick auf das Bauwesen (wenn möglich). Verstehen der Eigenschaften der verschiedenen Arten von partiellen Differentialgleichungen, die in den Naturwissenschaften und in der Technik auftreten.
InhaltKlassifizierung von partiellen Differentialgleichungen

Untersuchung der Wärmegleichung allgemeiner Diffusions-/parabolischer Probleme unter Verwendung der folgenden Werkzeuge durch Trennung von Variablen als Einführung in Fourier-Reihen.

Systematische Behandlung der komplexen und reellen Fourier-Reihen

Untersuchung der Wellengleichung und allgemeiner hyperbolischer Probleme unter Verwendung von Fourier-Reihen, der D'Alembert-Lösung und der Methode der Charakteristiken.

Laplace-Transformation und ihre Anwendung auf Differentialgleichungen

Untersuchung der Laplace-Gleichung und allgemeiner elliptischer Probleme unter Verwendung ähnlicher Hilfsmittel und Verallgemeinerungen von Fourier-Reihen.

Die Anwendung der Laplace-Transformation für die Strahlentheorie wird besprochen.

Wenn es die Zeit erlaubt, werden wir die Fourier-Transformation einführen.
SkriptEin Skript wird zur Verfügung gestellt.
LiteraturEin grosser Teil des Materials folgt bestimmten Kapiteln der folgenden ersten beiden Bücher ziemlich genau.

S.J. Farlow: Partial Differential Equations for Scientists and Engineers, (Dover Books on Mathematics), 1993

E. Kreyszig: Advanced Engineering Mathematics, John Wiley & Sons, 10. Auflage, 2001

The course material is taken from the following sources:

