Der Full-Stack Entwickler mit Schwerpunkt Datenbanken, Python, Big Data und moderner Webentwicklung konzipiert und implementiert komplexe Datenbanksysteme, optimiert Datenstrukturen und entwickelt skalierbare Webanwendungen. Er programmiert Backend-Lösungen mit Python, erstellt APIs und verbindet Datenquellen. Zu seinen Aufgaben gehören die Analyse großer Datenmengen mittels Big-Data-Technologien, die Implementierung von Datensicherheitskonzepten sowie die Entwicklung moderner Frontends mit aktuellen Frameworks. Der Entwickler überwacht kontinuierlich Systemleistung, behebt Schwachstellen und integriert neue Technologien in bestehende Infrastrukturen. Er arbeitet in agilen Teams und kommuniziert regelmäßig mit Stakeholdern.

Softwareentwicklung mit Python - Programmierlogik und grundlegende Konzepte

• Datenverarbeitung und Hardware verstehen - Digitalisierung, KI & Normen im Technologiekontext
• Arbeitsumgebungen aufsetzen & Python-Syntax sicher anwenden - Skripte und Module sauber strukturieren
• Programme durch logische Steuerung automatisieren - Schleifen effektiv in Aufgaben einbinden
• Funktionen nutzen und Programme modular gestalten - Fehlerbehandlung praxisnah integrieren
• Mit Dateiformaten und APIs arbeiten - Datenquellen professionell erschließen & verarbeiten"
• Klassen und Objekte in Unternehmensanwendungen einsetzen - Strukturierte Softwarelösungen mit OOP erstellen
• Daten verständlich aufbereiten und visualisieren - Dashboards für Business Use Cases erstellen
• Klassifikation, Clustering & Vorhersagen automatisieren - KI reflektiert einsetzen - Standards & Ethik beachten
• Praxisübung

Webentwicklung & Frameworks - Moderne Ansätze für dynamische Webanwendungen

• Web-App-Architekturen & RESTful API Integration
• Moderne UI-Frameworks & barrierefreie Komponenten nach WCAG 2.2
• Backend-Strukturen & API-Routing mit OWASP-Standards
• Datenmodellierung & ESG-konforme Speicherlösungen
• CI/CD-Pipelines & Container-Orchestrierung
• Performance-Optimierung & nachhaltiges Hosting
• State Management & Internationalisierung
• Monitoring, Sicherheit & Zukunftstrends in der Webentwicklung

Datenbanken und SQL - Effiziente Datenverwaltung und Analyse

• Datenbankarchitekturen im Unternehmenseinsatz verstehen - Datenmodelle, Datentypen & Metadaten praxisnah einordnen
• Relationale Modelle & Datenstrukturen modellieren - Tabellen effizient normalisieren & gestalten
• SQL-Abfragen für Analysen & Reports sicher anwenden - JOINs & Aggregatfunktionen zielgerichtet einsetzen
• Datenpflegeprozesse mit SQL umsetzen - Transaktionen & Datenintegrität im Praxisumfeld steuern
• SQL-Abfragen optimieren & Abfragelast senken - Indexierung & Execution Plans professionell nutzen
• Cloud- & containerisierte Datenbanken effizient betreiben - Verteilte Datenbanklösungen skalieren & absichern
• BI & Data Science direkt aus der Datenbank - Automatisierte Analysen mit KI-Tools & ESG-Dashboards
• Datenschutz, Zugriffskontrolle & DSGVO praktisch umsetzen - Green IT & Datenlebenszyklus nachhaltig gestalten

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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