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docs(meeting-notes): Meeting 09.06.2023

documentations/meeting-notes/Meeting_2023-06-09.md

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+# Weekly *5*: 09.06.2023
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+## Teilnehmer
+- Prof. Arinir
+- Tristan Nolde
+- Tim Ronneburg
+- Phillip Horstenkamp
+- Kim Mesewinkel-Risse
+- Sascha Zhu
+- Sebastian Zeleny
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+## Themen
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+- Stepstone Projekt:
+  - Gewünscht wird ein initialer Austausch mit Stepstone
+  - Befürchtung ist, dass es zu einem Hinderniss wird
+  - Entscheidung liegt daher beim Projekt-Team
+  - Weitere Informationen sind nicht aktuell nicht vorhanden
+  - Vorschlag Prof. Arinir: Sollte das Thema nochmal zum Team getragen werden, wird der aktuelle Stand vorgestellt und der Link zum Repo wird geteilt. Darüber hinaus werden keine Ressourcen zugesprochen.
+  - Vorstellung [vorheriger Absprache](https://github.com/orgs/fhswf/projects/17?pane=issue&itemId=29707639) und Feedback:
+    - Ändert sich der Scope - Nein
+    - NDA - Nein
+    - Veröffentlichung - maximal Impressionen
+    - Was muss geleistet werden - nicht direkt an Stepstone sondern über FH als Mediator
+- Sollen Präsentationen vorab zur Verfügung gestellt werden?
+  - Einige Tage vorher in das Git Repo. hochladen und Prof. Arinir benachrichtigen
+- Rücksprache Seminarpräsentationen
+  - Verflechtungsanalyse:
+    - Graphen Theorie
+    - Social Network Analyse
+    - Erweiterung über Graphen Theorie hinaus
+    - Fokus auf Anwendung und Mehrwert, weniger genauer mathematischer Lösung
+    - Feedback:
+      - Präsentation scheint sehr umfangreich; Wunsch nach Reduzierung der Folienanzahl
+      - Formeln hinter den Analysen spannend, ggf. doch drauf eingehen, um Kennzahl in Kontext zu setzen
+  - Visualiserung:
+    - Prinzipien
+    - Vorteile
+    - Bibliotheken für Umsetzung (Network X, PyViz, ...)
+    - Effekt von Farbwahl
+    - Erste Umsetzung im Jupyter Notebook
+    - Feedback:
+      - Es werden extem viele Datenpunkte angezeigt werden müssen, wie wird dies in den Bibliotheken umgesetzt? Kann dort gefiltert werden?
+        - Wenn nicht direkt am Graphen (der Darstellung) gefiltert werden kann, dann frühzeitig filtern, bevor der Graph gebaut wird
+  - Datenspeicherung
+    - Erste Integration von Visualisierung mit Datenspeicherung
+    - Vorstellung der "Datencluster"
+      - Stammdaten
+      - Stimmungsdaten
+      - Social Graph
+      - Zeitseriendaten
+    - Relationales DB Modell
+    - Fokus ebenfalls auf Abfrage der Daten für Folge-Projekte wie Visualiserung und Mehrwert fürs Team, weniger Theorie
+    - Feedback:
+      - Es müssen Erfahrungen mit der Library und Darstellung gesammelt werden, um den Mehrwert der Lösung hervorzuheben
+      - Modellierung der Finzanz-Kennzahlen
+        - Spaltennamen sollen sprechend sein, z.B. "value" statt "sum"
+        - Präferenz zum Modell mit einzelnem Eintrag mit mehren Kennzahl Spalten stallt generischer Lösung über Enum
+  - Text Mining
+    - Fokus auf Sentiment Analyse
+    - Vergleich verschiedener Lösungen und ML Modelle
+    - Abschließendes Fazit, welches Tool am besten geeignet ist
+  - Daten Extraktion
+    - Fokus auf Web Mining/Scraping im Rahmen des Transparenzregisters
+    - Datenquellen
+      - API
+      - Websites (HTML)
+      - PDF
+    - Datenextraktion aus diesen Quellen
+    - Orchestrierung mit Airflow
+  - DevOps
+    - Dependency Management in Python
+      - Standard requirements.txt
+      - pip-tools
+      - poetry
+    - Vorteile von Lintern
+    - GitHub
+      - Actions
+      - Security
+      - etc.
+    - Feedback:
+      - Git wird als State-of-the-Art angesehen und muss nicht näher erläutert werden
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+## Abgeleitete Action Items
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+| Action Item | Verantwortlicher | Deadline        |
+|-------------|------------------|-----------------|
+| Folien hochladen    | Projekt Team   | vor Präsentationstermin |
+| Absprache Abgrenzung von Verflechtungsanalyse und Visualisierung | Tim und Kim | nächster Abgleich |
+| Deployment Plan aufstellen | Projekt Team | nach Seminararbeiten |