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In Data-Oriented Programming (DOP) modelliert man Daten als Daten und polymorphes Verhalten mit Pattern Matching. In diesem Vortrag stelle ich die vier Prinzipien von DOP vor: modelliere die Daten, die ganzen Daten und nichts als die Daten Daten sind unveränderlich validiere an der Systemgrenze mach unerwünschte Zustände nicht-repräsentierbar Wir werden außerdem erkunden wie man Pattern Matching als sicheren, mächtigen und wartbaren Mechanismus für ad-hoc Polymorphie auf solchen Daten einsetzt ohne die Typen mit Funktonalität zu überfrachten. Der Vortrag endet mit einer Gegenüberstellung zu OOP, damit ihr nicht nur lernt wie man DOP einsetzt sondern auch wann (nicht).