Projektdokumentation Transparenzregister

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   semester_1
   semester_2
   zusammenfassung_rueck_ausblick
   anhang
   literaturverzeichnis

Semester 1
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   einleitung
   recherche_techniken
   grundlagen_basistechniken

1. Einleitung - Sascha
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   zielsetzung_projekts
   projektorganisation

1.2 Zielsetzung des Projekts
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- Projektzusammenfassung
- Projektziele und -umfang
- Anforderungen und Erwartungen
- Projektzeitplan und Meilensteine

1.3 Projektorganisation
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- Weekly
- Meeting-Notes
- Github-Projects für Aufagbentracking

2. Recherche zu benötigten Techniken - Tim
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   technische_anforderungen_loesungsansaetze
   ueberblick_relevante_technologien
   begruendung_technologieauswahl
   proof-of-concept_jupyter_notebooks

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
   text_mining
   datenspeicherung
   sentimentanalyse
   verflechtungsanalyse
   visualisierung

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
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

3.5 Verflechtungsanalyse
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

3.6 Visualisierung
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Semester 2 - Umsetzungsphase des Projekts im 2. Semester
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   technische_realisierung

4. Technische Realisierung
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   devops
   loesungsarchitektur_docker
   architektur_code_dokumentation
   data_transformation
   data_visualization

4.1 DevOps - Philipp
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   github
   poetry
   codequalitaet_automatisierung

4.1.1 Github
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- CI/CD
- Warum haben wir uns für DevOps entschieden?
- Wie beeinflusst DevOps die Softwareentwicklung?
- Wie haben wir GitHub in den Entwicklungsprozess integriert?
- Welche Vorteile bietet die Verwendung von GitHub für DevOps?
- Welche spezifischen Funktionen von GitHub haben wir verwendet?

4.1.2 Poetry
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- Warum wird Poetry für die Verwaltung von Python-Projekten eingesetzt und welche Probleme löst es?
- Warum haben wir Poetry verwendet?
- Was macht Poetry?
- Was sind die wichtigsten Eigenschaften und Befehle?

4.1.3 Codequalität und Automatisierung
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- Was sind konkrete Beispiele, welche gelöst werden?
- Wie haben wir Linter und mypy in den Entwicklungsprozess integriert?
- Welche Verbesserungen in der Codequalität und Entwicklungszeit konnten wir durch die Automatisierung erzielen?
- Gab es spezifische Codequalitätsprobleme, die wir mit diesen Werkzeugen behoben haben?
- Haben uns die Werkzeuge geholfen oder gehindert?
- Lintern und statische Codeanalyse
- Typenprüfung mit mypy
- Continuous Integration und automatisierte Tests
- Integration von Lintern und mypy in den Entwicklungsprozess

4.2 Lösungsarchitektur: Docker - Tristan || Philipp
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   architekturmodell_praesenztermin
   warum_docker_eingesetzt
   entwickeln_bereitstellen_container
   herausforderungen_verwendung_docker
   lokale_verteiltes_hochfahren_container
   integration_fh_infrastruktur

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
   ai_module
   database_generator

4.3.1 Data Ingest/Datamining /Web-Scraping - Tristan
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- Warum haben wir Datamining und Web-Scraping in unserem Projekt verwendet?
- Welche Datenquellen haben wir gescraped und wie haben wir die Datenverarbeitung durchgeführt?
- Gab es Schwierigkeiten oder Herausforderungen beim Scrapen und bei der Datenverarbeitung?
- Beschreibung der entwickelten Module zur Erstellung strukturierter Dokumente für die Staging DB
- Erklärung der Staging-DB
- Wie und welche Informationen werden aus unstrukturierten Daten (PDFs) extrahiert (Regex)?
- Wie funktioniert der Ingest-Container?
- Beschreibung des Containers
- Konfiguration und Einsatz
- Wie funktioniert der Data-Processing Container, welche Envs/Einstellparameter gibt es?

4.4 Data Transformation
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   ai_module
   database_generator

4.4.1 AI Module - Sebastian
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- Erklärung NER Services, Pipeline
- Erklärung