Java

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.

Ideal für schnell skalierende Microservice-Architekturen und -Umgebungen, haben Container-Technologien die Infrastruktur-Welt im Sturm erobert. Und mit ihnen ging eine erhebliche Komplexität in Bezug auf die Orchestrierung einher. Der ideale Nährboden für Kubernetes. Doch auch der Orchestrierer will im Blick behalten werden. Monitoringstrategien müssen überdacht und neu ausgerichtet werden, gerade..

Als Martin Fowler sein Buch zu Refactoring erstmals auf den Markt warf, war es nicht weniger als eine vollständige Revolution. Das bisher nur in Smalltalk-Kreisen bekannte Konzept des Refactorings wurde nun mit in Java gehaltenen Beispielen für die Allgemeinheit zugänglich gemacht, was im Laufe der nächsten Jahre die Codequalität durch die Bank stark erhöhte.

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, wenn man eine Sache häufig verwendet, so sollte man meinen, dass man diese Sache auch besonders gut kennt. Überlegen Sie einmal mit mir, welches Programm/Tool verwenden Sie am häufigsten? Ich möchte wetten, dass die Java Virtual Machine bei vielen Lesern ganz oben steht. Trotzdem behaupte ich, dass den wenigsten die Hintergründe bekannt sind. Da die Wahrheit bekanntlich im Code liegt, möcht..