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Agilität und Data Science haben eines gemeinsam: Beide Disziplinen haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Der Einsatz agiler Methoden und Frameworks kann für Unternehmen ein entscheidender Erfolgsfaktor sein. In diesem und den kommenden Blog-Beiträgen werden wir uns vor allem mit der Frage beschäftigen, ob und wie agile Ansätze in die Welt der Data Science integriert werden können. Zunächst jedoch ein Blick auf wichtige Grundlagen im Bereich Data Science und Agilität.

Authentizität und Glaubwürdigkeit prägen maßgeblich die Wahrnehmung von Kundinnen und Kunden gegenüber einer Marke oder einem Unternehmen: online und offline – im B2C und im B2B. Eine klare und durchdachte Digitalstrategie wirkt sich entsprechend positiv auf die Customer Experience aus und sorgt für Loyalität, Zufriedenheit und somit mehr Umsatz. Welche Chancen, Herausforderungen und Lösungen sich ergeben, zeige ich in diesem Blog-Beitrag.

Im Zeitalter der KI-getriebenen Innovationen entbrennt zwischen Microsoft und Google eine erbitterte Rivalität, um die Produktlandschaft zu revolutionieren. In diesem Blog-Beitrag möchte ich euch eine kurze Einführung in die AI Wars geben. Ich werde euch zeigen, wie diese KI-Giganten unsere Online-Erfahrung verändern, die Art und Weise, wie wir suchen, umgestalten und die Zukunft der Informationsbeschaffung neu definieren.

APIs und deren Spezifikationen sind dann verständlicher, wenn diese Beschreibungen, Beispiele und Namenskonventionen nutzen. Genau hier hilft der OpenAPI Style Validator. Das Tool kann als Bibliothek im Java-Code oder mithilfe eines Maven-Plug-ins in einer CI/CD-Pipeline genutzt werden.

Wer Projekte im Life-Sciences-Bereich begleitet und durchführt, sieht sich mit zahlreichen regulatorischen Vorgaben konfrontiert. In diesem Blog-Beitrag gebe ich einen Überblick, um welche Normen, Verordnungen, Gesetze und Richtlinien es sich dabei handeln kann und welche Auswirkungen sie auf das Projektmanagement haben.

Mit der bevorstehenden KI-Verordnung der Europäischen Union wird die tägliche Arbeit mit Künstlicher Intelligenz (KI) noch komplexer. Einige mögliche KI-Anwendungen könnten auf einer schwarzen Liste landen, während andere unangetastet bleiben, aber in gewisser Weise nutzen beide Anwendungen dieselbe Technologie.

Nachhaltige IT ist eine Frage der Softwarequalität. Exzellente Software ist nachhaltig und hat möglichst wenig negative Auswirkungen auf den Erhalt einer lebenswerten Umwelt. Wie wir Nachhaltigkeit als testbare Anforderung in der Software-Qualitätssicherung verstehen und umsetzen, betrachten wir in diesem Blog-Beitrag.

Python ist eine populäre Programmiersprache, die vor allem in Bereich Machine Learning zum Einsatz kommt. Ein großer Vorteil von Python ist, dass es eine umfangreiche Sammlung von Open-Source-Bibliotheken wie NumPy, TensorFlow, OpenCV gibt. Dieser Artikel gibt Einblick auf einige Möglichkeiten der Bibliothek OpenCV.

Die digitale Werbung bietet Unternehmen die Möglichkeit, das Kaufverhalten von Personen zu beeinflussen und gezielt die passenden Zielgruppen zu erreichen. In diesem Blog-Beitrag zeige ich euch, wie ihr mithilfe der Involvement-Matrix und verschiedener psychologischer Trigger eure Kampagne auf das nächste Level bringen könnt.