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Auf ins fünfte Semester


PVoss

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Moin,

 

im vierten Semester gab es beruflich sehr viel zu tun, deshalb kam ich mit dem Studium nur langsam voran und musste mir auch einige freie Wochenenden gönnen. Zum Juni hat sich der Stress aber etwas entspannt, ich habe auf ein paar Ausflüge in die Heimat verzichtet und dadurch doch noch einiges für das Studium erledigt.

Weil das leider eine Zusammenfassung des ganzen Semesters wird - und ich nicht von meinem üblichen Schema abweichen möchte - wird der Blog vielleicht ein bisschen länger als sonst. Deshalb ein kleines Inhaltsverzeichnis, um diese Themen geht es hier:

  • das Feedback zu meinem Projektbericht IT-Servicemanagement
  • die Klausur für Datenschutz und IT-Sicherheit
  • die Fallstudie zu Kryptografische Verfahren
  • die ILV und Klausur in Statistik
  • meine Seminararbeit zu Ethik in der Data Science

 

Projekt IT-Servicemanagement

Für meinen Projektbericht hatte ich ja recht früh die Note bekommen, auf das tatsächliche Feedback musste ich aber noch einige Wochen warten. Inzwischen habe ich das exakte Feedback auch schon wieder vergessen, aber es ging teilweise um Formalitäten, z.B. die nicht-standardisierten Strukturdiagramme und die fehlende Bezugnahme auf Abbildungen. Das geht für mich in Ordnung und das sind Punkte die ich in den nächsten Ausarbeitungen berücksichtigt habe. Trotz der Nicht-Einhaltung der Standards wurde aber trotzdem die Mühe gelobt, die ich in die Diagramme gesteckt habe - der Teil vom Feedback ist noch hängen geblieben :)

Inzwischen wurden die Aufgaben für das Projekt übrigens überarbeitet. Ich glaube nicht, dass die Aufgaben einfacher geworden sind, aber der Fokus liegt ein bisschen anders und die Zielstellungen sind etwas genauer definiert; bei 2 der 3 Aufgaben steht auch nicht mehr das Outsourcing-Projekt im Vordergrund.

 

 

Datenschutz und IT-Sicherheit

Über die ILV  an sich habe ich bereits einen Blogeintrag geschrieben. Die Veranstaltung kann ich zu 100% empfehlen, Hr. Becker konnte die Inhalte der einzelnen Lektionen sehr gut zusammenfassen und in den Impulsvorträgen vortragen. Durch die Fragerunden (Von Teilnehmern an den Dozenten) und Transferaufgaben wurden die einzelnen Themen auch mit Beispielen aus dem realen Leben verbunden.

 

Zur Klausur

Sehr viele der Fragen zielten auf das Transferwissen ab, das gilt sowohl für die offenen als auch die MC-Fragen. Um gut durch die Klausur zu kommen, sollte man also ein relativ gutes Wissen über die praktischen Geltungsbereiche und die Anwendung der Konzepte und Normen haben. Beruflich hatte ich eine Zeit lang sehr intensiv mit der DSGVO zu tun, das hat mich gewissermaßen gerettet.

 

Hinweise für die Mitstudenten

  • Die einzelnen Normen müsst ihr nicht inhaltlich auswendig kennen - ihr müsst aber grob zuordnen können, welche Norm für was zuständig ist.
  • Bell-LaPadula sowie das Biba-Modell müsst ihr auswendig kennen.
  • Die Bestandteile des BSI-Grundschutzkompendiums solltet ihr auf jeden Fall kennen und erklären können. Ebenso die Bestandteile und die Funktionsweise der Bausteine des Grundschutzkatalogs, den Abgleich mit den Sicherheitsanforderungen, den Ablauf der Risikoanalyse usw. Das BSI bietet auch einen Online-Kurs an, den man einfach eigenständig durcharbeiten kann: Online-Kurs IT-Grundschutz
  • Nutzt den Course Feed und eventuelle ILV oder Sprints die angeboten werden. Sich die ganzen Themen von Experten erklären zu lassen hilft sehr.

