Data-Pipeline-Design
Wenn Du gerne Data-Pipeline-Design anwendest, kannst Du das hier an realen Industrieprojekten üben.
Empfohlene Industrieprojekte
· Nur Fortgeschritten Zurücksetzen- CodeMittelstufeNeu
Skalierbare Aufsicht für eine Code-Generierungs-Pipeline
Du erhältst 500 historische Pull-Request-Vorschläge mit menschlichen Sicherheits-Bewertungen ('sicher', 'grenzwertig', 'kritisch'). Entwirf eine Pipeline mit drei Stufen: 1) Vor…
- Scalable Oversight
- Debate Methods
- Iterated Distillation
AI Safety and Alignment - CodeMittelstufeNeu
Echtzeit-Web-Monitoring für einen nachhaltigen Mode-Marktplatz
Entwickle ein automatisiertes Echtzeit-Dashboard, das Web- und Social-Media-Daten des Mode-Marktplatzes zusammenführt und zentrale Konversionspfade sichtbar macht. Nutze dafür ö…
- Web Scraping
- LLM API Integration
- Dashboard Development
Social Media and Web Analytics - CodeMittelstufeNeu
Software-Analytics-Dashboard fuer die CTO-Office-Reportingschicht
Erstelle eine Datenpipeline (Python + Airflow), die taeglich aus GitHub-API, Jira-API und Snyk-API anonymisiert pro Team aggregiert. Modelliere die DORA-Metriken (Lead Time for …
- Software Analytics
- Dora Metrics
- Data Pipeline Design
Advanced Software Engineering - CodeMittelstufeNeu
Defect-Prediction-Modell fuer ein Software-Quality-Reporting
Extrahiere 12 Monate Daten aus Git, Jira und SonarQube (anonymisiert, pro Modul). Berechne pro Modul fuer jede Woche: cyclomatic complexity, code churn (Aenderungen pro Woche), …
- Software Metrics
- Defect Prediction
- Data Pipeline Design
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Schritt 02
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Schritt 03
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