Objektorientierte Programmierung Grundkurs (OOP)

Ziele

Als Teilnehmer erlernen Sie die Grundlagen der Objektorientierten Programmierung (OOP). Die Schulung richtet sich v.a. an Programmierer, die mit prozeduralen Programmiersprachen arbeiten und nun die Systematik von Objektorientierten Sprachen verstehen und einsetzen wollen. Basis ist Visual Basic .NET

Zielgruppe

Softwareentwickler, die vorrangig mit prozeduralen Programmiersprachen arbeiten

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in einer Programmiersprache

Agenda

Objektorientierte Programmierung – Einführung

• Grundprinzipien der OOP
• Unterschied zur prozeduralen Programmierung
• Vorteile der OOP – Wiederverwendbarkeit von Programmelementen

Klassen in der OOP

• Was ist eine Klasse in der OOP?
• Klassen und Attribute
• Prinzip der Datenkapselung
• Klassenhierarchien und Vererbung bei Klassen
• Tipps zur Generierung von Klassen
• Abstraktion – Unterschied zwischen Objekten und Klassen

Objekte und Klassen

• Methoden und Variablen
• Beziehungen zwischen Klassen und Objekten
• Spezialisierung – Aggregation – Assoziation
• Methoden in Klassen über Interfaces definieren
• Abstrakte Klassen
• Interface Klassen
• Statische Klassen
• Polymorphie und Überladung

Design Pattern

• Singleton
• Factory Method
• Builder
• Prototype
• Chain of Responsibility
• Iteratore
• Observer
• Adapter
• Proxy
• Template

Einführung in UML

• Darstellung von Klassen in UML
• Klassendiagramme in UML

Über den Dozenten

Marc-David Militz

Marc Militz ist Senior Consultant und Trainer der New Elements GmbH. Sein Schwerpunkt liegt in der Konzeption und Entwicklung echtzeitfähiger Architekturen mit Big Data Technologien wie sie insbesondere in eCommerce-Unternehmen notwendig sind. Er verfügt über langjährige Erfahrung in der Sammlung und Visualisierung von Onlinedaten in Echtzeit, deren Analyse mit Machine Learning und Verknüpfung mit unternehmensinternen Daten für die Entscheidungsfindung. Trainingsschwerpunkte: Schulungen zu Big Data mit Microsoft-Technologien und Architekturen wie bspw. Hadoop, NoSQL-DBBig Data ArchitekturenNutzung von Big Data Technologien in der CloudKombination von Cloud- und On-Prem-Technologien für Big Data-AnwendungenSchulungen zu Big Data Einsatzbereichen wie bspw. Data Analytics, Visual Analytics, Predictive Analytics, Data Mining Zielgruppe: Big Data Engineers, Data Scientisten Führungskräfte, Projektverantwortliche

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