Java

Neue aufkommende Marktentwicklungen erhöhen den Druck auf die IT der Unternehmen zusehends. ERP-Systeme wurden bisher aufgrund ihrer Größe und Komplexität meist klassisch entwickelt, doch strategische Entscheidungen von Softwareanbietern wie SAP führen immer mehr zu der Notwendigkeit, auch diese Systeme agil zu entwickeln. In der agilen Softwareentwicklung steigt die Bedeutung des automatisierten ..

Der Artikel beschreibt anhand eines realen Projektbeispiels eine Vorgehensweise für das „replatforming“ (= von Hardware oder VMs zu Containern) monolithischer Applikationen und den damit verbundenen Ansatz zur Cloud-Transformation. Dabei geht es um das allmähliche Ersetzen der komplexen Altanwendungen durch „rebuilding“ der Funktionalitäten als native Cloud-Services. Wir zeigen unsere Methodik und..

Data Science und Maschinelles Lernen sind in aller Munde. Wie aber setzt man ein Data Science-Projekt konkret um? Welche Schritte gilt es abzuarbeiten und kann eine generelle Vorgehensweise abgeleitet werden? Die Autoren stellten sich diese Fragen bereits bei ihrem ersten Data Science-Projekt. Gerade für Java-Entwickler lohnt es, dabei auch einen Blick über den Tellerrand zu wagen.

Wie kann man Python, das für datenwissenschaftliches Arbeiten weit verbreitet ist, in Kombination mit Java und JavaScript zur Verarbeitung und Visualisierung großer Datenmengen in professionellen Anwendungen verwenden? Wir stellen anhand eines aktuellen Fallbeispiels einen schnell einsetzbaren Architekturstack für den Einsatz von Data Science vor. Die Anwendung ist ein Cockpit, das betriebliche Da..

Hallo, diesmal gibt es hier in der Tool Talk-Kolumne eine doppelte Premiere. Nicht nur, dass ich aus gegebenem Anlass einmal Tools in Python vorstelle – nein, die Kolumne ist auch länger als sonst. Warum? Diese Ausgabe beschäftigt sich im Schwerpunkt mit dem Thema „Machine Learning“, und – ob man es als Java-Entwickler zugeben will oder nicht – hier ist das Python-Universum größer als der Java-Kos..