// Open-Source mit gro­ßer Com­mu­ni­ty-Unter­stüt­zung

R & Python

R und Python sind her­vor­ra­gen­de Lösun­gen für eine Viel­zahl von sta­tis­ti­schen, ana­ly­ti­schen und tech­ni­schen Fra­ge­stel­lun­gen. Bei­de Spra­chen ste­hen unter Open Source Lizen­zen zur Ver­fü­gung, was bedeu­tet, dass sie von einer gro­ßen Com­mu­ni­ty unter­stützt und kon­ti­nu­ier­lich wei­ter­ent­wi­ckelt wer­den.

Für R und Python besteht eine brei­te Palet­te an ver­füg­ba­ren Pake­ten. In Python gibt es bei­spiels­wei­se Pake­te wie Sci­Py, Num­Py, pan­das, Ten­sor­Flow und Ker­as, die in der Daten­ana­ly­se und maschi­nel­len Lern­pro­zes­sen ein­ge­setzt wer­den kön­nen. In R gibt es hin­ge­gen Pake­te wie ggplot2, dplyr und ran­dom­Fo­rest, die ins­be­son­de­re in der sta­tis­ti­schen Daten­ana­ly­se und Visua­li­sie­rung sehr nütz­lich sind.

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// Gut auf­ge­stellt und zukunfts­si­cher

Entwicklungsumgebungen und Tools

Für R und Python sind leis­tungs­star­ke Ent­wick­lungs­um­ge­bun­gen und Tools ver­füg­bar. RStu­dio und Jupy­ter Note­book sind zwei belieb­te Ent­wick­lungs­um­ge­bun­gen, die spe­zi­ell für R und Python ent­wi­ckelt wur­den und den Ent­wick­lungs­pro­zess beschleu­ni­gen kön­nen. PyCh­arm ist eine her­vor­ra­gen­de Python-Ent­wick­lungs­um­ge­bung mit vie­len Funk­tio­nen wie auto­ma­ti­scher Code­ver­voll­stän­di­gung und Code-Debug­ging. Git ist ein Ver­si­ons­kon­troll­sys­tem, das Ent­wick­lern hilft, Code­än­de­run­gen effi­zi­ent zu ver­wal­ten.

Zusam­men­fas­send lässt sich sagen, dass R und Python auf­grund ihrer Open-Source-Natur, der gro­ßen Com­mu­ni­ty-Unter­stüt­zung, der kon­ti­nu­ier­li­chen Ent­wick­lung und der brei­ten Palet­te an ver­füg­ba­ren Pake­ten und leis­tungs­star­ken Tools eine aus­ge­zeich­ne­te Wahl für daten­wis­sen­schaft­li­che Pro­jek­te sind. Unter­neh­men und Ein­zel­per­so­nen, die auf R und Python set­zen, pro­fi­tie­ren von einer rei­chen Biblio­thek an Funk­tio­nen, die es ihnen ermög­li­chen, effek­tiv Daten zu ana­ly­sie­ren und kom­ple­xe Daten­ana­ly­sen durch­zu­füh­ren.

// R und Python decken ver­schie­dens­te Anwen­dungs­ge­bie­te ab

Anwendungsfälle

Mit R & Python ist es z.B. mög­lich

  • spe­zi­fi­sche Sta­tis­ti­ken zu errech­nen
  • gra­fi­sche Aus­wer­tun­gen zu erstel­len
  • Pro­gno­se­mo­del­le zu gene­rie­ren
  • daten­ge­steu­ert zu opti­mie­ren und vie­les mehr

Zur Umset­zung ste­hen neben eta­blier­ten Metho­den oft auch moderns­te Ver­fah­ren zur Wahl, die noch nicht in ande­ren Platt­for­men ver­füg­bar sind.

Auslieferung

Eine fer­ti­ge Lösung in R oder Python kann

  • in Form eines Skrip­tes vor­lie­gen,
  • in einer Appli­ka­ti­on (App) mit eige­ner Ober­flä­che bestehen
  • für Desk­top- oder Ser­ver­um­ge­bung ent­wi­ckelt wer­den,
  • für ein­zel­ne oder vie­le Benut­zer,
  • on-Pre­mi­se oder in der Cloud,
  • inte­griert in eine ande­re Anwen­dung wie z.B. Alte­ryx Desi­gner, TIBCO Sta­tis­ti­ca oder TIBCO Spot­fi­re.

Unser Team hat die pas­sen­de Erfah­rung um enter­pri­se-rea­dy Lösun­gen zu bau­en. Die pas­sen­de Form dis­ku­tie­ren wir mit Ihnen und fin­den die für Ihren Anwen­dungs­fall bes­te Vari­an­te.

Angebot

Wir unter­stüt­zen Sie bei sämt­li­chen Aspek­ten zum Ein­satz von R und Python – von der Aus­wahl der pas­sen­den Umge­bung, über die Aus­bil­dung Ihrer Mit­ar­bei­ter durch Trai­nings bis hin zur Ent­wick­lung neu­er auf Ihre Fra­ge­stel­lun­gen zuge­schnit­te­ner Lösun­gen.