Unsere Blogbeiträge
webR: Serverless R-App im Browser
webR: Serverless R-App im Browser In der ständig wachsenden Welt der Programmiersprachen und Technologien gibt es eine sehr spannende Entwicklung, die für R-Enthusiasten neue Möglichkeiten eröffnet – webR. Ähnlich wie Pyodide für Python lässt sich mit webR R-Code direkt im Webbrowser ausführen, ohne dass R auf Ihrem Gerät installiert ist. Sprechen Sie uns gerne an […]
Generative AI: Game Changer und dennoch schwach
Generative AI: Game Changer und dennoch schwach Ein Kommentar von Oliver Bracht Sie schaffen aus Daten bislang nicht Dagewesenes und damit für Unternehmen ein enormes Potenzial, um Prozesse und Aufgaben neu zudenken: Generative AI Lösungen wie ChatGPT und Co. Von der Content-Entwicklung im Marketing bis zur Unterstützung beim Coding in der Softwareentwicklung: Generative AI ist […]
Python in Excel
Python in Excel Business Analytics trifft auf Advanced Analytics Data Science hat Entscheidungswege, Prozesse und ganze Geschäftsmodelle verändert. Die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen oder interaktiven Visualisierungen war dabei Aufgabe einiger weniger Data Scientists. Ein häufiges Mismatch zwischen Aufgabenfülle und verfügbaren Ressourcen. Mit Python in Excel schaffen Anaconda und Microsoft eine Möglichkeit, Hunderten von Millionen Excel-Nutzerinnen und […]
RShiny & Shiny for Python: 6 wichtige Unterschiede
RShiny & Shiny for Python 6 wichtige Unterschiede Mit Shiny for Python ergeben sich für Python-Entwickler und -Entwicklerinnen neue Möglichkeiten. Für diejenigen, die bereits Erfahrung in R Shiny besitzen, beleuchten wir 6 Unterschiede, die es zu beachten gilt. Sprechen Sie uns gerne an Für wen ist Shiny for Python relevant? Zunächst muss man sich mit […]
Shiny for Python – Alternative für Python-Dashboards?
Shiny for Python Alternative für Python-Dashboards? Wie verhält sich Shiny for Python gegenüber beliebten und erprobten Python-Frameworks wie Dash und Streamlit? Welche Mehrwerte bietet Shiny for Python den Python-Entwicklern und -Entwicklerinnen? Sprechen Sie uns gerne an Mit Shiny-Apps lassen sich verschiedenste Analysen in intuitive Anwendungen und leicht konsumierbare, interaktive Dashboards gießen. Ursprünglich entwickelt, um Ideen […]
Generative AI: Wissenswertes auf einen Blick
Generative AI: Wissenswertes auf einen Blick Generative Künstliche Intelligenz (AI) bezieht sich auf Technologien, die dazu entwickelt wurden, eigenständig Daten zu erstellen, die denen ähneln, die in ihrem Trainingsdatensatz vorhanden sind. Diese Modelle nutzen neuronale Netzwerke, um neue Texte, Bilder, Musik oder andere Medieninhalte zu generieren, wodurch sie die Fähigkeit besitzen, auf kreative Weise menschenähnliche […]
AI Act: Alles Wissenswerte auf einen Blick
AI Act: Alles Wissenswerte auf einen Blick Die Forschung und Industrie stärken, gleichzeitig Sicherheit und Grundrechte gewährleisten: Das sind die zentralen Ziele des Artificial Intelligence Act (AI Act), dem Gesetz über Künstliche Intelligenz der EU Kommission. Was sind die Hintergründe des AI Acts? Auf welche Anwendungen und Systeme bezieht er sich? Was sind die Auswirkungen […]
R Shiny im Gesundheitswesen
Shiny im Gesundheitswesen: Der Einstiegspunkt in die Daten Es wird jeden Tag eingesetzt, um Organisationen und Unternehmen im Gesundheitswesen dabei zu unterstützen, Menschen auf der ganzen Welt eine bessere Gesundheitsversorgung zu bieten. Es ist dabei Schnittstelle und Einstiegspunkt zugleich – für Menschen unterschiedlicher Bereiche und mit unterschiedlichem Vorwissen. Kurzum: Es ist ein Wissensmultiplikator. Shiny. Sprechen […]
Shiny-App – Best practice: Inline Documentation
Shiny-App – Best practice: Inline Documentation Wenn Sie jetzt denken: „Das weiß ich schon“, dann könnte dieser Beitrag etwas für Sie sein, denn er richtet sich an AnwenderInnen mit Vorkenntnissen in R und Shiny. Es wird davon ausgegangen, dass Sie bereits mit dem Schreiben von R-Code vertraut sind, die am häufigsten verwendeten Pakete kennen und […]
Anomalieerkennung mit Deep Learning & Autoencoder
Deep Learning und Autoencoder Kosten sparen durch schnelle Anomalieerkennung Schnelles Erkennen von Anomalien spart oft viel Geld, auch kleine Verbesserungen können schon finanzielle Einsparungen bedeuten. Die Herausforderungen in der Anomalieerkennung sind vielfältig. Die Seltenheit des Auftretens, Heterogenität in den Anomalien und wenig Wissen über die Anomalien, bevor sie das erste Mal auftreten, sind in fast […]
Starten Sie jetzt durch:
Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen.
