Our obsession with AI code-writing tools is overwhelming the web's unsung human caretakers. (KI, Softwareentwicklung)
Um aus Big Data Erkenntnisse zu gewinnen, benötigen Unternehmen leistungsfähige Analysetools - kommerzielle, freie, cloudbasierte. Welches ist das richtige? (Big Data, Server-Applikationen)
Klick ... und argh! Weg waren die auf dem Laptop gespeicherten Urlaubsfotos. Die gute Nachricht: Es gibt Wege, sie wiederherzustellen. (Tools, Dateisystem)
Die Bewegung bei Open-Source-Sprachmodellen ist Ausdruck eines Wertewandels im Umgang mit KI. (Open Source, KI)
Immer komplexere Linux-Systeme seien kein Problem, sagen Hersteller und versprechen Support. Die Praxis sieht anders aus (Cloud Computing, Server-Applikationen)
Durch Fehler in Datenpipelines können Analysen falsch werden oder die Pipeline kann ganz ausfallen. Mit diesen Design Patterns passiert das nicht. (Datenmuster für alles, Python)
Design Patterns zum Datenfluss und zur Datenqualität sind wichtig für gute Datenanalysen. Wir stellen sie praxisnah mit Codebeispielen vor. (Datenmuster für alles, Python)
Wenn Datenpipelines wachsen, wird es schnell konfus. Mit Design Patterns und Python lassen sich Probleme in der Datenverarbeitung aber elegant lösen. (Datenmuster für alles, Python)
Datenaufnahme und -verarbeitung sind wichtige Teile der Datenpipeline. Wir erklären mit Codebeispielen, welche Design Patterns hier die Arbeit erleichtern. (Datenmuster für alles, Python)
Sicherheit ist ein essenzieller Bestandteil jedes Datenpipelinesystems. Design Patterns für Sicherheit helfen, Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen. (Datenmuster für alles, Python)
Numpy ist eines der mächtigsten Python-Werkzeuge für Datenanalyse. Dieser Leitfaden ist perfekt für alle, die ohne große Mathekenntnisse loslegen wollen. (Python, Programmiersprachen)
Die Numpy-Bibliothek ist großartig für die numerische Programmierung in Python. Wir geben praktische Beispiele zum Ausprobieren. (Python, Programmiersprachen)
Was ist eine Prior, was ein Posterior? Wie kann man den Mittelwert einer Zufriedenheitsskala mit PyMC schätzen? Wir erklären es. (Muster-Bibliotheken, Python)
Aus Daten lässt sich viel herauslesen, man muss nur wissen wie. Diese Python-Bibliotheken helfen bei verschiedenen Fragen - bis zum Blick in die Zukunft. (Muster-Bibliotheken, Python)
Pingouin ist ein tolles Tool für Hypothesentests. So machen Datenanalysten sichtbar, was sonst nur zwischen den Zeilen steht. (Muster-Bibliotheken, Python)
Was passiert mit Industrieproduktion und BIP in den nächsten Monaten? Mit Prophet analysieren wir Zeitreihen und erstellen Prognosen - ganz einfach in Python. (Muster-Bibliotheken, Python)
Vor jeder Analyse steht die Datenaufbereitung: Wir zeigen, wie man Daten mit Pandas filtern, gruppieren, bereinigen und visualisieren kann. (Muster-Bibliotheken, Python)
Das Zendis hat wenig Ressourcen und leistet dennoch Beachtliches. Es braucht aber mehr Unterstützung, denn von dem Zentrum hängt viel ab. (Raus aus der (US)-Cloud, Open Source)
Eclipsestore ist eine neue JVM-Speicherlösung. Wie sie die Datenverwaltung in Java-Anwendungen verändert und was sie besser macht als andere Frameworks. (Software, Programmiersprachen)
Linux kann für faktisch jeden Einsatzzweck angepasst werden. T2 SDE-Linux erleichtert als universell einsetzbare Plattform die Entwicklung eigener Kreationen. (Linux, Dateisystem)
Open Source verkommt immer häufiger zur Marketingfloskel, Lizenzen werden im laufenden Betrieb gewechselt. Das sind die Warnzeichen. (Open Source, OSI)
