Softwaretechnologie, © Prof. Uwe Aßmann Technische Universität Dresden, Fakultät Informatik
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Softwaretechnologie Ankündigungen Prof. Dr . rer . nat. Uwe Aßmann Lehrstuhl Softwaretechnologie Fakultät für Informatik TU Dresden V ersion 13-0.3, 25.1 1.13
Z ugehörig zu M o dul INF-B-310, INF-D-240
Kenntnisse sind V or aussetzun g für Modul INF-B-320
Pro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
2 den
Lehrst uhl S of tw aret echnol ogi e
►V or le su ng en :
Prof. Dr. Uwe Aßmann, Nöthnitzer Str. 46, 2. OG, Raum 2087 Katrin Heber, Sekretärin. 0351 463 38 463 Sprechstunde Do, 11:00-13:00. Bitte bei Frau Heber anmelden. Email katrin.heber@tu-dresden.de. Bitte auch über Frau Heber kontakten, da emails an Prof. Aßmann oft nur verzögert beantwortet werden können ►Ü bu ng sl ei tu ng :
Dr. Birgit Demuth, Nöthnitzer Str. 46, 2. OG, Raum 2085 ►W ich tig st e In fo rm at io nsq ue lle :
http://st.inf.tu-dresden.de/ -> Teaching -> Softwaretechnologie http://st.inf.tu-dresden.de/teaching/swtN a v ig a ti o n i m W e b : Fa ku ltä t In fo rm at ik I n s ti tu t S o ft w a re - u n d M u lt im e d ia te ch n ik P ro fe s s u r S o ft w a re te ch n o lo g ie T e a ch in g S of tw are te chnol ogi e
V orl esung und Ü bungen
►V orl es ung "S of tw are te chnol ogi e" : K on ze pt e, Ü be rb licksw isse n zu :
Objektorientiertes Programmieren (OOP, aber keinevollständige Einführung in Java) Objektorientierter Modellierung (OOM) ●Objektorientierte Analyse (OOA) + Objektorientiertes Design (OOD) ►Ü bunge n "S of tw are te chnol ogi e" :
Praktische Anwendung von Modellierungstechniken und Java Grundlage für Praktikum “Softwaretechnologie” im 4. Semester Achtung: Ohne regelmässigen Besuch der Übungen ist der Erfolg bei Klausur und Praktikum unwahrscheinlich! ►Le is tungs na chw ei s:
Klausur (120 Minuten) zu Semesterende (Prüfung für INF, MEDINF, WINF, Schein für IST)V orausset zungen des P rakt ikums IN F- B -320
►D ie K en n tn isse , d ie in IN F- B -3 10 e rw or be n w er d en , si n d , s ie he M od ul ha n db uch , V o ra u ss e tz un g zu r Te iln a hm e a m P ra kt ik um “ S o ftw ar et ech no lo gi e” IN F- B -3 20 im 3 . S em est er ( B ach el or u nd D ip lo m I N F, B ach el or M E D IN F)
■Die erfolgreiche Teilnahme an INF-B-320 ohne die vollen Kenntnisse von INF-B-310 ist sehr unwahrscheinlich, da ein kompletter, praktischer, anspruchsvoller Softwareentwicklungsprozess in der Gruppe durchgeführt wird ■Ein Teilnehmer mit unzureichenden Kenntnissen in Java oder UML schädigt seine Gruppe durch mangelnde Leistungen ■Muss ein Teilnehmer aus dem Gruppenpraktikum INF-B-320 wegen mangelnder Leistungen ausscheiden, schädigt er seine Gruppe ►V ors ic ht : D as P ra kt iku m ka nn n ich t j e de s S em est er d ur ch ge fü hr t u nd a bso lvi er t w er de n!
