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In der dynamischen Landschaft der Softwareentwicklung begegnen uns fast täglich neue Programmiersprachen, Frameworks und Tools, die unsere Arbeit als Entwicklerinnen und Entwickler effizienter, schneller und sicherer machen sollen. Zwei dieser Sprachen, die in letzter Zeit großen Einfluss gewonnen haben, sind Python und Rust. In diesem Blog-Beitrag möchte ich mich auf die Integration dieser beiden wichtigen Sprachen konzentrieren.

Rust, eine auf Leistung, Zuverlässigkeit und Produktivität ausgerichtete Systemprogrammiersprache, hat in den letzten Jahren in der Gemeinschaft der Softwareentwicklerinnen und -entwickler große Wellen geschlagen. Diese wachsende Popularität ist zum Teil auf das eingängige Motto der Rust-Community zurückzuführen: "Rewrite everything in Rust". Doch was verbirgt sich hinter dieser Aussage und warum könnte sie eine sinnvolle Überlegung sein? Dieser Blog-Beitrag klärt diese Fragen.

In diesem Blog-Beitrag präsentiere ich euch Best Practices für die Python-Entwicklung. Python bietet vielfältige Möglichkeiten, doch die Anwendung bewährter Verfahren ist entscheidend, um das volle Potenzial auszuschöpfen. Diese Praktiken fördern einen leserlichen, wartbaren und performanten Code, vermeiden Fehler und gewährleisten Qualität.

Ich bin IT Management Consultant, momentan jedoch als IT-Consultant beziehungsweise IT-Projektleiter tätig. In diesem Blog-Beitrag beschreibe ich meine Reise vom Python-Anfänger zu einem REST-Service-(Junior-)Entwickler.

Python, eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen der Welt, bietet ein breites Spektrum an Möglichkeiten, um Lösungen professionell und effizient umzusetzen. Um das volle Potenzial von Python auszuschöpfen, ist es jedoch unerlässlich, die Best Practices zu verstehen und in die Praxis umzusetzen. In diesem Blog-Beitrag möchten wir euch unsere Richtlinien für eine erfolgreiche Python-Entwicklung vorstellen.

Python ist eine beliebte Programmiersprache, die vor allem im Bereich des maschinellen Lernens eingesetzt wird. Ein großer Vorteil von Python ist, dass es eine umfangreiche Sammlung von Open-Source-Bibliotheken wie NumPy, TensorFlow, OpenCV gibt. Dieser Blog-Beitrag gibt einen Überblick über einige Möglichkeiten der Bibliothek OpenCV.

In diesem Blog-Beitrag möchten wir euch die Visual-Studio-Code-Erweiterungen präsentieren, die wir in unserer täglichen Arbeit als Expertinnen und Experten für maschinelles Lernen, Data Engineering und KI benötigen. Ohne die passenden Erweiterungen wäre Visual Studio Code keine vollständige integrierte Entwicklungsumgebung (IDE). Doch mit den richtigen Erweiterungen kann man sich erheblich Arbeit ersparen und die Produktivität als Developer steigern.

Python ist eine hochentwickelte, universelle Programmiersprache, die in verschiedenen Bereichen wie Data Science, maschinellem Lernen, Webentwicklung und Automatisierung weit verbreitet ist. Die Einfachheit der Syntax und die leichte Erlernbarkeit machen Python zu einer idealen Sprache für Anfängerinnen und Anfänger sowie für erfahrene Developer. In diesem Blog-Beitrag werde ich die Anwendungsgebiete sowie die Eigenschaften der Sprache beleuchten und einen Ausblick auf die Zukunft geben.