Nest.js für Node.js-Applikationen
Node.js ist mittlerweile kein neuer Spieler mehr, wenn es um Backend-Technologien geht. Allerdings steigt die Akzeptanz und Verbreitung der Plattform erst in den letzten Jahren zunehmend, sodass sich immer mehr Entwickler mit dieser Technologie auseinandersetzen müssen.
"Serverless" - das steckt dahinter
First Encounter – erste Begegnungen. Das war das Motto des Serverless Meetup in München am 22. Januar 2019. Nach einer Einführung ins Thema gab Frank Munz ein Update über AWS Serverless.
Prognostizieren in agilen Projekten mit Monte-Carlo-Simulationen
Eine der häufigsten Fragen in Projekten ist: „Wann ist es fertig?“ Wann kommt das Feature, wann kommt das Release? Oder auch: Wie viele Features können wir bis zu einem bestimmten Datum umsetzen?
Aspekt-basierte Sentiment-Analyse
Was haben Facebook, Google, Spotify, Unternehmen der Finanzwelt und Die ZEIT gemeinsam? Sie profitieren bereits jetzt oder in Zukunft von natural language processing, kurz: NLP.
DeepDive: Multi-Agent Reinforcement Learning
Jorrit Posor schreibt in unserem Bereich Data Science und Machine Learning über Multi-Agent Reinforcement Learning. Dahinter verbirgt sich das Problem, wie die Aktionen von mehreren Akteuren aufeinander abgestimmt werden können.
Computer Vision: Wie Computer das Sehen lernen
Wir haben 2018 an zwei Computer Vision Challenges teilgenommen und viel gelernt: der Kaggle Plant Seedlings Classification Challenge und dem
Algorithmenethik, oder: Warum nicht alle guten Algorithmen zu „den Guten“ gehören.
Algorithmenethik Oder: Warum nicht alle guten Algorithmen zu „den Guten“ gehören.
Interaktive Datenverarbeitung mit Apache Zeppelin und Airfield
Die meisten Aufgaben im Bereich Big Data beinhalten Daten-Exploration und –Analyse. Der gemeine Data Scientist will dies machen, ohne jedes Mal die immer gleichen Datenverarbeitungsschritte zu wiederholen, d.h.
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