 

 

Kryptografische Verfahren

Das ist der zweite Kurs, der zusammen mit Datenschutz und IT-Sicherheit zu dem Modul IT-Sicherheit gehört. Inhaltlich geht es hier um Verschlüsselung von Daten, duh. Das ganze im Zusammenhang mit praktischen Konzepten wie sie täglich im Alltag und in Geschäftsprozessen eingesetzt werden. Zum Beispiel in der TLS-Verschlüsselung zwischen Browser und Webserver, oder dem Aufbringen digitaler Unterschriften auf Dokumenten - das sind die, bei denen im Adobe Reader so ein grüner Haken angezeigt wird, wenn eine gültige digitale Unterschrift im PDF vorhanden ist.

 

Zur Fallstudie

Im Endeffekt ist das alles recht trockenes Zeug, deshalb habe ich mich gegen die Klausur und für die Fallstudie entschieden, die dank der Prüfungsformflexibilität angeboten wird.

Hier kann man wieder aus 3 verschiedenen Aufgaben wählen, die Aufgaben haben inhaltlich nichts miteinander zu tun - es besteht also eine gute Chance, dass jeder ein interessantes Thema findet. In der Aufgabenbeschreibung wird grob das Problem umrissen und der Lösungsvorschlag vorgestellt; die Aufgabe ist es dann, die konkrete Planung und die mögliche Umsetzung für den Lösungsvorschlag zu beschreiben. Bei den Aufgabenstellungen geht es zum Beispiel um die Erstellung von Richtlinien für die Entwicklungsarbeiten oder die Implementierung von Logins mit bestimmten Technologien.

Ich fand alle Aufgaben ziemlich spannend, habe mich dann aber für die entschieden, die für ein aktuelles Projekt im Job am relevantesten ist. Für die Fallstudie habe ich zwischendurch auch eine kleine Webanwendung programmiert, um zu verdeutlichen wie mein Prototyp die gestellte Aufgabe lösen würde - die Anwendung habe ich dann aber nicht mit "abgegeben" und auch nicht in der Fallstudie selbst erwähnt, das wäre einfach so viel zusätzliche Arbeit gewesen die auf einen vorzeigbaren Stand zu bringen. Stattdessen nutzte ich die Anwendung als Richtlinie und Beispiel, um zu sehen welche Komponenten ich beschreiben muss und an welcher Stelle sich der Prototyp von den fiktiven bereits bestehenden Strukturen abgrenzt.

 

Die Bewertung

Die Fallstudie habe ich Ende Juni abgegeben, diese Woche Montag kam die Note und gestern das Feedback zur Arbeit. Der Zeitraum zur Bewertung wurde also fast voll ausgeschöpft.

Beim Schreiben der Fallstudie habe ich die Kritikpunkte aus dem letzten Projektbericht berücksichtigt, das scheint gut funktioniert zu haben, formell wurde dieses mal bis auf durchgerutschte Rechtschreibfehler nichts bemängelt. Die Kritik lag also hauptsächlich bei meinem Lösungsansatz, der in der Praxis ein paar Nachteile ausweisen würde, und der fehlenden Begründung für Entscheidungen im Softwaredesign.

Nachträglich kann ich sagen: Stimmt. Den Lösungsansatz habe ich bewusst so gewählt, aber auf die Nachteile die daraus entstehen bin ich wirklich nicht explizit eingegangen. Vor allem da ich die 10 Seiten nicht voll ausgeschöpft habe und noch genug Platz zur Abwägung der Vor- und Nachteile dieser Lösung gehabt hätte, sind das verschenkte Punkte.

Im Endeffekt ist die 2,0 fair. Ich hab mir für die Arbeit viel Mühe gegeben, aber an manchen Stellen war ich eben nicht gründlich genug.