Stanley J. Farlow - Partial Differential Equations for Scientists and Engineers

G. Felder: Partielle Differenzialgleichungen.
Link

Y. Pinchover and J. Rubinstein: An Introduction to Partial Differential Equations, Cambridge University Press, 2005

C.R. Wylie and L. Barrett: Advanced Engineering Mathematics, McGraw-Hill, 6th ed, 1995
Voraussetzungen / BesonderesAnalysis I and II, insbesondere, gewöhnliche Differentialgleichungen.
103-0233-10LGIS GZO6 KP5GW. Kuhn
KurzbeschreibungGrundlagen von Geoinformationssystemen: Modellierung von raumbezogenen Daten; Metrik & Topologie; Vektor-, Raster- und Netzwerkdaten; thematische Daten; räumliche Statistik; Systemarchitekturen; Datenqualität; räumliche Abfragen & Analysen; Geovisualisierung; Geodatenbanken; Übung als Gruppenprojekt mit GIS-Software
LernzielTheoretische Grundlagen von räumlicher Information im Hinblick auf Datenerfassung, Repräsentation, Analyse und Visualisierung kennen.
Grundlagen der Geoinformationstechnologie kennen, um Projekte im Zusammenhang mit Realisierung, Nutzung und Betrieb von raumbezogenen Informationssystemen ingenieurmässig planen, bearbeiten und leiten zu können.
Inhalt- Einführung GIS & GIScience
- Konzeptionelles Modell & Datenschema
- Vektorgeometrie & Topologie
- Rastergeometrie und -algebra
- Netzwerke
- Thematische Daten
- Räumliche Statistik
- Systemarchitekturen & Interoperabilität
- Datenqualität, Unsicherheiten & Metadaten
- Räumliche Abfragen und Analysen
- Präsentation raumbezogener Daten
- Geodatenbanken
SkriptVorlesungspräsentationen werden digital zur Verfügung gestellt.
LiteraturBill, R. (2016). Grundlagen der Geo-Informationssysteme (6. Auflage): Wichmann.
Bartelme, N. (2005). Geoinformatik - Modelle, Strukturen, Funktionen (4. Auflage). Berlin: Springer.
103-0187-02LSatellitengeodäsieO4 KP3GM. Rothacher
Kurzbeschreibung
Lernziel-Sicherheit im Umgang mit Koordinaten-, Referenz- und Zeitsystemen.
-Beherrschen der Ephemeridenrechnung für ungestörte Satellitenbahnen.
-Grundlegendes Verständnis der geodätischen Weltraumverfahren und deren Stärken und Schwächen.
-Kenntnis der wichtigsten Prozesse, die für Änderungen in den drei Pfeilern der Space Geodesy (der Geometrie, der Rotation und dem Schwerefeld der Erde) verantwortlich sind.
-Erkennen der Anwendungsmöglichkeiten der Space Geodesy für interdisziplinäre Aufgaben (System Erde).
Inhalt-Koordinatensysteme, Transformationen
-Referenz- und Zeitsysteme
-Grundlagen Satellitenbahnen
-Weltraumverfahren: GNSS, VLBI, SLR, DORIS, Altimetrie
-Schwerefeldmissionen
-Kombination der Weltraumverfahren
-Drei Pfeiler der "Space Geodesy":
1. Geometrie der Erde und zeitliche Veränderungen - Erdrotation der 2. Erde und zeitliche Veränderungen - Schwerefeld der Erde und 3. zeitliche Veränderungen
-Global Geodetic Observing System (GGOS): Anwendungen im System Erde
102-0675-00LErdbeobachtungO4 KP3GI. Hajnsek, E. Baltsavias
KurzbeschreibungDas Ziel der Lehrveranstalltung ist die Vermittlung von Grundlagen über Erdbeobachtungs-Sensoren, Techniken und Methoden zur Bestimmung von bio-/geo-physikalischen Umweltparametern.
LernzielDie Lehrveranstalltung sollte Grundlagen und einen Überblick über derzeitige und zukünftige Erdbeobachtungssensoren und deren Einsatz zur Umweltparameterbestimmung vermitteln. Die Studenten sollten am Ende der Veranstalltung Wissen über
1. Grundlagen zum Messprinzip
2. Grundlagen in der Bildaufnahme
3. Grundlagen zu den sensorspezifischen Geometrien
4. Sensorspezifische Bestimmung von Umweltparametern
erworben haben.
InhaltDie Lehrveranstaltung gibt einen Einblick in die heutige Erdbeoachtung mit dem follgenden skizzierten Inhalt:
1. Einführung in die Fernerkundung von Luft- und Weltraum gestützen Systemen
2. Einführung in das Elektromagnetische Spektrum
3. Einführung in optische Systeme (optisch und hyperspektral)
4. Einführung in Mikrowellen-Technik (aktiv und passiv)
5. Einführung in atmosphärische Systeme (meteo und chemisch)
6. Einführung in die Techniken und Methoden zur Bestimmung von Umweltparametern
7. Einführung in die Anwendungen zur Bestimmung von Umweltparametern in der Hydrologie, Glaziologie, Forst und Landwirtschaft, Geologie und Topographie
SkriptFolien zu jeden Vorlesungsblock werden zur Verfügung gestellt.
LiteraturAusgewählte Literatur wird am Anfang der Vorlesung vorgestellt.
351-1158-00LÖkonomieO3 KP2GU. Renold, T. Bolli, P. McDonald, M. E. Oswald-Egg, F. Pusterla
KurzbeschreibungDieser Kurs stellt grundlegende ökonomische Konzepte und Theorien vor. Beginnend mit der Mikroökonomie, startet der Kurs mit den Themen Angebot und Nachfrage, Märkte und Verhaltensökonomie, bevor er zu den wichtigsten makroökonomischen Konzepten der volkswirtschaftlichen Gesamtrechnung, des Arbeitsmarktes, des Handels und der Geldpolitik übergeht.
LernzielNach erfolgreichem Abschluss des Kurses können Sie:
• Die grundlegenden mikro- und makroökonomischen Problemstellungen und Theorien beschreiben.
• Zu einem gegebenen Thema passende ökonomische Argumentationen einbringen.
• Ökonomische Massnahmen beurteilen.
InhaltHaushalte, Unternehmen, Angebot und Nachfrage: Wie werden Haushaltspräferenzen und Konsumverhalten gebildet? Wie reagiert ein Haushalt auf Preisveränderungen? Wie werden Güterpreise gebildet? Zu welchen Preisen sind Unternehmen bereit, Güter anzubieten? Wie treffen wir ökonomische Entscheidungen?
Märkte: Was ist «vollkommene Konkurrenz» und wie funktioniert ein Wettbewerbsmarkt? Sind Monopole immer eine schlechte Sache? Wie kann der Staat den Markt beeinflussen?
Marktversagen: Was passiert, wenn Preise falsche Signale geben?
Arbeitsmarkt: Wie funktionieren Angebot und Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt? Was beeinflusst Arbeitslosigkeit?
Volkswirtschaftliche Gesamtrechnung: Wie gross ist die Schweizer Volkswirtschaft eigentlich?
Aussenhandel: Warum handeln Länder miteinander? Was sind die Konsequenzen für den Binnenmarkt?
Geld und Inflation: Was ist Geld genau? Wie funktioniert Geldschöpfung, und was passiert wenn es zu viel (oder zu wenig) Geld auf dem Markt gibt?

