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Kersken S: IT-Handbuch für
Fachinformatiker*innen

IT-Handbuch für Fachinformatiker*innen

Der Ausbildungsbegleiter für Anwendungsentwicklung und Systemintegration. Inkl. Prüfungsfragen und Übungen – Ausgabe 2025

&nbsp;&nbsp;Materialien zum Buch ... 17 &nbsp;&nbsp;Vorwort ... 19 &nbsp;&nbsp;1.&nbsp;&nbsp;Einführung ... 27 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;1.1 ... Informationstechnik, Informatik und EDV ... 27 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;1.2 ... Die Geschichte der Rechenmaschinen und Computer ... 38 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;1.3 ... Digitale Speicherung und Verarbeitung von Informationen ... 58 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;1.4 ... Übungsaufgaben ... 62 &nbsp;&nbsp;2.&nbsp;&nbsp;Mathematische Grundlagen ... 67 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2.1 ... Einführung in die Logik ... 67 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2.2 ... Mengenlehre und diskrete Mathematik ... 81 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2.3 ... Mathematische Verfahren im Alltag ... 97 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2.4 ... Grundlagen der Stochastik ... 101 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2.5 ... Grundlagen der linearen Algebra ... 109 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2.6 ... Grundlagen der Analysis ... 123 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2.7 ... Informationsspeicherung im Computer ... 128 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;2.8 ... Übungsaufgaben ... 139 &nbsp;&nbsp;3.&nbsp;&nbsp;Technische und theoretische Grundlagen ... 147 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;3.1 ... Elektronische Grundlagen ... 147 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;3.2 ... Automatentheorien und -simulationen ... 156 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;3.3 ... Übungsaufgaben ... 175 &nbsp;&nbsp;4.&nbsp;&nbsp;Hardware ... 179 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;4.1 ... Grundlagen ... 179 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;4.2 ... Die Zentraleinheit ... 183 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;4.3 ... Die Peripherie ... 212 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;4.4 ... Übungsaufgaben ... 236 &nbsp;&nbsp;5.&nbsp;&nbsp;Netzwerkgrundlagen ... 243 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.1 ... Einführung ... 243 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.2 ... Funktionsebenen von Netzwerken ... 251 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.3 ... Klassifizierung von Netzwerken ... 260 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.4 ... Netzwerkkarten, Netzwerkkabel und Netzzugangsverfahren ... 269 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.5 ... Datenfernübertragung ... 280 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.6 ... Die TCP/IP-Protokollfamilie ... 284 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;5.7 ... Übungsaufgaben ... 336 &nbsp;&nbsp;6.&nbsp;&nbsp;Betriebssysteme ... 349 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;6.1 ... Entwicklung der Betriebssysteme ... 350 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;6.2 ... Aufgaben und Konzepte ... 358 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;6.3 ... Windows ... 380 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;6.4 ... Linux und Unix ... 402 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;6.5 ... Übungsaufgaben ... 433 &nbsp;&nbsp;7.&nbsp;&nbsp;Grundlagen der Programmierung ... 443 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;7.1 ... Python ... 445 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;7.2 ... Java ... 533 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;7.3 ... Übungsaufgaben ... 583 &nbsp;&nbsp;8.&nbsp;&nbsp;Algorithmen und Datenstrukturen ... 587 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;8.1 ... Algorithmen erarbeiten und implementieren ... 588 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;8.2 ... Datensammlungen sortieren ... 595 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;8.3 ... Nach Daten suchen ... 602 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;8.4 ... Bäume und Graphen ... 623 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;8.5 ... Bedingungserfüllungsprobleme ... 646 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;8.6 ... Übungsaufgaben ... 657 &nbsp;&nbsp;9.&nbsp;&nbsp;Weitere Konzepte der Programmierung ... 659 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;9.1 ... Reguläre Ausdrücke ... 659 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;9.2 ... Systemnahe Programmierung ... 677 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;9.3 ... Einführung in die Netzwerkprogrammierung ... 685 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;9.4 ... Externe Module und Abhängigkeiten ... 694 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;9.5 ... Übungsaufgaben ... 704 10.&nbsp;&nbsp;Datenanalyse, Machine Learning, künstliche Intelligenz ... 