Informatik ist die Wissenschaft, Technik und Anwendung der maschinellen Verarbeitung und Übermittlung von Informationen. Sie befasst sich mit der Theorie, Methodik, Analyse und Konstruktion von Systemen der Informationstechnik – ebenso wie mit deren praktischen Anwendung und den gesellschaftlichen Auswirkungen.
Dabei ist die Informatik weit mehr als eine eigenständige Disziplin: Ihre Denkweisen und Werkzeuge haben Einzug in nahezu alle Bereiche von Wissenschaft, Wirtschaft, Technik und sogar in die Geisteswissenschaften gehalten. Viele heutige Forschungsfelder und Technologien wären ohne informatische Konzepte und Methoden nicht denkbar oder gar nicht erst entstanden.
Das Wahlfach Informatik vermittelt zentrale Grundlagen, um in einer zunehmend digitalisierten Arbeitswelt fundierte Entscheidungen im IT-Kontext treffen zu können. Ziel ist es, Studierende dazu zu befähigen, aktiv an der Planung, Auswahl und Einführung u.a. von Softwarelösungen, Datenbanken und Informationssystemen mitzuwirken – etwa bei der Gestaltung von IT-Prozessen oder der Zusammenarbeit in interdisziplinären Projektteams.
Auch wenn Absolventinnen und Absolventen typischerweise nicht selbst als Informatikerinnen oder Informatiker tätig sind, ist die Fähigkeit zur erfolgreichen Kommunikation mit IT-Fachkräften unerlässlich. Dafür braucht es ein grundlegendes Verständnis für die Denkweisen, Methoden, Techniken und Fachbegriffe der Informatik.
Im Fokus steht dabei nicht nur das technische Wissen, sondern vor allem das Verständnis dafür, wie Informatik denkt und arbeitet. Studierende lernen zentrale Begriffe, Methoden und Herangehensweisen kennen – und entwickeln ein Gespür dafür, was digitale Systeme leisten können und wo ihre Grenzen liegen. Dieses Grundverständnis ist entscheidend, um digitale Lösungen kompetent zu bewerten, Anforderungen klar zu kommunizieren und interdisziplinär zusammenzuarbeiten.
Das Modul bietet eine Einführung in Aufbau und Nutzung relationaler Datenbanksysteme. Ein Schwerpunkt liegt auf dem systematischen Entwurf relationaler Datenbanken: Die Studierenden lernen, wie sich mithilfe von Entity-Relationship-Diagrammen Datenmodelle entwickeln, in das relationale Modell überführen und durch Normalisierung Redundanzen vermeiden lassen. Darauf aufbauend werden grundlegende Kenntnisse in der relationalen Datenbanksprache SQL vermittelt – etwa zum Erstellen und Bearbeiten von Tabellen und deren Inhalten, zur Formulierung von Abfragen mit Joins, Aggregatfunktionen und verschachtelten Strukturen sowie zur Nutzung von Sichten zur strukturierten Darstellung von Daten. Ergänzt wird dies durch einen Überblick über Konzepte der Datenhaltung und typische Einsatzbereiche von Datenbanksystemen. Ziel ist es, ein Verständnis für die effiziente Organisation von Daten zu entwickeln und einfache Informationssysteme eigenständig entwerfen und nutzen zu können.
Das Modul bietet eine Einführung in Aufbau und Nutzung relationaler Datenbanksysteme. Ein Schwerpunkt liegt auf dem systematischen Entwurf relationaler Datenbanken: Die Studierenden lernen, wie sich mithilfe von Entity-Relationship-Diagrammen Datenmodelle entwickeln, in das relationale Modell überführen und durch Normalisierung Redundanzen vermeiden lassen. Darauf aufbauend werden grundlegende Kenntnisse in der relationalen Datenbanksprache SQL vermittelt – etwa zum Erstellen und Bearbeiten von Tabellen und deren Inhalten, zur Formulierung von Abfragen mit Joins, Aggregatfunktionen und verschachtelten Strukturen sowie zur Nutzung von Sichten zur strukturierten Darstellung von Daten. Ergänzt wird dies durch einen Überblick über Konzepte der Datenhaltung und typische Einsatzbereiche von Datenbanksystemen. Ziel ist es, ein Verständnis für die effiziente Organisation von Daten zu entwickeln und einfache Informationssysteme eigenständig entwerfen und nutzen zu können.
Dieses Modul bietet eine breit angelegte Einführung in grundlegende Konzepte der Informatik sowie deren zentrale Anwendungsfelder in einer digital vernetzten Gesellschaft. Das Themenspektrum ermöglicht einen fundierten Überblick und reicht von Basiswissen über Digitalisierung, Logik und Sprache, Rechnerarchitekturen sowie Rechnernetze und das World Wide Web bis hin zu IT-Sicherheit und Künstlicher Intelligenz. Darüber hinaus stehen praxisrelevante Bereiche wie Datenbanksysteme, Informationssuche und -visualisierung, 2D- und 3D-Vektorgrafiken sowie digitale Bibliotheken und Forschungsdaten im Fokus. Das Modul richtet sich explizit an Studierende ohne Vorkenntnisse in der Informatik und vermittelt praxisnahe Grundlagen für eine kompetente Nutzung digitaler Technologien im geistes- und sozialwissenschaftlichen Kontext.
