Lazy-Evaluation-basiertes Streaming fuer einen Forschungs-Daten-Pipeline
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue eine Lazy-Evaluation-Streaming-Pipeline für Genomdaten mit konstantem Speicher und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Institut hat ein kleines Plattform-Team von vier Personen, das die Pipeline langfristig weiter betreiben muss — die Loesung muss klar, dokumentiert und ohne Magie sein.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie bauen wir eine Streaming-Pipeline in Haskell, die konstanten Speicherverbrauch fuer Eingaben beliebiger Groesse garantiert und gleichzeitig lesbar bleibt?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Lazy Evaluation als Mittel fuer konstanten Speicherverbrauch verstehen
- Streaming-Bibliotheken in Haskell sicher einsetzen
- Space-Leaks erkennen und mit strikten Auswertungs-Hinweisen vermeiden
- Performance-Profile fuer Speicher und Durchsatz interpretieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Haskell
Apply haskell to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Laziness
Apply laziness to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Streaming
Apply streaming to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pure Functions
Apply pure functions to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Recursion
Apply recursion to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Performance Analysis
Apply performance analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Software Engineer
Software Engineers, die Streaming-Pipelines mit konstantem Speicher bauen koennen, sind in Daten-intensiven Domaenen stark nachgefragt. Die Lazy-Evaluation-Erfahrung ist auch in Kotlin- und Rust-Codebases anwendbar.
Dieses Projekt schärft
- haskell
- laziness
- streaming
Data Engineer
Data Engineers, die Pipelines mit ehrlicher Speicher-Profilierung bauen, vermeiden eine grosse Klasse von OOM-Vorfaellen in Produktion.
Dieses Projekt schärft
- streaming
- performance-analysis
- pure-functions
Backend Engineer
Backend Engineers, die rekursive und streaming-Pattern in funktionalen Sprachen beherrschen, bauen robuste Daten-Verarbeitung.
Dieses Projekt schärft
- haskell
- recursion
- streaming
Noch eine Sache