Die Studenten/-innen werden aufgefordert, diese Konzepte auf Themen in ihrem eigenen Studienbereich und auf aktuelle Fragen der Gesellschaft anzuwenden. Dieses Ziel wird durch die Teilnahme an Übungen, Diskussionen in der Klasse und Lesematerial aus den aktuellen Medien erreicht. Am Ende des Kurses sollen die Studierenden in der Lage sein, ökonomische Analysen sicher und selbständig anzuwenden.
Skriptkein Skript verfügbar
LiteraturMankiw, N.G.: "Principles of Economics", 8th edition, South-Western College/West, Mason 2018.

Deutsche Übersetzung: Mankiw, N.G., & Taylor, M.P: "Grundzüge der Volkswirtschaftslehre", 7. Aufl., Stuttgart 2018.
Voraussetzungen / BesonderesSie brauchen keine Vorkenntnisse, um dem Kurs zu folgen.
KompetenzenKompetenzen
Fachspezifische KompetenzenKonzepte und Theoriengeprüft
Methodenspezifische KompetenzenAnalytische Kompetenzengeprüft
Entscheidungsfindunggeprüft
Problemlösunggeprüft
Persönliche KompetenzenKritisches Denkengeprüft
Selbststeuerung und Selbstmanagement geprüft
851-0703-00LGrundzüge des Rechts
Studierende, die die Vorlesung "Grundzüge des Rechts für Bauwissenschaften" (851-0703-03L) oder "Grundzüge des Rechts" (851-0708-00L) belegt haben oder belegen werden, sollen sich in dieser Lerneinheit nicht einschreiben.

Besonders geeignet für Studierende D-ARCH, D-MAVT, D- MATL
O2 KP2VO.  Streiff Gnöpff
KurzbeschreibungDie Vorlesung führt in die Grundzüge der Rechtsordnung ein. Es werden Grundfragen des Verfassungs- und Verwaltungsrechts, des Privatrechts sowie des Europarechts behandelt.
LernzielStudierende erkennen grundlegende Strukturen der Rechtsordnung, verstehen ausgewählte Probleme des öffentlichen Rechts und des Privatrechts und können die erworbenen Grundlagen in weitergehenden rechtswissenschaftlichen Lehrveranstaltungen anwenden.
InhaltGrundlegende Konzepte des Rechts, Rechtsquellen.
Privatrecht: Vertragsrecht (inkl. Werk- und Ingenieurverträge), Deliktsrecht und Sachenrecht.
Öffentliches Recht: Grundrechte, Verwaltungsrecht (inkl. Bezüge zu Umwelt und Raum), Staat als Nachfrager (öffentliche Beschaffung), prozessuales Denken.
Grundzüge des Europarechts und des Strafrechts.
SkriptJaap Hage, Bram Akkermans (Hg.), Introduction to Law, Cham 2017 (Online-Ressource ETH Bibliothek)
LiteraturWeiterführende Unterlagen werden auf der Moodle-Lernumgebung bereitgestellt (vgl. Link).
Prüfungsblock 2
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
402-0043-00LPhysik IO4 KP3V + 1UJ. Home
KurzbeschreibungEinführung in die Denk- und Arbeitsweise in der Physik unter Zuhilfenahme von Demonstrationsexperimenten: Mechanik von Massenpunkten und starren Körpern, Schwingungen und Wellen.
LernzielVermittlung der physikalischen Denk- und Arbeitsweise und Einführung in die Methoden in einer experimentellen Wissenschaft. Die Studenten und Studentinnen soll lernen, physikalische Fragestellungen im eigenen Wissenschaftsbereich zu identifizieren, zu kommunizieren und zu lösen.
InhaltMechanik (Bewegung, Newtonsche Axiome, Arbeit und Energie, Impulserhaltung, Drehbewegungen, Gravitation, deformierbare Körper)
Schwingungen und Wellen (Schwingungen, mechanische Wellen, Akustik)
SkriptDie Vorlesung richtet sich nach dem Lehrbuch "Physik" von Paul A. Tipler.
LiteraturTipler, Paul A., Mosca, Gene, Physik (für Wissenschaftler und Ingenieure), Springer Spektrum
103-0253-01LParameterschätzungO4 KP3GE. Brockmann
Kurzbeschreibung
Lernziel-Beherrschung der Grundlagen der Parameterschätzung
-Erlangung von Kalkülsicherheit
-Erkennung von Problemen, die mit Parameterschätzungsmethoden gelöst werden können
-Im Stande sein, reale Problemstellungen auf die Parameterschätzungsmodelle abzubilden
-Befähigt sein, mit Messunsicherheiten umzugehen und Resultate in Bezug auf ihre Qualität / Unsicherheiten zu beurteilen
-Interdisziplinäre Anwendungsmöglichkeiten der Parameterschätzung erkennen
Inhalt-Unsicherheit / Messunsicherheit
-Verteilungen
-Varianzfortpflanzung
-Vermittelnde Ausgleichung
-Allgemeine Ausgleichung
-Zusatzbedingungen und a priori Information
Prüfungsblock 3
NummerTitelTypECTSUmfangDozierende
363-1004-00LOperations ResearchO3 KP2GS. Bütikofer van Oordt
KurzbeschreibungThis course provides an introduction to operations research methods in the fields of management science and economics. Requisite mathematical concepts are introduced with a practical, problem-solving perspective.
Lernziel- Introduction to building and using quantitative models in a business / industrial environment
- Introduction to basic optimization techniques (Linear Programming and extensions, network flows, integer programming, dynamic and stochastic optimization)
- Understanding the integration of quantitative models into the managerial decision process
InhaltThe economic environment of today's companies is characterized by high cost pressure, declining margins, intensified international competition, rising customer requirements and increasingly strict regulations. Strategic and operational decisions at all management levels are becoming more and more complex due to the increasing amount of data, interrelationships, conditions and target criteria to be considered. Often it is no longer possible to solve operational tasks with experience and common sense alone and to adequately estimate the consequences of decisions without software support.

