Betriebssysteme sind eine zentrale Komponente von Rechnern und stellen grundlegende Funktionen für die Arbeit mit diesen Rechnern bereit. In immer größerem Maße stehen Rechner aber nicht alleine, sondern sind in Netzwerke eingebunden, innerhalb derer auf Daten und Funktionen anderer Computersysteme zugegriffen werden kann. Damit werden verteilte Systeme möglich, bei denen die Daten und Funktionen systematisch verschiedenen Rechnern innerhalb eines Netzwerkes zugeordnet werden, um gemeinsam definierte Aufgaben zu bewältigen. Während die verschiedenen Rechner innerhalb eines Netzwerkes oder eines verteilten Systems in der Vergangenheit stationär waren, sind mittlerweile auch viele mobile Rechner im Einsatz, was zu völlig neuen Anwendungsszenarien sowohl im privaten als auch im geschäftlichen Kontext führt.

1. Grundlagen der Betriebssysteme
   1. Grundlegender Aufbau von Computersystemen
   2. Dateisysteme
   3. Speicherverwaltung
   4. Prozesse und Threads
2. Verbreitete Betriebssysteme
   1. Grundkonzepte Windows
   2. Grundkonzepte Unix und Linux
   3. Grundkonzepte Apple-Betriebssysteme
   4. Mobile Betriebssysteme
3. Rechnernetze
   1. Grundlagen der Datenübertragung
   2. OSI-Referenzmodell
   3. Netztopologien
4. TCP/IP und Internet
   1. Entstehung des Internets
   2. TCP/IP-Protokollstack
   3. Ausgewählte IP-basierte Protokolle und Dienste
   4. Sicherheit im Internet
5. Architekturen verteilter Systeme
   1. Client-Server-Systeme und verteilte Anwendungen
   2. Grundbegriffe verteilter Systeme: Nebenläufigkeit, Semaphoren, Deadlock
   3. Kommunikation in verteilten Systemen
   4. Dienste-Orientierung: SOA, Webservices und Microservices
   5. Cloud-Anwendungen
   6. Transaktionen in verteilten Systemen
   7. High-Performance Computing Cluster
6. Mobile Computing
   1. Grundlagen, Techniken und Protokolle für Mobile Computing
   2. Mobiles Internet und seine Anwendungen
   3. Mobile Kommunikationsnetze
   4. Sicherheit und Datenschutz in mobilen Systemen

Viele der jüngsten Fortschritte in der Datenwissenschaft, insbesondere beim maschinellen Lernen und bei der künstlichen Intelligenz, beruhen auf umfassender Datenspeicherung und Rechenleistung. Cloud Computing ist eine Möglichkeit, diese Leistung auf skalierbare Weise und ohne beträchtliche Vorabinvestitionen in Hardware- und Software-Ressourcen bereitzustellen. Dieser Kurs führt in den Bereich des Cloud Computing zusammen mit seinen technologischen Voraussetzungen ein. Darüber hinaus werden die neuesten Fortschritte, wie Serverless Computing und Speicherung, veranschaulicht. Schließlich wird ein gründlicher Überblick über beliebte Cloud-Angebote, insbesondere im Hinblick auf Analysemöglichkeiten, gegeben.

1. Einführung in Cloud Computing
   1. Grundlagen des Cloud Computing
   2. Cloud-Service-Modelle
   3. Nutzen und Risiken
2. Technologische Voraussetzungen
   1. Virtualisierung und Containerisierung
   2. Speichertechnik
   3. Netzwerke und RESTful-Dienste
3. Serverloses Rechnen
   1. Einführung in Serverless Computing
   2. Vorteile
   3. Einschränkungen
4. Etablierte Cloud-Plattformen
   1. Google-Cloudplattform
   2. Amazon-Webdienste
   3. Microsoft Azure
5. Datenwissenschaft in der Cloud
   1. Google-Dienste für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
   2. Amazon Web Services für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
   3. Microsoft Azure für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen