Data Science, KI und Cloud-Architekturen sind unser tägliches Geschäft – doch manchmal lohnt es sich, die eigene Blase zu verlassen. Genau das taten unsere scieneers-Kolleg:innen Mitte Dezember auf den IT-Tagen 2025 in Frankfurt. Zwischen den Themen Softwarearchitektur, DevOps, agilen Methoden und digitaler Souveränität haben wir Impulse mitgenommen, die direkt in unsere tägliche Arbeit rund um skalierbare RAG-Systeme, saubere Softwarearchitektur und Monitoring einfließen werden.
Unsere ChatGPT-Lösung ermöglicht es Unternehmen, firmeninternes Wissen sicher und datenschutzkonform zu nutzen. Mittels eines modularen Systems, das auf unternehmensspezifische Datenquellen wie SharePoint und OneDrive zugreift, können Mitarbeiter schnell und einfach auf Informationen zugreifen. Die Lösung bietet personalisierte Budgetverwaltung, sichere Authentifizierung und eine anpassbare Benutzeroberfläche, inklusive Feedback-Mechanismen für kontinuierliche Verbesserungen.
Um Einsteiger:innen einen Überblick über die Möglichkeiten von scikit-learn zu geben, haben wir im kürzlichen erschienenen ix-Sonderheft „Künstliche Intelligenz“ einen Artikel zum Thema „Mit scikit-learn Modelle erstellen“ veröffentlicht.
Unittests können in Data-Science-Projekten sehr sinnvoll sein, um eine hohe Codequalität sicherzustellen. Um den Einstieg in das Unittesten mit Python für Data Scientists zu erleichtern, haben wir einen Artikel zu diesem Thema geschrieben, der auf Informatik Aktuell veröffentlicht wurde.
Wir haben mit Streamlit und plotly.express ein web-basiertes Dashboard für die Übersicht über CO2-Emissionen gebaut. Dieser Blogeintrag zeigt einige Tipps und Tricks, die wir bei der Implementierung und dem Deployment des Dashboards gelernt haben.