■Es sind nicht genügend Ressourcen vorhanden, das Praktikum semesterlich durchzuführen ■Die Klausur Softwaretechnologie kann nach jedem Semester geschrieben werden; das Praktikum nicht!Pro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
5 den
D ie B aFöG -Fal le
►Beachte : W er im 3 . S em es te r d as P ra kt iku m IN F -B -3 20 n ich t e rf ol gr ei ch ab sc hl ie ße n ka nn , ka n n d ie 6 L ei st un gsp un kt e ni ch t b ei m B a Fö G a m E nd e d e s 4. S em est er s ge lte nd m ach en .
►E in B ach el or -S tu de nt m uss am E nd e de s 4. S e m est er e rst m al s se in en S tu di en fo rt sch rit t d oku m en tie re n, u m w ei te rh in B aFö G zu e rh al te n.
►N ach zu w ei se n si nd 1 00 vo n 12 0 LP ( fü r 4 S em est er ).
►A ch tu ng : W ird d as P ra kt ik um n ic ht im 3 . S em e st er b est an d en , ka nn e s er st im 5 . w ie de rh ol t w er de n
Pro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
6 den
Ü bungen
►A b er st er W och e
►B itt e dr in ge nd n och in JE xa m in Ü bu ng sg ru pp en e in tr ag en !
►Ü b un gsw och e lä uf t je w ei ls vo n M o b is Fr ( in S yn ch ro ni sa tio n m it de r V or le su ng )
K lausurst at ist ik
►B ei sp ie l a us ei ne m d er vo rig en Ja hr e
■616 Studenten, 544 nehmen an erster Klausur im WiSe teil 39% bestanden ►W ie de rh ol un gskl au su r im S oS e
101 Studenten, 1% bestanden ►H a up tp ro bl em : V ie le S tu de nt en kö nn en n ich t m eh r pr o gr a m m ie re n. G än gi ge V or ur te ile :
“Ich bin Medieninformatiker – ich brauche nicht programmieren” ●Fehler: die meisten Medienanwendungen (Websites, alle Spiele) sind komplexe Programme “Ich werde Softwarearchitekt oder Manager – ich brauche nicht programmieren” Fehler: Architekten, die nicht mauern können, taugen nichts [Beispiel: Microsoft bestallt keinen zum Manager, der nicht die technischen Vorkenntnisse mitbringt]K lausur – R egel ung
►E s gi bt e in e B est eh en sr eg el :
►D ie K la usu r be si tzt 2 T ei le , di e be id e be st an de n w er de n m üsse n
Teil 1: Objektorientierte Modellierung mit UML (45 Punkte, 20 Punkte zum Bestehen nötig) Teil 2: Objektorientiertes Programmieren mit Java (45 Punkte, 20 Punkte zum Bestehen nötig) ►D a ra us fo lg t, da ss P ro gr am m ie rke n nt ni sse w ese n tli ch zu m B e st eh en d er K la usu r si nd .
►A ch tu ng : M an ve rla sse si ch n ic ht a uf d ie S tr u kt ur d er ve rg an ge ne n K la usu re n. E s w ird si ch er va rii er t w er de n!
Pro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
9 den
S el bst test s mi t dem P rakt omat en
►Im L au fe d es K ur se s w er de n w ir In fo rm at io ne n zu m P ra kt oma te n ve rö ffe nt lich en
Webbasiertes Selbstlern-System, in das Java-Programme eingetippt werden können das Stil und Übersetzbarkeit prüft und automatisch Tests mit Testdatensätzen anwendet ►Fr üh es Fe ed ba ck üb er I hr e P ro gr am m ie rf äh ig ke ite n m ög lich !
