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 ..

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.

Auf dem Markt von Deep-Learning-Frameworks wird man meist im Bereich Python fündig. NumPy, Matplotlib, MXNet, PyTorch oder auch TensorFlow sind aus der Deep-Learning-Gemeinde nicht mehr wegzudenken. Start-ups, die über einen eher kleinen sowie modernen IT-Stack verfügen, haben zumeist kein Problem damit, sich schnell in Richtung Python oder andere moderne Implementierungssprachen auszurichten. Doc..

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..

Lösungen für die Digitalisierung sind oft sehr komplex, speziell im Falle industrieller IIoT-Anwendungen (IIoT = Industrial Internet of Things). Es handelt sich zumeist um große langlebige Systeme von Systemen mit heterogener Hardware, Cloud-Einbindung und Integration diverser Datenquellen. Noch dazu unterliegen sie stringenten Qualitätsanforderungen wie Skalierbarkeit und Sicherheit. Ohne die ric..