Code Reviews sind eine gängige Praxis in der Softwareentwicklung, doch sie sind auch in Data-Science-Projekten relevant und sinnvoll. Der Artikel beleuchtet die Gründe dafür und gibt Hinweise darauf, wie Code Reviews in Data-Science-Projekten effektiv gestaltet werden können.
Mit unserem Training “Data Science für den Arbeitsalltag” möchten wir Unternehmen dabei unterstützen, Wissenslücken in der praktischen Umsetzung von Machine Learning Projekten zu schließen und ein gemeinsames Teamverständnis zu schaffen.
Neben beliebig kombinierbaren Einzel-Modulen bieten wir dafür eine Beratung für Ihre individuelle Data Challenge an.
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.
Dieses Jahr fand die informatica feminale Baden-Württemberg an der technischen Fakultät der Universität in Freiburg statt, und wir scieneers durften dort mit einem Kurs zum Thema „Visualisierungsframeworks in Python“ das Angebot für die Teilnehmerinnen mitgestalten.
In a pro-bono project facilitated by DataKind we had the great opportunity to join a team of volunteer data scientists to enable the Lwala Community Alliance to monitor the quality of their data.
At this year’s PyCon DE & PyData Berlin, we presented our learnings and experiences in two talks. These covered very different aspects of data work: On the one hand, we showcased predictive modeling applications in wind turbine maintenance and the challenges of anomaly detection. In a different presentation, we explained why code reviews are still important for data science tasks and how we can apply them to benefit from the effort.
Zur Verstärkung unserer Teams in Karlsruhe, Köln und Hamburg suchen wir Data Scientists / Data Engineers.
Wieder ein Jahr mit Corona. Aber auch wieder ein Jahr, in dem wir große Erfolge feiern durften.
Wir möchten unseren Kunden mit unserem Power BI Training dabei helfen das Potential ihrer Unternehmensdaten vollständig zu nutzen!
Basis für den Einstieg und Einzel-Module für fortgeschrittene Anwender verfügbar sowie natürlich Beratung für ihre individuelle Data Challenge.
Materialien zum Vortrag Professionelles Arbeiten mit Jupyter Notebooks/Lab von Nico Kreiling
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Photo courtesy of Lwala Community Alliance