Der Datenanalyse-Blog von eoda
Der Datenanalyse-Blog vom Data Science Spezialisten: Hier erfahren Sie mehr über Data Science im Business-Kontext, den Einsatz der Data-Science-Sprachen R und Python und vieles mehr.
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Generative AI: Game Changer und dennoch schwach
Von der Content-Entwicklung im Marketing bis zur Unterstützung beim Coding in der Softwareentwicklung: Generative AI ist in vielen Bereichen des Arbeitsalltags angekommen. Dabei wurde allein schon aufgrund der Geschwindigkeit, mit der es die Welt erobert hat, ChatGPT für viele zum Inbegriff für Künstliche Intelligenz. Mehr erfahren
Python in Excel: Business Analytics trifft auf Advanced Analytics
Mit Python in Excel schaffen Anaconda und Microsoft eine Möglichkeit, Hunderten von Millionen Excel-Nutzerinnen und -Nutzern einen Teil der nahezu unbegrenzten analytischen Möglichkeiten von Python bereitzustellen. Mehr erfahren.
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.
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?
Generative AI: Wissenswertes auf einen Blick
ChatGPT, DALL-E oder VALL-E: Immer mehr Anwendungen sind in der Lage, menschliche Befehle und historische Daten in bislang nicht dagewesene Inhalte zu verwandeln. Wir blicken auf die Hintergründe, Anwendungsbeispiele und Risiken von Generative AI.
AI Act: Alles Wissenswerte auf einen Blick
Der AI Act ist das Gesetz über Künstliche Intelligenz der EU. Was sind die Hintergründe des AI Acts und welche Auswirkungen hat er für Unternehmen? Wir geben Ihnen die Antworten auf die wichtigsten Fragen.
Shiny im Gesundheitswesen: Der Einstiegspunkt in die Daten
Shiny ist bereits in vielen Organisationen des Gesundheitswesens der Wissensmultiplikator. Erfahren Sie mehr über die Vorteile des R-Pakets für die Erstellung von interaktiven Web-Apps in der Forschung und Entwicklung.
Shiny-App – Best practice: Inline Documentation
In diesem Blog-Post gehen wir auf die Bedeutung der Inline-Dokumentation ein und geben ein praktisches Beispiel zur Umsetzung.
Deep Learning und Autoencoder – Kosten sparen durch schnelle Anomalieerkennung
Die Herausforderungen in der Anomalieerkennung sind vielfältig. Welche dies sein können und wie Autoencoder hier helfen können, behandeln wir in diesem Beitrag.