Woodmark Blog

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| von Marco Molitor

Mit MLflow von Databricks den gesamten Machine Learning Lifecycle abdecken

Eine Plattform, die modernen Anforderungen an die Verfügbarkeit von Machine Learning-Modellen genügen möchte, muss den gesamten Lifecycle im Data Science abbilden können. Data Scientists und ML Engineers benötigen ein Angebot, das Versionierung sowie Modell-Tracking & -Monitoring anbietet.

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| von Danial Podjavorsek

Der Weg aus dem Labyrinth: XML-Denormalisierung mit Apache Spark

Die Verarbeitung und Analyse von Daten, insbesondere von komplexen XML-Strukturen, stellt eine große Herausforderung dar, da die Verschachtelungstiefe ein komplexes Labyrinth darstellen kann. Danial gibt einen detaillierten Einblick in die Praxis und Theorie dieses Themas.

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| von Christoph Leins

Automatisierung mit Azure DevOps am Beispiel von Databricks

Databricks, als Unified Data Analytics Plattform, bietet eine Palette an Tools, auf welche Entwickler und Data Scientists für ihre tägliche Arbeit zurückgreifen können...

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