Die Erfahrung der letzten Jahre zeigt, dass fleissige Benutzung des Praktomaten das Bestehen der Klausur erleichtert. Der Praktomat ist eine Chance für Sie, nutzen Sie sie! ►IS T- le r oh ne FR Z- A cco un t bi tt e be i se ba st ia n. rich ly@t u- dr esd en .d e m el de n http://praktomat.inf.tu-dresden.de/
Pro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
10 den
Für W irt schaf tsi nf ormat iker
►A nf er tig un g ei ne s Ü bu ng sb el eg
►3 se lb st g ew ä h lte A u fg ab e n au s de r R ub rik "P re vi ou s E xa m s" d e s P ra kt o m at e n ( h tt p: // pr akt om at .in f. tu -d re sd en .d e/ )
■Das sind Aufgaben aus alten Klausuren, die Ihre Java-Programmierfähigkeiten und Ihr Verständnis für Design Pattern prüfen. ►A ch tu ng : S ie so llt en si ch a n di ese A uf ga be n er st a b Ü bu ng U 07 w ag en .
►Zu vo r em p fe hl en w ir Ih ne n , di e e in fa ch en P ra kt om at sa uf g a be n zu lö se n, a uf d ie in de n Ü bu ng en h in ge w ie se n w ird .
Zi el : D ie U ni versi tät bi ldet P robl eml öser aus
►D ie U ni ve rsi tä t ist ke in e S ch ul e, so nd er n ei ne B ild un gsa nst al t:
Sie setztselbständige Aktivität voraus und willProblemlöser ausbilden Sie bekommen kein Buch vorgelesen, und das war's Sie sollen von den Folien aus den Weg in die selbstständige Literaturerarbeitung finden (Problemlösen!) ►S ie w ill
Lernliebhaberu nd
Literaturfresserau sb ild en
Beachten Sie trotzdem die Lese-Anweisungen, die angegeben werden. Es werden pro Woche 2-4 Kapitel zu lesen sein! Steigern Sie also Ihr persönliches Lesetempo! Im Laufe des Studiums sollten Sie lernen, 8 Stunden am Tag zu lernen ►.. di e di e N at ur d es Fa ch s m ei st er n kö nn en (
Meisterschaft)
Softwaretechnologie ist leider zu umfangreich. Die Vorlesung muss sich auf die wichtigsten Punkte konzentrieren ►.. di e se lb st än di g le be nsl an g le rn en kö nn en (
Profis)
Sie haben noch keine grösseren Systeme gesehen Sie sollten nicht erwarten, nach dem Kurs ein Experte zu sein Sie müssen selbständig weiterkommenB looms Taxonomi e des Lernens
►[Wikipedia, Lernziele] Die 6 Stufen im kognitiven Bereich lauten: ►Lehrlingsschaft ■Kenntnisse / Wissen: Kenntnisse konkreter Einzelheiten wie Begriffe, Definitionen, Fakten, Daten, Regeln, Gesetzmäßigkeiten, Theorien, Merkmalen, Kriterien, Abläufen; Lernende können Wissen abrufen und wiedergeben. ■Verstehen: Lernende können Sachverhalt mit eigenen Worten erklären oder zusammenfassen; können Beispiele anführen, Zusammenhänge verstehen; können Aufgabenstellungen interpretieren. ►Gesellenschaft ■Anwenden: Transfer des Wissens, problemlösend; Lernende können das Gelernte in neuen Situationen anwenden und unaufgefordert Abstraktionen verwenden oder abstrahieren. ■Analyse: Lernende können ein Problem in einzelne Teile zerlegen und so die Struktur des Problems verstehen; sie können Widersprüche aufdecken, Zusammenhänge erkennen und Folgerungen ableiten, und zwischen Fakten und Interpretationen unterscheiden. ■Synthese: Lernende können aus mehreren Elementen eine neue Struktur aufbauen oder eine neue Bedeutung erschaffen, können neue Lösungswege vorschlagen, neue Schemata entwerfen oder begründete Hypothesen entwerfen. ►Meisterschaft ■Beurteilung: Lernende können den Wert von Ideen und Materialien beurteilen und können damit Alternativen gegeneinander abwägen, auswählen, Entschlüsse fassen und begründen, und bewusst Wissen zu anderen transferieren, z. B. durch Arbeitspläne.Pro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
13 den
S ehr empf ohl en für di e Te chni k des w iss . A rbei tens
►S ticke l-W ol f, W ol f. W is se nsch af tli ch es A rb ei te n u n d L er n te ch ni ke n . G a bl er . B la u. S eh r gu te s Ü be rb licksb uch f ür A nf än ge r.
