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heise+ | Skalierbare Kapazitätsprognose in großen Datennetzen mit Jupyter-Notebook
#BigData #Datennetze #JupyterNotebook #Kapazitätsplanung #Programmiersprachen #Softwareentwicklung

Mit Batch- und Stream-Processing können Admins Engpässe in komplexen Netzwerken erkennen, bevor es kneift․ Ad-hoc-Prognosen mit Jupyter-Notebook helfen dabei․
Data Science: JupyterLite läuft auf WebAssembly und benötigt kein Backend
#DataScience #Jupyter #JupyterNotebook #Python #WebAssembly

Jupyter veröffentlicht eine eigenständige JupyterLab-Distribution für den Browser․ Grundlage ist das ursprünglich von Mozilla angestoßene Projekt Pyodide․
Cloud-Datenbank-GAU: Microsoft informiert Azure-Kunden über gravierende Lücke
#CloudComputing #Datenbanken #JupyterNotebook #Microsoft #MicrosoftAzure #Sicherheitslücke

Ein Security-Spezialist findet eine Lücke in der Azure-Infrastruktur, erlangt Vollzugriff auf Datenbanken․ Microsoft informiert die Kunden über nötige Schritte․
Data Science: JupyterHub 2․0 führt rollenbasierte Zugriffskontrolle ein
#DataScience #Jupyter #JupyterNotebook #JupyterLab #MachineLearning

Der Multi-User-Server für Jupyter Notebooks wartet in dem größeren Update mit Role-based Access Control und JupyterLab als Standard-UI auf․
heise+ | Jupyter-Notebooks: Code automatisch testen mit Python
#JupyterNotebook #Programmierung #Python #Quellcode

Mit Unit-Tests können Entwickler ganz einfach ihren Code überprüfen․ Unsere Autorin Pina Merkert hat das getestet – musste allerdings einige Umwege gehen․
heise+ | Python-basiertes Framework: Mit Streamlit schneller zum Data-Science-Prototyp
#DataScience #Framework #JupyterNotebook #Streamlit #Visualisierung

Data Scientists müssen für Prototypen schnell Daten visualisieren können․ Streamlit wandelt Jupyter-Notebooks in Web-Apps auch ohne tieferes Frontend-Know-how․
Kommandozeileninterpreter IPython 8 macht konstruktive Vorschläge
#IPython #Jupyter #JupyterNotebook #Programmiersprachen #Python

Autosuggestions beruhen auf bisherigen Eingaben und ergänzen die Autovervollständigung․ Das neue Release schneidet zudem zahlreiche alte Zöpfe ab․
heise+ | Python für Datenanalysen: Effiziente Aufbereitung von Rohdaten mit pandas
#BigData #DataWrangling #Datenanalyse #JupyterNotebook #NumPy #Pandas #Python #Skriptsprachen

Die Aufbereitung von Rohdaten macht bei Datenanalysen einen Großteil des Aufwands aus․ Die Bibliothek pandas bringt dafür Datenstrukturen und Funktionen mit․
heise+ | Jupyter Notebook für Einsteiger: Python-Snippets testen und Grafiken erstellen
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Jupyter Notebook bietet eine einfache Bedienoberfläche, um Python-Snippets auszuführen․ So ist die Software für Einsteiger und Profis gleichermaßen interessant․
Data Science: Jupyter Server 2․0 erweitert das User-Management
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Das Web-Backend für Jupyter Notebook und JupyterLab bringt zwei Jahre nach dem ersten Release neue APIs für das Identitätsmanagement und die Autorisierung mit․
Entwicklungsumgebung: Kotlin Notebook für IntelliJ IDEA gestartet
#Entwicklungsumgebung #IntelliJIDEA #Jupyter #JupyterNotebook #Kotlin

Für IntelliJ IDEA Ultimate steht das experimentelle Kotlin-Notebook-Plug-in bereit․ Analog zu Jupyter Notebook zeigt es Code, Visualisierungen und Text an․
heise+ | Mercury: Mit Jupyter erstellte Anwendungen als Web-App aufbereiten
#Framework #JupyterNotebook #LinuxundOpenSource #Mercury #Programmierung #Tool #WebApps #Webanwendungen

Jupyter-Notebooks glänzen beim schnellen Umsetzen von Prototypen․ Will man daraus Webanwendungen machen, kann man das ohne WebDev-Kenntnisse mit Mercury․
Jupyter Notebook 7․0 erlaubt Zusammenarbeit an Notebooks in Echtzeit
#DataScience #JupyterNotebook #JupyterLab #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #Python

Die neue Hauptversion basiert auf JupyterLab 4․0 und bringt unter anderem Echtzeitzusammenarbeit, interaktives Debugging und einen Dark Mode․