 

Hinweise an die Mitstudenten

  • Nehmt die Fallstudie.
    • Gerade in diesem Kurs gibt es so vieles auswendig zu lernen, was man aus mehreren Gründen in der Praxis nicht aus dem Kopf wissen muss. Mit der Klausur hätte ich den Kurs wahrscheinlich schneller abgearbeitet, aber die Fallstudie hat mir fachlich viel mehr gebracht.
    • Mit jeder schriftlichen Ausarbeitung kann man auf neue Fehlerquellen treffen; die entdeckt man besser bevor man die Abschlussarbeit abgibt,
    • Die Aufgaben sind für das Arbeitsleben tatsächlich relevant.

 

 

Statistik

Auf Statistik habe ich mich schon länger vorbereitet, unter anderem mit dem Buch Head First Statistics, welches ich über die letzten Monate immer wieder mal bearbeitet habe. Die Head First* Bücher zeichnen sich dadurch aus, dass die jeweiligen Themen sehr intensiv anhand verschiedener Erklärungsansätze und Übungsaufgaben behandelt werden. Ich muss aber sagen, dass mir die einzelnen Themen in dem Buch am Ende zu langatmig waren. Wenn jemand aber wirklich einen langsamen Ansatz braucht und alles mehrfach erklärt haben möchte (no offense :p) macht man mit diesem Buch nichts falsch. Inhaltlich sind die Themen aus dem Buch, glaube ich, auch alle in dem Skript enthalten, es ist also eine gute Ergänzung um die praktischen Aspekte zu vertiefen. Im Skript kommen noch zusätzliche Definitionen vor, z.B. die verschiedenen Skalentypen, Ablauf der Datenerfassung und generell die Grundbegriffe der Statistik.

*("Head First xyz" ist der englische Titel. Auf Deutsch heißen die Bücher "xyz von Kopf bis Fuß")

 

Die ILV

Im Juli fand für Statistik eine ILV statt, da mir die für Datenschutz schon gefiel, hatte ich mich für Statisitik ebenfalls angemeldet. Aufgrund von Krankheit musste der eigentliche Dozent in den ersten 3 Sessions leider vertreten werden, dass sich eine Vertretung finden ließ war ganz cool aber die Vortragsweise war leider nicht besonders gut.

In der vierten Session war der eigentliche Dozent wieder einsatzbereit und hat die letzten 3 Sessions übernommen. Diese Sitzungen waren wieder gut, nicht zu nah am Script, er hat auch deutlich gemacht, dass die ILV eben keine reine Klausurvorbereitung ist sondern die Inhalte der Lektionen auch mit der Anwendung in der Praxis verbinden soll. Das ist dem Dozenten gut gelungen, die 7,5 Stunden haben richtig Spaß gemacht.

 

Zur Klausur

Die Klausur habe ich letzten Samstag relativ spontan geschrieben. Eigentlich hatte ich mir vorgenommen noch Freitag bis Sonntag intensiv zu lernen, um mir dann Dienstag für die Klausur frei zu nehmen. Aber nachdem ich Freitag Nachmittag und Samstag Vormittag richtig intensiv zu allen Lektionen Übungsaufgaben gelöst habe, hab ich mich um 13:30 für den Klausurtermin um 14:30 angemeldet. 

Die Klausur war ziemlich schwierig. Es gab einige Aufgaben in denen längere Rechnungen durchgeführt werden mussten, die einzelnen Rechenschritte sollten dafür auch aufgeschrieben werden. Am Ende habe ich bis in die letzte Minute hinein noch gerechnet und auf meinem Schmierzettel geschrieben.

[4 Minuten vor Ende ist mir eine MC-Frage aufgefallen, für die ich noch die Standardabweichung berechnen musste. Als ich auf dem Schmierblatt unterwegs war, fiel das Licht blöd und der Proctor konnte mich nicht mehr gut sehen - also habe ich erstmal ein paar Sekunden damit verbracht die Kamera neu auszurichten - 2 Minuten vor Schluss, mitten in der Rechnung]

Ende gut alles gut, mit der 1,3 bin ich natürlich zufrieden. Allerdings war das auch das erklärte Ziel; in Statistik wollte ich unbedingt eine 1 vor dem Komma haben.

Die Note bekam ich bereits 5 Stunden nach Abgabe der Klausur. Wenn man bedenkt, dass meine letzte Note aus der Klausur zum Datenschutz stammte... war es ein richtig schönes Gefühl endlich wieder die Sidebar in diesem Blog zu aktualisieren.

