Unsere Blogbeiträge
Was ist Long short-term memory?
Was ist Long short-term memory? Hintergründe und Best-Practice-Ansätze für LSTM Nachdem wir im ersten Beitrag zum Thema Long short-team memory Anwendungsbeispiele für LSTM-Zellen basierte rekurrente neuronale Netzwerke gezeigt haben, erklären wir an dieser Stelle mehr zu den Hintergründen und der Realisierung von LSTMs. Sprechen Sie uns an Auf LSTM Zellen basierte rekurrente neuronale Netzwerke sind […]
Shiny: Performance Tuning mit future & promises – Praxis
Shiny: Performance Tuning mit future & promises Die Praxis Sprechen Sie uns an Im dritten Teil unserer Blogserie zum Thema Shiny ging es um die Optimierung innerhalb von Shiny-Applikationen. Dabei wurde ein Blick auf die Theorie hinter der Arbeitsweise von Shiny sowie auf die Pakete future & promises geworfen. Im Kontext der beiden Pakete wurde vorgestellt, wie diese durch die Implementierung eines asynchronen Workflows dazu genutzt […]
Long short-term memory: Use Cases
Long short-term memory Anwendungsbeispiele von LSTM im Unternehmen Was haben Google Translate, Amazons Alexa und das QuickType-Feature von Apples virtueller Tastatur gemeinsam? Sie basieren auf einer speziellen Architektur neuronaler Netze, sogenannten Long short-term memory Zellen – kurz LSTM. Sprechen Sie uns an Long short-term memory Zellen: Was macht sie so besonders? LSTM sind vereinfacht gesagt […]
Shiny: Performance Tuning mit future & promises
Shiny: Performance-Tuning mit future & promises Die Praxis Im vorangegangenen Artikel zum Thema Shiny teilten wir unsere Erfahrungen mit dem Load-Testing und der horizontalen Skalierung von Apps. Dabei zeigten wir die Gestaltung eines Prozesses vom Proof-of-Concept zur firmenweiten genutzten Applikation. Sprechen Sie uns an Im zweiten Teil der Blogserie wird der Fokus auf die R-Pakete […]
Mit Data Science zu mehr Nachhaltigkeit
Mit Data Science zu mehr Nachhaltigkeit im Unternehmen Wie nutzen Unternehmen ihre Ressourcen? Die Beantwortung dieser Frage verbindet die Themen Nachhaltigkeit und Data Science miteinander. Denn längst sind Daten eine existentielle Ressource der Wirtschaft. Eine Ressource, deren Nutzung den Unternehmen nicht nur Wettbewerbsvorteile und der Gesellschaft ein komfortableres Leben bringen, sondern auch einen entscheidenden Wertbeitrag […]
Shiny: Load Testing und Horizontale Skalierung
Shiny: Load Testing und Horizontale Skalierung „Money can’t buy you happiness, but it can buy you more EC2-Instances…“- Mit diesem Satz läutete Sean Lopp, Product Manager bei RStudio, PBC, seinen „Scaling Shiny“ Showcase ein. In diesem zeigt er mittels eines Load-Testing-Ansatzes, wie eine Shiny-Applikation für 10.000 Nutzer skaliert werden kann. RStudio’s hauseigenes WebApp-Framework shiny ist […]
Die 5 Data Science Trends 2020
Die 5 Data Science Trends 2020 In unseren Data-Science-Projekten stützen wir Vorhersagen über die Zukunft stets auf Daten. Für die Prognose der Data Science Trends 2020 haben wir unsere Erkenntnisse aus dem Austausch mit Kunden und Partnern mit unserer mittlerweile über 10 Jahre gereiften Intuition für die kommenden Themen unserer Branche verbunden. Das Ergebnis? Die […]
Data Science Konferenzen 2020
Data Science und KI: Konferenzen 2020 Sie bewegen den gesellschaftlichen Diskurs und sind das drängendste Thema auf der Agenda vieler Unternehmen: Künstliche Intelligenz und Data Science. Damit einher geht natürlich auch die immer größere Präsenz dieser Themen auf Messen und Konferenzen. Sprechen Sie uns an Wir blicken für Sie voraus, auf wichtige Data-Science-Konferenzen 2020 im […]
Ansible: Infrastruktur als Code
Für die Entwicklung und Bereitstellung von IT-Systemen ist „Infrastructure as Code“ zu einem bedeutendem Schlüsselbegriff in der Welt der Systemadministration geworden. Dabei bezieht sich der Zusatz „as Code“ darauf, dass die Systeme nicht mehr manuell eingerichtet und konfiguriert sind, sondern mittels einer Skriptsprache entwickelt werden – auch im Data-Science-Kontext lassen sich dadurch schnell und einfach Test- und Produktivsysteme aufsetzen. In unserem Beitrag zeigen wir Ihnen wie sich Konfigurationsabläufe mittels Ansible automatisieren lassen.
Kubernetes: Horiz. Skalierung von Data-Science-Apps in der Cloud
Vorhersagemodelle, Machine-Learning-Algorithmen und Skripte zur Datenhaltung: Die moderne Data-Science-Anwendung weist nicht nur zunehmend mehr Komplexität auf, sondern stellt auch immer mehr die bestehende Infrastruktur durch temporäre Ressourcenpeaks auf die Probe. In diesem Artikel wollen wir darstellen, wie man mit Tools, wie zum Beispiel dem RStudio Job-Launcher in Verbindung mit einem Kubernetes-Cluster, die Ausführung von beliebigen Analyseskripten in die Cloud auslagern, skalieren und in die lokale Infrastruktur zurückspielen kann.
R, Python & Julia in Data Science – Ein Vergleich
„In welcher Programmiersprache soll entwickelt werden?“
Data Scientists stehen mittlerweile eine Auswahl an Programmiersprachen zur Verfügung. Jede einzelne besitzt unterschiedliche Eigenschaften. Daher eignen sich die einzelnen Sprachen ebenfalls für unterschiedliche Bereiche. Auch bei einer Implementierung der richtigen IT-Infrastruktur spielen Data-Science-Sprachen eine entscheidende Rolle.
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