►S ta ry , K re tsch m er : U m ga n g m it w is se nsch af tli ch er L ite ra tu r. C o rn e lse n. S eh r gu te s B uch zu m Th em a “L ese n” .
►K u rs “ V o rbe re it u ng v on A bs chl u ss ar be it en/ Fors ch un gs k ol le g S of tw are te chnol ogi e” ,
■5. Semester (Sommersemester), Dienstag, 14:50-16:20, Beginn 9.4. E00Pro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
14 den
W ie ma n di e Lehrve ranst al tung erf ol grei ch absol vi ert
►Starte mit der V orlesung
Höre einfach zu. Schreibe auf einem leeren Blatt mit, um das Gehörte in eigenen Worten auszudrücken. Falls du dich nicht recht konzentrieren kannst, versuche, auf ausgedruckten Folien Anmerkungen zu machen. ►Zuhause nach der V orlesung
Gleiche deine Notizen mit den ausgedruckten Folien ab. Erweitere die Folien um Anmerkungen. Suche die Buchkapitel, die empfohlen wurden Versuche herauszufinden, was aus der Vorlesung im Buch behandelt wird und was nicht (selektives Lesen von Kapiteln). Schreibe eine Liste von Fragen auf (wiki, blog, Papier) Während des Semesters: ►Erstes Lesen (nur das nötigste) Beantworte Fragen, soweit als möglich ►Rede mit Freund Diskutiere Fragen. ►Löse alle Übungsaufgaben ►Löse die Praktomat-Aufgaben ►Zweites Lesen, auf Klausur vorbereitend (erschöpfendes Lesen)A nl ei tung zum U ngl ückl ichsei n
►B esu ch e Ü bu ng n ur u nr eg el m ässi g
►S ur fe w äh re nd V or le su ng
►P ro bi er e Ja va -S yst em e rst im Ju ni a us
►Ig no rie re d en P ra kt om at
►Le ih e ke in B uch a us, le se n ich ts
►W ar te m it Le rn en b is 2 W och en vo r de r K la usu r (S T ist ja so e in fa ch ... )
A ch tu ng : es gi bt i. d. R . nu r ei ne W ie d er ho lu n gskl a usu r (s äch s. H och sch ul ge se tz)
►V er sch ie be d ie K la usu r au f W S
Te iln ah m e am P ra kt iku m e rst e in Ja hr sp ät er m ög lich V erhäl tni s von S T- V orl esung und dem P rakt ikum im W int ersemest er
►S T- V o rle su ng g ib t e in en Ü be rb lick , a b er b er ei te t n ich t sp ezi e ll fü r d as P ra kt iku m vo r
Das Praktikum enthält einen kompletten Durchgang durch einen Entwicklungszyklus Semi-realistisch bis realistisch (oft industrielle Kunden) ►E s lo hn t, b ei de s in te nsi v zu b et re ib en . W er si ch zu m B ei sp ie l u m 's P ro gr a m m ie re n he ru m m og el n w ill ,
wird große Lücken in seiner beruflichen Praxis haben und es bei Bewerbungen schwer haben (Programmierkenntnisse werden vorausgesetzt) ►W er a be r m itp ro gr am m ie rt , ha t vi el G ew in n
Pro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
17 den
W ie errei cht man B ildung? A v io lin ca n si n g a mel o dy bet ter t h a n t h e pi a n o ca n , a n d mel o dy i s th e so u l o f mu si c. [M a x B ru ch , in F ifiel d]
A v io lin ca n si n g a mel o dy bet ter t h a n t h e pi a n o ca n , a n d mel o dy i s th e so u l o f mu si c. [M a x B ru ch , in F ifiel d]
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Softwaretechnologie Ziele und Inhalt
W arum ist S of tw aret echnol ogi e w icht ig?
