Datenbasierte Softwarelösungen Entwickeln 1. Einführung in datenbasierte Softwarelösungen: Grundlagen der datenbasierten Softwareentwicklung, Bedeutung von Datenanalyse für Softwarelösungen, Überblick über relevante Technologien 2. Datenmodellierung und -management: Techniken zur Datenmodellierung, Datenbankdesign und -management, Einsatz von NoSQL vs. SQL-Datenbanken 3. Einsatz von Machine Learning in Softwarelösungen: Einführung in Machine Learning Konzepte, Anwendungsfälle von Machine Learning in Software, Tools und Frameworks für Machine Learning 4. Entwicklung von datengetriebenen Anwendungen: Best Practices zur Entwicklung datengetriebener Software, Integration von APIs und Datenquellen, Benutzeroberflächen für datenbasierte Anwendungen 5. Monitoring und Optimierung von Datenlösungen: Tools zur Überwachung von Datenanwendungen, KPIs zur Erfolgsmessung von Datenlösungen, Feedback-Mechanismen zur Verbesserung der Datenanwendungen 6. Sicherheitsaspekte bei datenbasierten Lösungen: Datenschutzrichtlinien und Compliance, Sicherheitspraktiken für datenbasierte Software, Risikomanagement im Datenkontext 7. Praxisprojekt zu datenbasierten Softwarelösungen: Entwicklung eines eigenen datenbasierten Projekts, Präsentation und Diskussion der Ergebnisse, Reflexion über Herausforderungen und Erkenntnisse 8. Zukunft der datenbasierten Softwareentwicklung: Trends in der datenbasierten Entwicklung, Einfluss von KI und Big Data auf Softwarelösungen, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen in der Datenanalyse