Lesen Sie das erste Data Science in Production Magazin

Die Übernahme von Modellen in die Produktion erfordert einen professionellen Arbeitsablauf, hohe Qualitätsstandards sowie skalierbaren Code und eine skalierbare Infrastruktur. Dieses Magazin widmet sich dem Nutzen von Daten, indem es datengesteuerte Anwendungen in die Produktion bringt.

Viele Unternehmen entwickeln erfolgreiche Proof-of-Concepts, schaffen es dann aber nicht, die Modelle jenseits ihres Laptops zu verwirklichen. Die Übernahme von Modellen in die Produktion erfordert einen professionellen Arbeitsablauf, hohe Qualitätsstandards sowie skalierbaren Code und eine skalierbare Infrastruktur. Data Science in Production widmet sich dem Nutzen von Daten, indem es datengesteuerte Anwendungen in die Produktion überführt.

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In diesem Magazin

In dieser ersten Ausgabe von Data Science in Production erörtert Giovanni Lanzani, wie Unternehmen den Kaggle-Fluch auf ihrem Weg zum schnellen Erreichen des Produktionsmeilensteins vermeiden sollten. Henk Griffioen erörtert den ersten Schritt auf dem Weg dorthin: wie man ein (Python-)Projekt strukturiert. Rodrigo Agundez taucht tief in das kürzlich freigegebene Facebook Prophet ein und vergleicht es mit seinen eigenen handgefertigten Modellen (Sie werden nicht glauben, was er gefunden hat!).

Bei Open Source geht es auch darum, etwas zurückzugeben, und genau das versuchen wir so oft wie möglich zu tun: von den verschiedenen Meetups, die wir organisieren, bis hin zur PyData Amsterdam Konferenz. Es gibt etwas, das selten hervorgehoben wird: Wir tragen aktiv zu den Open-Source-Projekten bei, die wir lieben. In dieser ersten Ausgabe stellen wir Ihnen einige unserer Beiträge zur Open-Source-Welt vor!

Wir hoffen, dass Sie nach der Lektüre dieses Magazins dem Ziel, ein datengesteuertes Unternehmen zu werden, einen Schritt näher gekommen sind. Viel Spaß beim Lesen der Artikel und wie immer freuen wir uns über Ihr Feedback!

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