Dieses Modul bietet eine breit angelegte Einführung in grundlegende Konzepte der Informatik sowie deren zentrale Anwendungsfelder in einer digital vernetzten Gesellschaft. Das Themenspektrum ermöglicht einen fundierten Überblick und reicht von Basiswissen über Digitalisierung, Logik und Sprache, Rechnerarchitekturen sowie Rechnernetze und das World Wide Web bis hin zu IT-Sicherheit und Künstlicher Intelligenz. Darüber hinaus stehen praxisrelevante Bereiche wie Datenbanksysteme, Informationssuche und -visualisierung, 2D- und 3D-Vektorgrafiken sowie digitale Bibliotheken und Forschungsdaten im Fokus. Das Modul richtet sich explizit an Studierende ohne Vorkenntnisse in der Informatik und vermittelt praxisnahe Grundlagen für eine kompetente Nutzung digitaler Technologien im geistes- und sozialwissenschaftlichen Kontext.
Das Modul „Programmieren mit Python“ vermittelt grundlegende Programmierkenntnisse anhand der weitverbreiteten Programmiersprache Python. Im Mittelpunkt stehen die systematische Einführung in zentrale Programmierkonzepte wie Datenstrukturen (z. B. Listen, Tupel, Dictionaries), Kontrollstrukturen, Funktionen sowie die Grundlagen der objektorientierten Programmierung. Ergänzend werden praxisrelevante Themen wie die Fehlerbehandlung, die Zeichenkettenverarbeitung sowie ausgewählte Standardmodule behandelt, um den Studierenden die eigenständige Umsetzung einfacher Softwarelösungen zu ermöglichen.
Ein besonderer Fokus liegt auf der Entwicklung methodischer Kompetenzen, etwa dem strukturierten Lösen von Problemen (Top-Down-Design), dem Schreiben, Testen und Debuggen einfacher Programme sowie der eigenständigen Weiterbildung mithilfe technischer Dokumentation. Das Modul legt somit eine fundierte Basis für den kompetenten Einsatz von Python.
Das Modul „Programmieren mit Python“ vermittelt grundlegende Programmierkenntnisse anhand der weitverbreiteten Programmiersprache Python. Im Mittelpunkt stehen die systematische Einführung in zentrale Programmierkonzepte wie Datenstrukturen (z. B. Listen, Tupel, Dictionaries), Kontrollstrukturen, Funktionen sowie die Grundlagen der objektorientierten Programmierung. Ergänzend werden praxisrelevante Themen wie die Fehlerbehandlung, die Zeichenkettenverarbeitung sowie ausgewählte Standardmodule behandelt, um den Studierenden die eigenständige Umsetzung einfacher Softwarelösungen zu ermöglichen.
Ein besonderer Fokus liegt auf der Entwicklung methodischer Kompetenzen, etwa dem strukturierten Lösen von Problemen (Top-Down-Design), dem Schreiben, Testen und Debuggen einfacher Programme sowie der eigenständigen Weiterbildung mithilfe technischer Dokumentation. Das Modul legt somit eine fundierte Basis für den kompetenten Einsatz von Python.
Das Modul baut auf erworbenen Programmiergrundlagen auf und vertieft Python-Kenntnisse anhand praxisnaher Szenarien. Behandelt werden die Datenverarbeitung und -aufbereitung (z. B. mit pandas), die grafische Datenvisualisierung (z. B. mit matplotlib) sowie Ansätze zur Automatisierung einfacher Abläufe und zum Web Scraping. Darüber hinaus gibt das Modul einen Einblick in praktische Anwendungen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens (z. B. mit scikit-learn) sowie den programmgesteuerten Einsatz von KI-Werkzeugen.
Ziel ist es, ein Verständnis dafür zu entwickeln, wie geeignete Werkzeuge für spezifische Probleme ausgewählt und in ihren Möglichkeiten und Grenzen eingeschätzt werden können. Das Modul vermittelt ein konzeptionelles und sachgerechtes Verständnis der Methoden; vertiefte mathematische Hintergründe und formale Herleitungen stehen bewusst nicht im Vordergrund.
Das Modul baut auf erworbenen Programmiergrundlagen auf und vertieft Python-Kenntnisse anhand praxisnaher Szenarien. Behandelt werden die Datenverarbeitung und -aufbereitung (z. B. mit pandas), die grafische Datenvisualisierung (z. B. mit matplotlib) sowie Ansätze zur Automatisierung einfacher Abläufe und zum Web Scraping. Darüber hinaus gibt das Modul einen Einblick in praktische Anwendungen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens (z. B. mit scikit-learn) sowie den programmgesteuerten Einsatz von KI-Werkzeugen.
Ziel ist es, ein Verständnis dafür zu entwickeln, wie geeignete Werkzeuge für spezifische Probleme ausgewählt und in ihren Möglichkeiten und Grenzen eingeschätzt werden können. Das Modul vermittelt ein konzeptionelles und sachgerechtes Verständnis der Methoden; vertiefte mathematische Hintergründe und formale Herleitungen stehen bewusst nicht im Vordergrund.