707 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;10.1 ... Einführung ... 708 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;10.2 ... Daten auswählen, aufbereiten und analysieren ... 715 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;10.3 ... Konkrete Machine-Learning-Verfahren ... 739 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;10.4 ... Künstliche neuronale Netzwerke ... 758 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;10.5 ... Übungsaufgaben ... 777 11.&nbsp;&nbsp;Software-Engineering ... 779 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;11.1 ... Überblick ... 780 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;11.2 ... Werkzeuge ... 797 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;11.3 ... Übungsaufgaben ... 831 12.&nbsp;&nbsp;Geschäftsprozessanalyse ... 835 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;12.1 ... Überblick ... 835 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;12.2 ... Prozesse modellieren mit BPMN ... 841 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;12.3 ... Mit einem ERP- und CRM-System arbeiten ... 851 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;12.4 ... Übungsaufgaben ... 858 13.&nbsp;&nbsp;Datenbanken ... 859 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;13.1 ... Die verschiedenen Datenbanktypen ... 860 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;13.2 ... Mit relationalen Datenbanken arbeiten ... 873 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;13.3 ... Mit NoSQL-Datenbanken arbeiten ... 887 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;13.4 ... Grundlagen der Datenbankprogrammierung ... 891 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;13.5 ... Übungsaufgaben ... 896 14.&nbsp;&nbsp;Server für Webanwendungen ... 901 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;14.1 ... HTTP im Überblick ... 901 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;14.2 ... Der Webserver Apache 2 ... 914 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;14.3 ... Übungsaufgaben ... 937 15.&nbsp;&nbsp;Weitere Internet-Serverdienste ... 941 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;15.1 ... Namens- und Verzeichnisdienste ... 941 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;15.2 ... Die »Meta-Server« inetd und xinetd ... 956 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;15.3 ... Übungsaufgaben ... 960 16.&nbsp;&nbsp;Virtualisierung, Container und Cloud Computing ... 963 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;16.1 ... Virtualisierung ... 963 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;16.2 ... Container-Infrastrukturen ... 969 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;16.3 ... Cloud Computing ... 975 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;16.4 ... Übungsaufgaben ... 977 17.&nbsp;&nbsp;Datei- und Datenformate ... 979 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;17.1 ... Textdateien und Zeichensätze ... 979 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;17.2 ... Textbasierte Dateiformate ... 988 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;17.3 ... Binäre Dateiformate ... 1014 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;17.4 ... Übungsaufgaben ... 1026 18.&nbsp;&nbsp;Webseitenerstellung mit HTML und CSS ... 1031 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;18.1 ... HTML und XHTML ... 1032 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;18.2 ... Cascading Style Sheets (CSS) ... 1067 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;18.3 ... Webseiten-Layout und -Design ... 1081 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;18.4 ... Übungsaufgaben ... 1091 19.&nbsp;&nbsp;Webserveranwendungen ... 1099 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;19.1 ... PHP ... 1099 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;19.2 ... Eine REST-API implementieren ... 1166 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;19.3 ... Übungsaufgaben ... 1195 20.&nbsp;&nbsp;JavaScript und Ajax ... 1199 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;20.1 ... Grundlagen ... 1200 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;20.2 ... Das Document Object Model (DOM) ... 1240 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;20.3 ... Ajax und die Fetch API ... 1253 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;20.4 ... Die JavaScript-Bibliothek React.js ... 1264 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;20.5 ... Übungsaufgaben ... 1286 21.&nbsp;&nbsp;Sicherheit ... 1289 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;21.1 ... Endgeräte schützen ... 1290 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;21.2 ... Netzwerk- und Serversicherheit ... 1303 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;21.3 ... Übungsaufgaben ... 1317 &nbsp;&nbsp;Anhang ... 1321 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;A ... Glossar ... 1323 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;B ... Zweisprachige Wortliste ... 1337 
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;C ... Kommentiertes Literatur- und Linkverzeichnis ... 1349 &nbsp;&nbsp;Index ... 1363