Quantitative models and methods of operations research and operations management offer decision support for complex problems. Mathematical optimization models are used to precisely formulate operational decision problems so that they can subsequently be analysed and optimized using suitable solution methods. A large number of quantitative real-world problems can be formulated and solved in this general framework. Applications of operations research comprise, for instance, decision problems in production planning, supply chain management, transportation networks, machine and workforce scheduling, blending of components, telecommunication network design, airline fleet assignment and revenue management.

This course offers an introduction to operations research, emphasizing basic methodologies and underlying mathematical structures. The following topics are covered in detail:
- Introduction to system modelling and operations research
- Linear models and the importance of linear programming
- Duality theory in linear programming and shadow prices
- Integer programming
- Dynamic optimization (under uncertainty) and applications in inventory management.
SkriptA printed script will be made available.
LiteraturAny standard textbook in Operations Research is a useful complement to the course.
Voraussetzungen / BesonderesUndergraduate calculus, linear algebra, probability and statistics are a prerequisite.
101-0031-01LSystems EngineeringO4 KP4GB. T. Adey
Kurzbeschreibung• Systems Engineering ist eine Denkweise, die dabei hilft, nachhaltige Systeme zu entwickeln, d. h. solche, die kurz-, mittel- und langfristig die Bedürfnisse der Akteure erfüllen.
• Diese Lehrveranstaltung bietet einen Überblick über die wichtigsten Prinzipien des Systems Engineering und eine Einführung in die Anwendung von Optimierungs-Methoden bei der Ermittlung optimaler Systeme.
LernzielDie wachsende Weltbevölkerung, der demografische Wandel und das sich verändernde Klima stellen die Menschheit vor große Herausforderungen, nachhaltig leben zu können. Um sicherzustellen, dass die Menschheit nachhaltig leben kann, ist es erforderlich, die wachsende und sich verändernde Bevölkerung der Erde durch die Bereitstellung und den Betrieb einer nachhaltigen und widerstandsfähigen bebauten Umwelt zu versorgen. Dies erfordert eine ausgezeichnete Entscheidungsfindung, wie die gebaute Umwelt errichtet und verändert wird.

Das Ziel dieser Vorlesung ist es, die bestmögliche Entscheidungsfindung beim Entwickeln nachhaltiger Systeme zu gewährleisten, d. h. solche, die kurz-, mittel- und langfristig die Bedürfnisse der Akteure erfüllen. In dieser Vorlesung lernen Sie die wichtigsten Prinzipien des Systems Engineering kennen. Diese können Ihnen von der ersten Idee, dass ein System möglicherweise nicht den Erwartungen genügt, bis hin zur quantitativen und qualitativen Bewertung möglicher Systemänderungen helfen. Zusätzlich beinhaltet die Vorlesung eine Einführung in die Anwendung von Optimierungs-Methoden bei der Ermittlung von optimalen Lösungen in komplexen Systemen.

Genauer gesagt, werden Sie nach Abschluss der Lehrveranstaltung einen Einblick gewonnen haben in:
• wie man die große Menge an Informationen strukturiert, die oft mit dem Versuch verbunden ist, komplexe Systeme zu verändern
• wie man bei der Entwicklung komplexer Systeme Ziele setzt und Randbedingungen definiert
• wie man mögliche Lösungen für komplexe Probleme auf eine Weise generiert, die ein zu enges Denken limitiert.
• wie man mehrere mögliche Lösungen über Zeiträume vergleicht, mit Unterschieden in der zeitlichen Verteilung von Kosten und Nutzen und Ungewissheit über das, was in der Zukunft passieren könnte
• wie man den Wert des Nutzens für die Beteiligten bewertet, der nicht in Geldeinheiten ausgedrückt wird
• wie man beurteilen kann, ob es sich lohnt, weitere Informationen zur Bestimmung der optimalen Lösung einzuholen
• wie man einen Schritt zurück von den Zahlen macht und die möglichen Lösungen im Lichte des Gesamtbildes qualitativ bewertet
• die Grundlagen der Optimierung und wie es zur Ermittlung optimaler Lösungen für komplexe Probleme eingesetzt werden kann, einschließlich linearer, ganzzahliger und Netzwerkprogrammierung, Umgang mit mehreren Zielen und Durchführung von Sensitivitätsanalysen.
InhaltDie wöchentlichen Vorlesungen sind wie folgt aufgebaut:

1. Einführung - Eine Einführung in das System Engineering, eine Denkweise, die hilft, nachhaltige Systeme zu entwickeln, d. h. solche, die kurz-, mittel- und langfristig die Bedürfnisse der Akteure erfüllen. Ein Überblick über die wichtigsten Prinzipien des System Engineering. Eine Einführung in das Beispiel, mit dem wir den größten Teil der Vorlesung arbeiten werden. Die Erwartungen an Ihre Leistungen während des Semesters.
2. Situationsanalyse - Wie man die große Menge an Informationen strukturiert, die oft mit dem Versuch verbunden ist, komplexe Systeme zu verändern.
3. Ziele und Randbedingungen - Wie man Ziele und Randbedingungen festlegt, um die besten Lösungen so klar wie möglich zu identifizieren.
4. Generierung möglicher Lösungen - Wie man mögliche Lösungen für Probleme generiert und dabei mehrere Akteure berücksichtigt.
5. Analyse - 1/5 - Die Prinzipien der Nettonutzenmaximierung und eine Reihe von Methoden, die von qualitativ und grob bis quantitativ und exakt reichen, unter anderem paarweiser Vergleich, Elimination, grafische Darstellung, Gewichtung und Erwartungswert.
6. Analyse - 2/5 - Die Idee hinter den Angebots- und Nachfragekurven und den Methoden der "revealed preference”.
7. Analyse - 3/5 - Das Konzept der Äquivalenz, unter anderem der Zinseffekt, Zinsen, Lebenszeiten und Endwerte.
8. Analyse - 4/5 - Die Beziehung zwischen Netto-Nutzen und dem Nutzen-Kosten-Verhältnis. Wie die inkrementelle Kosten-Nutzen-Analyse verwendet werden kann, um den maximalen Nettonutzen zu bestimmen. Grenzertragssätze und interne Ertragssätze.
9. Analyse - 5/5 - Wie man mehrere mögliche Zukünfte in Betracht zieht und einfache Regeln verwendet, um optimale Lösungen auszuwählen und den Wert von mehr Informationen zu bestimmen.
10. Bewertung von Lösungen - Unabhängig davon, wie ausgereift eine Analyse ist, ist es erforderlich, dass die Entscheidungsträger zurücktreten und die Ergebnisse kritisch bewerten. Diese Woche besprechen wir die Aspekte der Bewertung der Analyseergebnisse.
11. Optimierung - 1/4 - Sobald die quantitative Analyse verwendet wird, ist es möglich, Methoden der Optimierung zu verwenden, um eine große Anzahl möglicher Lösungen zu analysieren. Diese Woche besprechen wir die lineare Programmierung und die Simplex-Methode.
12. Optimierung - 2/4 - Wie eine Sensitivitätsanalyse mit linearer Programmierung durchgeführt wird.
13. Optimierung - 3/4 - Wie man Optimierung verwendet, um Probleme zu lösen, die aus diskreten Werten bestehen, und wie man die Struktur von Netzwerken ausnutzt, um optimale Lösungen für Netzwerkprobleme zu finden.
14. Optimierung - 4/4 - Wie man Probleme mit mehreren Zielen aufstellt und löst.

