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test structuring
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Projektdokumentation Transparenzregister
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Projektdokumentation Transparenzregister
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semester_1
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semester_2
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zusammenfassung_rueck_ausblick
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anhang
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literaturverzeichnis
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Semester 1
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.. toctree::
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einleitung
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documentations/structure/1-Einleitung.md
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recherche_techniken
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documentations/structure/2-Recherche.md
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grundlagen_basistechniken
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documentations/structure/3-Grundlagen_und_Basistechniken.md
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documentations/structure/4-Technische_Realisierung.md
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1. Einleitung - Sascha
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documentations/structure/5-Zusammenfassung.md
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documentations/structure/6-Anhang.md
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.. toctree::
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zielsetzung_projekts
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projektorganisation
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1.2 Zielsetzung des Projekts
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- Projektzusammenfassung
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- Projektziele und -umfang
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- Anforderungen und Erwartungen
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- Projektzeitplan und Meilensteine
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1.3 Projektorganisation
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- Weekly
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- Meeting-Notes
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- Github-Projects für Aufagbentracking
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2. Recherche zu benötigten Techniken - Tim
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technische_anforderungen_loesungsansaetze
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ueberblick_relevante_technologien
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begruendung_technologieauswahl
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proof-of-concept_jupyter_notebooks
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2.1 Technische Anforderungen und Lösungsansätze
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2.2 Überblick über relevante Technologien und Werkzeuge
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2.3 Begründung der Technologieauswahl
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2.4 Proof-of-Concept mit Jupyter Notebooks
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3. Grundlagen und Basistechniken
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devops
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text_mining
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datenspeicherung
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sentimentanalyse
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verflechtungsanalyse
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visualisierung
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3.1 DevOps
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3.2 Text Mining
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3.3 Datenspeicherung
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3.4 Sentimentanalyse
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3.5 Verflechtungsanalyse
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3.6 Visualisierung
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Semester 2 - Umsetzungsphase des Projekts im 2. Semester
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technische_realisierung
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4. Technische Realisierung
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devops
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loesungsarchitektur_docker
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architektur_code_dokumentation
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data_transformation
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data_visualization
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4.1 DevOps - Philipp
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github
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poetry
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codequalitaet_automatisierung
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4.1.1 Github
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- CI/CD
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- Warum haben wir uns für DevOps entschieden?
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- Wie beeinflusst DevOps die Softwareentwicklung?
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- Wie haben wir GitHub in den Entwicklungsprozess integriert?
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- Welche Vorteile bietet die Verwendung von GitHub für DevOps?
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- Welche spezifischen Funktionen von GitHub haben wir verwendet?
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4.1.2 Poetry
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- Warum wird Poetry für die Verwaltung von Python-Projekten eingesetzt und welche Probleme löst es?
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- Warum haben wir Poetry verwendet?
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- Was macht Poetry?
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- Was sind die wichtigsten Eigenschaften und Befehle?
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4.1.3 Codequalität und Automatisierung
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- Was sind konkrete Beispiele, welche gelöst werden?
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- Wie haben wir Linter und mypy in den Entwicklungsprozess integriert?
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- Welche Verbesserungen in der Codequalität und Entwicklungszeit konnten wir durch die Automatisierung erzielen?
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- Gab es spezifische Codequalitätsprobleme, die wir mit diesen Werkzeugen behoben haben?
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- Haben uns die Werkzeuge geholfen oder gehindert?
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- Lintern und statische Codeanalyse
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- Typenprüfung mit mypy
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- Continuous Integration und automatisierte Tests
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- Integration von Lintern und mypy in den Entwicklungsprozess
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4.2 Lösungsarchitektur: Docker - Tristan || Philipp
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architekturmodell_praesenztermin
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warum_docker_eingesetzt
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entwickeln_bereitstellen_container
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herausforderungen_verwendung_docker
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lokale_verteiltes_hochfahren_container
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integration_fh_infrastruktur
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4.2.1 Architekturmodell nach dem Präsenztermin
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4.2.2 Warum haben wir Docker in unserer DevOps-Umgebung eingesetzt?
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4.2.3 Wie haben wir Docker-Container in unserer Anwendung entwickelt und bereitgestellt?
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4.2.4 Welche Herausforderungen gab es bei der Verwendung von Docker in unserem Projekt?
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4.2.5 Lokale und verteiltes Hochfahren/Verwenden der Container
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4.2.6 Integration der FH Infrastruktur (Portainer, weitere Herausforderungen und Lösungen)
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4.3 Architektur-/Code-Dokumentation
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data_ingest_datamining_web_scraping
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ai_module
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database_generator
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4.3.1 Data Ingest/Datamining /Web-Scraping - Tristan
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- Warum haben wir Datamining und Web-Scraping in unserem Projekt verwendet?
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- Welche Datenquellen haben wir gescraped und wie haben wir die Datenverarbeitung durchgeführt?
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- Gab es Schwierigkeiten oder Herausforderungen beim Scrapen und bei der Datenverarbeitung?
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- Beschreibung der entwickelten Module zur Erstellung strukturierter Dokumente für die Staging DB
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- Erklärung der Staging-DB
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- Wie und welche Informationen werden aus unstrukturierten Daten (PDFs) extrahiert (Regex)?
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- Wie funktioniert der Ingest-Container?
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- Beschreibung des Containers
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- Konfiguration und Einsatz
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- Wie funktioniert der Data-Processing Container, welche Envs/Einstellparameter gibt es?
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4.4 Data Transformation
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ai_module
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database_generator
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4.4.1 AI Module - Sebastian
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- Erklärung NER Services, Pipeline
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- Erklärung
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documentations/structure/1-Einleitung.md
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:caption: Seminararbeiten
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seminararbeiten/DevOps/Seminarpraesentation.ipynb
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seminararbeiten/Datenspeicherung/00_Datenspeicherung
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Reference in New Issue
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