Roman

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Multiscale Financial Data Analytics and Machine Learning offers a systematic and comprehensive study on the multiscale approach to financial data analytics and machine learning. This book covers an array of multiscale methods to discover the properties of various timescales embedded in a financial time series, including noise-assisted empirical mode decomposition methods. Important interpretable multiscale outputs from the estimation are recognized as a new set of features that can be used for machine learning. The feature selection problem for machine learning is examined in this volume.This book offers an applied quantitative approach that combines novel analytical methodologies and practical applications to a wide array of examples with real-world data. It is self-contained and organized in its presentation. The explanations of the methodologies are both accessible and detailed enough to capture the interest of the curious student or researcher. Step-by-step descriptions of the algorithms are provided for straightforward implementation.

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Learn how to manage the risks and opportunities of agentic AI with this practical guide to ensuring the safe and beneficial developments of advanced AI systems.

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Die Vierte Kränkung. Der Mensch im Schatten der Künstlichen Intelligenz

From the coauthor of Algorithms to Live By, an exploration of the quest to use mathematics to describe the ways we think, from its origins three hundred years ago to the ideas behind modern AI systems and the ways in which they still differ from human minds.Everyone has a basic understanding of how the physical world works. We learn about physics and chemistry in school, letting us explain the world around us in terms of concepts like force, acceleration, and gravity-the Laws of Nature. But we don't have the same fluency with concepts needed to understand the world inside us-the Laws of Thought. While the story of how mathematics has been used to reveal the mysteries of the universe is familiar, the story of how it has been used to study the mind is not.There is no one better to tell that story than Tom Griffiths, the head of Princeton's AI Lab and a renowned expert in the field of cognitive science. In this groundbreaking book, he explains the three major approaches to formalizing thought-rules and symbols, neural networks, and probability and statistics-introducing each idea through the stories of the people behind it. As informed conversations about thought, language, and learning become ever more pressing in the age of AI, The Laws of Thought is an essential read for anyone interested in the future of technology.

The Quest for a Mathematical Theory of the Mind

The Laws of Thought

edition suhrkamp

Mit Programmen wie ChatGPT hat künstliche Intelligenz ein solches Niveau erreicht, dass es kaum noch möglich ist, zu erkennen, ob ein Text von einem Computer stammt oder von einem Menschen. 
 Können Sie mit Bestimmtheit ausschließen, dass diese Zeilen von einem Algorithmus verfasst wurden?
 
 
 
 Für die Rezeption von Geschriebenem bedeutet das eine Zeitenwende. Wenn wir stets unterstellen müssen, dass hinter einem Text KI steckt, ergibt die Unterscheidung natürlich/artifiziell keinen Sinn mehr - eine postartifizielle Ära bricht an. Hannes Bajohr erörtert, wie sich diese Verschiebung auf Zeitungsartikel oder wissenschaftliche Publikationen auswirkt und wie sie das literarische Lesen und Schreiben verändert.

Lesen im Zeitalter künstlicher Intelligenz

Postartifizielle Literatur

Series On Intelligence Science

This popular science compendium provides an approximate, holistic but first ever solution to the four Holy Grail questions: How does a brain work? How does the brain learn? How does its consciousness arise? How does learning require consciousness?The volume explains how human brains require and learn consciousness and why the new AI will overcome the current lack of conscious learning algorithms in AI. For human societies, it suggests how governments can make their taxpayers safer, more prosper and happier. For future AI, it calls for a thorough investigation in scientific infrastructures like government and private funding agencies, publication venues, professional societies and administrators that evaluate research. Why did a conscious learning algorithm not have a healthy environment to study? Why could rampant misconducts of data deletion in deep learning be allowed to grossly exaggerate AI performances for so long? The author's real-life accounts reveal deep reasons.The useful reference text benefits laymen in all walks of life, as well as professionals, researchers, academics and students in any areas.

Conscious Learning: Humans And Machines

Applications in Virtual Environments

Federated Learning for the Metaverse

This companion volume to Artificial Intelligence: A Guide for Everyone offers a comprehensive exploration of AI analytics, catering to individuals of all backgrounds and expertise levels. It seeks to demystify AI analytics by exploring core concepts, explaining various stages (Descriptive, Diagnostic, Predictive, and Prescriptive), and highlighting their limitations. Through domain-specific applications, it illustrates how AI is utilized across industries for innovation and efficiency, providing dedicated subsections for healthcare, finance, customer support, and more.Artificial Intelligence: Analytics, Platforms, and Risks thoroughly examines the AI infrastructure and ecosystem, offering insights into frameworks, platforms, tools, key players, and the critical hardware and software components supporting AI applications. It also addresses the multifaceted risks and challenges of AI, such as bad data, model selection bias, job displacement, weaponization, and ethical dilemmas, along with strategies to mitigate these risks.&nbsp;Additionally, it discusses the hurdles in AI adoption, including roadblocks, myths, planning complexities, resource requirements, and data and model challenges. Looking ahead, the book explores the future of AI, highlighting catalysts for technological progress, the transformative impact across industries, and emerging trends shaping the field. With the aim of empowering readers to navigate the complexities of AI, harness its potential, and contribute to its responsible and ethical advancement, this book serves as a comprehensive guide to AI technologies.

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