Die Vorlesung verwendet eine Kombination aus qualitativen und quantitativen Ansätzen. Die quantitativen Analysen erfordern den Gebrauch von Excel. Eine Einführung in Excel wird in einer der Hilfestunden gegeben.
Skript• Die Vorlesungsunterlagen bestehen aus einem Skript, den Folien und Beispielrechnungen in Excel.
• Die Vorlesungsunterlagen werden zwei Tage vor jeder Vorlesung über Moodle verteilt.
LiteraturEntsprechende Literatur wird zusätzlich zu den Vorlesungsunterlagen bei Bedarf über Moodle verteilt.
Voraussetzungen / BesonderesDiese Vorlesung hat keine Voraussetzungen.
KompetenzenKompetenzen
Fachspezifische KompetenzenKonzepte und Theoriengeprüft
Verfahren und Technologiengeprüft
Methodenspezifische KompetenzenAnalytische Kompetenzengeprüft
Entscheidungsfindunggeprüft
Medien und digitale Technologiengefördert
Problemlösunggeprüft
Projektmanagementgefördert
Soziale KompetenzenKommunikationgefördert
Kooperation und Teamarbeitgefördert
Kundenorientierunggefördert
Menschenführung und Verantwortunggefördert
Selbstdarstellung und soziale Einflussnahmegefördert
Sensibilität für Vielfalt gefördert
Verhandlunggefördert
Persönliche KompetenzenAnpassung und Flexibilitätgefördert
Kreatives Denkengefördert
Kritisches Denkengeprüft
Integrität und Arbeitsethikgefördert
Selbstbewusstsein und Selbstreflexion gefördert
Selbststeuerung und Selbstmanagement gefördert
101-0515-00LProjektmanagementO2 KP2GC. G. C. Marxt
KurzbeschreibungAllgemeine Einführung in das Projektmanagement basierend auf dem Projektlebenszyklus.
Behandlung der methodischen Ansätze und Hilfsmittel zur Planung, Durchführung und Evaluation von Projekten.
Es werden dabei sowohl klassische Ansätzes des Projektmanagements wie auch agile Methoden vorgestellt.
LernzielProjekte sind nicht nur eine verbreitete Arbeitsform innerhalb von Unternehmen, sondern auch die wichtigste Form von Kooperation mit Kunden. ETH-Studenten werden im Verlaufe ihrer Ausbildung sowie später im Berufsleben oft in Projekten arbeiten und selbst Projekte führen dürfen. Gute Projektmanagement-Fähigkeiten sind eine grundlegende Notwendigkeit für persönlichen und unternehmerischen Erfolg.
Das Ziel der Vorlesung ist die Vermittlung von vertieften Kenntnissen über Modelle und Methoden der Projektführung unter Einbezug von Anwendungsaspekten.
InhaltDarstellung typischer Herausforderungen im Projektgeschehen. Ablaufmodelle zur Gestaltung des Projektvorgehens. Modelle der institutionellen Projektorganisation. Stakeholderanalyse. Einbindung externer Beteiligter. Projektplanung (Projektstruktur, Terminplanung, Ressourcenplanung, Kostenplanung, Risiko). Projektkontrolle. Die Bedeutung von PC-Tools für die Projektsteuerung, Projektinformation und -administration. Agile Methoden (am Beispiel von SCRUM, u.ä.)
SkriptNein.
Die Folien sowie weitere Unterlagen sind ungefähr eine Woche vor den Vorlesungen auf Moodle verfügbar.
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