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Java

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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 ..
Architectural Runway aus Managementsicht
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..
Ein Architekturstack für Data Science mit Java, Python und JavaScript – Teil 2: Datenanalyse und Angular Best Practices
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..
AWS Deep Java Library – Was ist das?
Die leistungsfähige Container-Orchestrierungsplattform Kubernetes im Bereich Edge-Computing einzusetzen, klingt vielleicht auf den ersten Blick nach einer abgefahrenen Idee. Wozu soll das gut sein? Ein tieferer Blick offenbart die Sinnhaftigkeit sowie einen spannenden Bereich mit vielen Möglichkeiten.
Kubernetes und Edge-Computing – Teil 2: weitere Technologien im Umfeld
Medizinische Daten von Patienten werden aktuell in Krankenhäusern auf unterschiedlichste Weisen aufgezeichnet und in unterschiedlichsten Systemen gespeichert. Die Daten werden für Diagnosen und Verlaufskontrollen punktuell genutzt, größere Zusammenhänge und daraus ableitbares Wissen liegen jedoch brach. Durch eine kontinuierliche wissenschaftliche Begleitung und den Einsatz von neuartigen Methoden..
Eine Pipeline für KI-basierte (medizinische) Datenanalyse