►S of tw ar et ech no lo gi e ist e in e S ch lü sse lin du st rie , da e in e
Rationalisierungsindustrie Die Wohlfahrt eines Landes hängt von der Produktivität ab Nach wie vor entstehen völlig neue Anwendungen in unvorhergesehenen Märkten ●Google, Google Earth, Video Google ●Ebay, Amazon ●Bioinformatik ●Bauinformatik ●Maschineninformatik (Virtual Engineering) ●Digital Pen and Paper Warum so wenig Europäer aktiv in neuen Anwendungen? ►A ls R at io na lisi er u ng si nd ust rie ist d ie IT b eso nd er s d en S ch w ei n ezyk le n au sg e se tzt :
Tal 1993/94, Boom 1997-2000, Tal 2001-03, Boom 2007-heute Viele Firmen in DD suchen momentan gute Softwareingenieure!Konsumgüter Investitionsgüter Rationalisierungs- leistung W arum si nd gut e S of tw aret ec hnol ogen so w icht ig?
►E in st ie gsg eh al t pr o Ja hr b ru tt o [Q ue lle I X 1 /2 00 5]
Obere 10%:50592 Euro Median:48629 Euro untere 10%:42900 Euro Projektleiter:80000 Euro ►A rb ei tsp lä tze w ird e s au f la ng e S ich t in E ur op a ha up tsä ch lich fü r de n S of tw ar e- A rch ite kt en u nd P ro je kt le ite r ge be n
Programmieren, Testen, ... wird nach Indien oder China ausgelagert Wollen Sie mit 45 arbeitslos sein? ►D ah er m uß de r S of tw ar e- W er ke r ei n
guter Softwaretechnologew er de n, d esse n P ro du kt ivi tä t h öh er li eg t al s di e de r K on ku rr en z
Pro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
21 den
Fähi gkei ten des gut en S of tw arei ngeni eurs
►G ut e S of tw ar ei ng en ie ur e w is se n, w ie ma n le rnt ( le rn en zu le rn en )
Und das lebenslang Gute Softwareingenieure kennen ihre Lern-Grenzen, -Stärken und Schwächen: Was kann ich wie schnell lernen? [Komplexprüfungen] Wie gut kann ich schätzen? Wie gut kann ich in Abstraktionen denken? ►G ut e S of tw ar ei ng en ie ur e ge w inne n E rf ahrung
Lernen jedes Jahr eine neue Modellier- und Programmiersprache Lerne Projekte kennen (Prozess- und Produktmanagement) Lerne so viele Ideen kennen als möglich ►G ut e S of tw ar ei ng en ie ur e si nd te amf ähi g
Die meiste Software wird in Teams erstelltPro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
22 den
Zw ei G ruppen von K ennt ni ssen
►"S of tw ar e en gi ne er in g” b ei nh al te t W isse n üb er :
S of tw ar et ech no lo gi e (S of tw ar e- Te ch ni ke n)
●S yst em an al yse
●S yst em en tw ur f
●S yst em im pl em en tie ru ng
●S yst em w ar tu ng
S of tw ar e- P ro ze sse
●E nt w ickl un gszykl us
●Le be nszykl en
●P ro je kt m an ag em en t
●K on fig ur at io nsm an ag em en t
●Q ua lit ät sm an ag em en t
S chw erpunk t der V orl es ung lie gt auf Techni ken
►O bj ek tori ent ie rt e P rogra mmi erung m it Ja va
Prinzipien der Objektorientierung Bibliotheken und Frameworks Java ●dominiert die neu gestarteten Softwareprojekte in vielen Anwendungsgebieten ●ist das Vorbild für aktuelle Entwicklungen in der Industrie (C#, .net) Professionelle arbeitsteilige Herstellung von Software ●Vorbereitung auf ein umfangreiches Team-Praktikum ►O bj ek tori ent ie rt es M ode ll ie re n m it de r U ni fie d M od el in g La ng ua ge ( U M L)