 

Hinweise an die Mitstudenten

  • Die für die Klausur zulässige Formelsammlung sehr ihr als Link auf der examity-Website nachdem ihr den Raumscan, die Regeln usw. abgeschlossen habt. Also genau bevor ihr die Klausur startet.
  • Nutzt die Testklausur ohne Proctor (Link in den FAQs) um mit dem Taschenrechner zu üben
  • Die Formeln müsst ihr nicht mit den griechischen Symbolen schreiben. Wenn ihr delta, sigma, mü oder xStrich schreibt ist das vollkommen ausreichend.
  • Schreibt eure Rechenwege auf. Selbst wenn ihr zwischendurch Fehler einbaut, könnte es für das Vorgehen noch Punkte geben.
  • Schreibt eure Interpretation des Ergebnisses auf. In der Musterklausur gibt es dafür Punkte, also gewöhnt euch daran den Satz mit aufzuschreiben, wäre blöd wenn man so einfache Punkte ausversehen liegen lässt.
  • Lernt die schnelleren Rechenwege, z.B. von Daniel Jung

 

 

Ethik in der Data Science

Die Seminararbeit habe ich neben der Vorbereitung auf die Statistik-Klausur geschrieben und am Montag abgegeben.

Hier gab es 3 große Themengebiete aus denen man sich dann eine konkrete Fragestellung aussuchen durfte. Da sind mehrere interessante Fragen und Themen, deshalb habe ich zwischendurch auch mal das Thema gewechselt ... nur um eine Woche später wieder zur ersten Frage zurückzukehren...

Also, hier fand wegen der großen Auswahl eine Art Lähmung statt :D Am Ende habe ich mich dann auf ein Thema festgelegt, mir eine eigene Fragestellung überlegt und der Dozentin eine Mail geschickt, ob ich diese Fragestellung bearbeiten kann. Manche stellen solche Fragen direkt im Course Feed, aber ich finde es irgendwie seltsam dort solche Informationen zu posten, es ist ja teil meiner Prüfungsleistung und irgendwie ist da bei mir der Gedanke "was ist wenn das als Betrugsversuch gewertet wird" drin. 

Der eigentliche Termin für die Veröffentlichung des Ergebnisses ist Mitte Oktober... ich hoffe es dauert nicht so lange bis ich zumindest meine Note bekomme. Ich kann aber schon sagen, so richtig zufrieden bin ich mit der Arbeit nicht. Die Einführung und die technischen Ausführungen sind mir recht gut gelungen, aber zum Ende hin fiel es mir schwerer den roten Pfaden beizubehalten, es endet irgendwie abgehackt. Ich habe eine halbe Woche darüber nachgedacht was ich noch ergänzen oder umschreiben könnte, irgendwann macht es aber keinen Sinn mehr, also habe ich abgegeben.

 

 

Dieses Wochenende beginne ich die nächste Seminararbeit zum Thema Software Engineering. Mein Ziel ist es diese Arbeit ein bisschen schneller als die bisherigen zu schreiben, mal sehen wie das klappt.

Übrigens. Für Seminararbeiten gibt es in der Regel keine Skripte. Man bekommt zusammen mit den Themenvorschlägen ein paar Literaturempfehlungen, das wars aber auch schon, den Rest soll man sich eigenständig erarbeiten. Allerdings werden sowohl für Ethik als auch für Software Engineering alle 2 Wochen Tutorien angeboten in denen man über fachliches oder die Seminararbeit an sich reden kann.

Nebenbei werde ich mir über LinkedIn Learning einen Kurs über Big Data und/oder R suchen um mich schon auf die Arbeiten für Data Analytics und Big Data und Statistical Computing vorzubereiten.

 

Bis dann!

Bearbeitet von PVoss

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1 Kommentar


Empfohlene Kommentare

  • Community Manager
Markus Jung

Geschrieben

Danke für Dein Update. Mir gefallen auch Deine Tipps für Mitstudierende, die es anderen leichter machen können.

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