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Softwareentwicklung Für Die Naturwissenschaften: Bausteine Computergestützter Datenauswertung, Die Den Ansprüchen Der Wissenschaft Gerecht Wird
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Softwareentwicklung Für Die Naturwissenschaften: Bausteine Computergestützter Datenauswertung, Die Den Ansprüchen Der Wissenschaft Gerecht Wird

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Ein Kernaspekt der Wissenschaft ist die Nachvollziehbarkeit. Gleichzeitig wird durch die zunehmende Digitalisierung immer mehr Software verwendet und von Wissenschaftler*innen entwickelt. Allerdings wird die Qualit酹 der meisten Software den Ansprhen der Wissenschaft nicht gerecht. Dieses Buch bietet einen umfassenden 鈁erblick er alle relevanten Aspekte f die Entwicklung von langlebiger, robuster und wartbarer Software. Behandelt werden die Entwicklungsinfrastruktur, die Code-Qualit酹, die Grundze von Softwarearchitektur und schlie lich Hinweise zur praktischen Umsetzung und Anwendung des Gelernten in einem Gesamtsystem zur wissenschaftlichen Datenauswertung. Die Themen werden auf konzeptioneller Ebene diskutiert und sind somit unabh鄚gig von einer konkreten Programmiersprache. Weiterfrende Fragen laden zum Nachdenken und Diskutieren ein.

Die Zielgruppe sind Naturwissenschaftler*innen in der Chemie, Physik und Biologie, die Software f ihre wissenschaftliche Arbeit entwickeln msen, aber in ihrem Studium nie die daf notwendigen Kompetenzen erlernen.

Der Inhalt

Das Wesen der Wissenschaft - Softwareentwicklung und Codequalit酹 - Infrastruktur - Editoren / IDEs - Lizenzen und Urheberrechte - Versionsverwaltung - Versionsnummern - Externe Dokumentation - Bugverwaltung - Sauberer Code - Programmierparadigmen - Objektorientierte Programmierung (OOP) - Namen - Funktionen und Methoden - Formatierung: Layout und Stil - Dokumentation im Code - Entwurfsmuster (Design Patterns) - Tests - Testautomatisierung und testgetriebene Entwicklung - Refactoring - Codeoptimierung - Softwarearchitektur - Single-Responsibility-Prinzip - Open-Closed-Prinzip - Liskov-Substitutionsprinzip - Interface-Segregation-Prinzip - Dependency-Inversion-Prinzip - Datenverarbeitung und -analyse - Datenformate: best鄚dig und plattformunabh鄚gig - Datenaufnahme: Metadaten - Datenverarbeitung und -analyse: selbstdokumentierend - Datenpr酲entation: Darstellungs- und Berichterstellung - Zusammenfassung und Ausblick.

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