Objektorientierte Systemanalyse (OOA) ObjektorientierterEntwurf (OOD) ●Softwarearchitektur ●Entwurfsmuster ►V er tie fu ng P ro ze ssw isse n in V or le su ng “ S of tw ar em an ag em en t” ( H au pt st ud iu m ) P hasen und M ei lenst ei ne der V orl esung
►Objektorientieres Programmieren (OOP) ►Teil i: bis Ende April: Java I Grundlegende Kenntnisse in Java und jUML Objekte, Klassen, Vererbung, Polymorphie, CRC- Karten Java starten, APIs lesen können, Tests durchführen können ►Teil II: bis Ende Mai: Java II – Das Objektnetz Generics, Collections, GUI Entwurfsmuster, Frameworks ►Objektorientieres Modellieren (OOM) ►III: bis Juni: Objektorientierte Analyse (OOA) Balzert-Methodik, UML Dynamische Modellierung mit Zustandsmaschinen ►Teil IV: bis Ende Juli: Objektorientiertes Design (OOD) und Projektmanagement Software-Architektur ProjektmanagementOOD
OOP-II: Das Netz
OOP-I: Objekte OOA PM
Softwaretechnologie, © Prof. Uwe Aßmann Technische Universität Dresden, Fakultät Informatik
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Softwaretechnologie Literatur
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28 den
B egl ei tende Li terat ur
►D as A nsch af fe n vo n B üch er n lo hn t si ch f ür d ie S of tw ar et ech ni k, w ei l
das Gebiet sehr breit ist und man immer auf Bücher als Nachschlagewerke zurückgreifen muss. Das Lernen von Folien alleine genügt nicht ►D as V orl es ungs buc h vo n P ea rso n: S of tw a re te ch no lo gi e fü r E in st ei g er . V o rle su ng su nt er la ge fü r di e V er an st al tu n ge n an d er TU D re sd en . P ea rso n S tu di um , 2 00 9. E nt hä lt au sg ew äh lte K ap ite l au s:
UML: Harald Störrle. UML für Studenten. Pearson 2005. Kompakte Einführung in UML 2.0. Softwaretechnologie allgemein: W. Zuser, T. Grechenig, M. Köhle. Software Engineering mit UML und dem Unified Process. Pearson. 2004. ►Ja va
Helmut Balzert. Objektorientierte Programmierung mit Java 5. Elsevier, München. www.w3l.de D. Ratz et al: Grundkurs Programmieren in Java. Hanser-Verlag, 2006 ●Band 1: Der Einstieg in die Programmierung und Objektorientierung, ●Band 2: Einführung in die Programmierung kommerzieller Systeme.W ei terf ührende Li terat ur zum P rogrammi eren
►S te fa n M id de n do rf , R ai ne r S in ge r, Jö rn H ei d: J ava – P ro gr am m ie rh an d bu ch u n d R e fe re nz fü r di e Ja va -2 -P la ttf o rm S ta nd a rd E di tio n , 3 . A uf la ge , dp un kt O kt ob e r 20 02 . D icke R ef er en z
►E cl ip se I nt ro : ht tp :// w w w .e cl ip se .o rg /w hi te pa pe rs/ ecl ip se -o ve rvi ew .p df
►W en n S ie n och m eh r pr og ra m m ie re n kö nn en /m öch te n:
Imperatives Programmieren, Rekursion: ●D. Boles. Programmieren spielend gelernt mit dem Java-Hamster-Modell. Teubner. Wenn Sie schon imperativ programmieren können: ●D. Boles, C. Boles: Objekt-orientierte Programmierung spielend gelernt mit dem dem Java-Hamster-Modell. Teubner. Insgesamt: C. Heinisch, F. Müller, J. Goll: Java als erste Programmiersprache. Teubner. ►A nd re w H un t, D avi d Th om as. Th e pr ag m at ic pr og ra m m er . A dd iso n- W esl ey
Deutsch: Der Pragmatische Programmierer. Hanser-Verlag. Sehr schönes Buch mit “Gesetzen des Programmierens”.W ei terf ührende Li terat ur zu U M L und O O - M odel lierung
►B e rn d O est er ei ch . D ie U M L- K u rzr ef er e nz 2 .3 fü r di e P ra xi s. 5 ., üb er ar be ite te A uf la ge 2 00 9. I , 18 6 S ., b ro sch ie rt , O ld en bo ur g, IS B N 9 78 -3 -4 86 -5 90 51 -7
►M ar tin H itz, G er ti K ap pe l: U M L@W or k, d pu nkt -V er la g
►O nl in e- D ocu m en ta tio n be i d er O M G ( ko st en lo s)
www.omg.org/uml ►D an P ilo ne , N ei l P itm an . UML 2.0 in a nutshell. Free ebook download
http://it-ebooks.info/book/154/. O 'R ei lly M ed ia , I S B N : 9 78 -0 -5 9 6- 00 79 5- 9 , 20 05
►G . B oo ch , J. R um ba ug h , I . Ja co bso n: Th e U n ifi ed M od el in g La ng ua g e U se r G ui de , A dd iso n- W esl ey 19 99 .
►B e rn h ar d L ah re s, G re g or R a ym an . P ra xi sb uch O b je kt or ie nt ie ru n g- V o n d en G ru n dl ag en z ur U m se tzu ng . G a lil eo C o m pu tin g. S ch ön es B uch ü be r O O , ni ch t au f Ja va f ixi er t, b re it an ge le gt .
►B e rn d O est er ei ch : O bj ekt or ie nt ie rt e S of tw ar e en tw ick lu n g m it de r U ni fie d M od el in g La ng ua ge , O ld en bo ur g- V er la g
►K e n L u nn . S of tw ar e d e ve lo p m en t w ith U M L. P a lg ra ve -M acm ill an . V ie le re al ist isch e Fa llst ud ie n
Pro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
31 den
W ei terf ührende Li terat ur zum G ebi et S of tw aret echnol ogi e
►Weiterführende Literatur zum Gebiet Softwaretechnologie. Können Sie anschaffen, wenn Sie ST-II hören wollen ►H el m ut B al ze rt : L eh rb uch d er S of tw a re -T ec hn ik, 2 B än de , S pe kt ru m A ka de m isch er V er la g 20 00 u nd 1 99 8. U m fa sse nd es K om pe nd iu m .
►G he zzi , Ja za ye ri, M an dr io li. Fu nd am en ta ls o f S o ftw ar e E ng in ee rin g . P re nt ice H al l. S eh r gu te s, f un da m en ta le s, w ei te rf üh re nd es B uch . K la r. S ta rke K ost .
►S . P fle eg er : S of tw ar e E n gi n ee rin g – Th eo ry an d P ra ct ice . P re nt ice -H al l. G ut es B uch , b re it an ge le gt .
►B e rn d B rü gg e, A la n H . D ut o it. O bj ekt or ie n tie rt e S o ftw ar et ech ni k m it U M L , E nt w ur fsm ust er n un d Ja va . P ea rso n S tu di um /P re nt ice H al l.
►Le sze k A . M ac ia sze k. R eq ui re m e nt s A na ly si s an d S yst em D esi g n – D eve lo pi ng In fo rm at io n S yst em s w ith U M L. A dd iso n- W esl ey .
Pro f. U . A ßm an n, S oftw are tec hn olo gie , T U D res
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