Der Softwareentwickler mit Schwerpunkt App-Entwicklung und Big Data Analytics (Java / Data Security) konzipiert und implementiert mobile Anwendungen unter Berücksichtigung aktueller Sicherheitsstandards. Er entwickelt Algorithmen zur Verarbeitung großer Datenmengen, implementiert Verschlüsselungsmechanismen und führt Sicherheitsaudits durch. Der Entwickler nutzt Java-Frameworks für die Umsetzung von Backend-Systemen und stellt die sichere Datenübertragung zwischen Apps und Servern sicher. Er optimiert Datenbanksysteme, dokumentiert Codestrukturen und arbeitet in der kontinuierlichen Integration und Deployment-Pipeline mit.

Praxisorientiertes Programmierprojekt in Java / C++ - Entwicklung individueller Apps

• Anwendungsfälle entwickeln & User Stories beschreiben - Anforderungen erfassen & Stakeholder einbinden
• Architekturentscheidungen für reale Projekte treffen - Designmuster einsetzen & technische Skizzen erstellen
• Scrum-Sprints, Backlogs & Retrospektiven umsetzen - Git-Strategien & CI/CD-Strukturen hands-on einführen
• Benutzeroberflächen und Serverlogik funktional verknüpfen - Events, Services und Performance praxisnah gestalten
• Datenbankmodelle konform und sicher integrieren - ORM anwenden & DSGVO-gerechte Speicherung sichern
• Teststrategien planen & Unit-Tests implementieren - CI/CD-Tools für fehlerfreien Code nutzen
• Angriffsrisiken erkennen & abwehren - Sicherheitskonzepte und Green IT im Projekt verankern
• Softwarepakete und Container live bereitstellen - Wartung & Monitoring mit DevOps realisieren
• Softwarelösung professionell präsentieren Dokumentation, Review & Feedback auswerten"

Objektorientierte Softwareentwicklung - Programmierung in C/C++ und Java

• Programmiersprachen C, C++ und Java - Syntax, IDEs und Versionsverwaltung
• Objektorientierte Programmierung - Strukturen und Designprinzipien
• Datenstrukturen und Algorithmen - Performance und Optimierung
• Testgetriebene Entwicklung und Qualitätssicherung
• Vorgehensmodelle und Softwarearchitektur
• Benutzeroberflächen und Systemintegration
• APIs und moderne Systemanbindung

Informatikgestützte Big Data Analyse & Data Science - Technologien, Sicherheit, Anwendungen

• Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
• Datenkompetenz
• KI-Kompetenz
• Big Data Technologien und Architektur
• Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
• Governance - Datenschutz und Cybersecurity
• Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
• Big Data Projektplanung und Dokumentation

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