Intelligente Software und Big Data Anwendungen folgen anderen Paradigmen als „normale“ Softwareanwendungen. Daher erfordert ihre Entwicklung eine besondere Vorgehensweise insbesondere im Bereich der Qualitätssicherung.

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Machine Learning und Data Sciences gehören derzeit zu den heißen Themen in der IT. An beiden Themenbereichen wird schon lange geforscht und gelehrt.

Daher gibt es eine unübersehbar große Menge an guten Materialien, die den Einstieg erleichtern. Ich habe Online Kurse zusammengestellt, die mir geholfen haben, oder, die mir interessant erscheinen.

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Spätestens seitdem die agilen Entwicklungsmethoden Einzug in den Entwicklungsprozess gehalten haben, können Nutzungsstatistiken dabei helfen, das Produkt zu verbessern. Hierzu einige Ideen.

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Das McKinsey Global Institut hat eine kleine Interviewserie veröffentlicht, die auf die Folgen der Digitalisierung in der Arbeitswelt eingeht.

Und man versucht dort u.a. die Frage zu beantworten, welche Fähigkeiten zukünftige Arbeitnehmer mitbringen müssen, um jobfähig zu bleiben.

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In der letzten Woche hatte ich Google’s TensorFlow™ als eine der möglichen Bibliotheken für das Machine Learning erwähnt.

Da sehr aktiv in diesem Bereicht, bietet das Unternehmen auf weiteren Gebieten nützliche Inhalte, die sich an Anfänger und Fortgeschrittene in Sachen „Machine Learning“ wenden.

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Neulich habe ich über ein Rechnercluster geschrieben, das man einsetzen kann, um darauf Big Data Szenarien auszuprobieren, und Machine Learning Algorithmen zu testen.

TensorFlow™ von Google ist eine der möglichen Bibliotheken für das Machine Learning, die man auf diesem Cluster einsetzen könnte. Daneben ist die TensorFlow Dokumentation eingängig geschrieben, und kann damit auch Einsteigern helfen, die verstehen wollen, wie solche Szenarien aussehen.

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