Java

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..

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..

Die Verteilung von Microservices ist eine komplexe Herausforderung, die nur vollautomatisiert effizient erfolgen kann. Manuelle Arbeitsschritte innerhalb dieses Prozesses sind langsam und fehleranfällig und stellen somit ein grundlegendes Problem dar. Eine Lösung ist der Einsatz von Infrastructure-as-Code (IaC)-Werkzeugen zur Automatisierung dieses Prozesses. Der Artikel stellt eine Best Practice ..

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.

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..