Einführung | Machine Learning Blog

Lernen: Kostenloser Online-Kurs zu Python 3

Python in der Version 3 ist mit Sicherheit die Sprache Nummer Eins, wenn es um das Anwenden maschinellen Lernens geht. Zwar ist Python eine vergleichsweise einfach zu erlernende Sprache, aber dennoch kommt es häufig genug vor, dass man mal dies, mal das vergisst. Hinzu kommt, dass die meisten Ressourcen englischsprachig ist, was den einen oder die andere abschrecken mag. Da hilft das kostenlose Python-3-Tutorial von Bernd Klein.

Machine Learning Crash Course von Google mit TensorFlow APIs

Die großen Tech-Firmen der Welt haben alle Machine Learning in vielen Gebieten im Einsatz. Neben Amazon bietet auch Google einen kostenlosen Kurs für Machine-Learning-Interessierte mit dem Namen Machine Learning Crash Course with TensorFlow APIs an. Sehen wir uns das Angebot etwas näher an.

Continuous-Integration-Tutorial: Bitbucket Pipelines einrichten

Nachdem wir uns Continuous Integration mit GitLab und GitHub angesehen haben, fehlt noch „Bitbucket Pipelines“ in der illustren Runde. Wie wir unseren CI-Prozess mit dem Dienst von Atlassian umsetzen, steht im Folgenden im Fokus.

Continuous-Integration-Tutorial: GitHub Actions einrichten

Erst seit kurzem bietet GitHub mit den „GitHub Actions“ eine Möglichkeit, Continuous Integration (CI) innerhalb von GitHub in unseren Software-Entwicklungsprozess einfließen zu lassen. Bisher war man hierfür auf Dienste von Dritten angewiesen. Werfen wir einen Blick darauf, wie du für dein Projekt die GitHub Actions einrichten kannst.

Continuous-Integration-Tutorial: GitLab-CI/CD einrichten

Das Schöne auf der GitLab-Plattform ist, dass Continuous Integration von Anfang an bereits mitgedacht wurde. Insofern geht das Aufsetzen eines Continuous-Integration-Prozesses (CI) samt Continuous Delivery/Deployment (CD) vergleichsweise einfach von der Hand. Ganz von selbst erledigt sich das Ganze jedoch nicht und was dafür notwendig ist, damit der Prozess läuft, ist im Folgenden unser Thema.

Code-Qualität in Python: Pylint als Linter für Python-Code einsetzen

Wir haben unsere IDE Visual Studio Code dank der Plugins so konfiguriert, dass sie uns während des Schreibens bereits viel Arbeit abnimmt, um unseren Code gemäß des PEP-8-Standards zu formatieren, aber alles kann uns das Plugin nicht abnehmen. Wir sehen uns einmal an, wie wir mit dem Einsatz des Linters Pylint unserem Ziel nach wohlgeformtem Python-Code ein entscheidendes Stück näher kommen.

Versionskontrolle mit Git auf einem Hoster wie GitHub, GitLab, BitBucket unter Visual Studio Code einrichten

Zwar lässt sich die Versionsverwaltung auch auf einem eigenen Server installieren, aber einfacher geht das Verwalten des eigenen Codes mit einem dedizierten Git-Hoster wie GitHub, GitLab und BitBucket. Wie das Zusammenspiel von Visual Studio Code und beispielsweise GitHub funktioniert, sehen wir uns hier genauer an.

Versionsverwaltung mit Branches in Git: Eine kurze Einführung

Das Erstellen und Verwalten von unterschiedlichen Entwicklungszweigen, den Branches, geschieht in Git schnell und einfach. Verschaffen wir uns einen kleinen Überblick, welche Strategien es beim Anlegen von Branches gibt.

Versionskontrolle mit Git in Visual Studio Code

Weil das Versionskontrollsystem Git Stand heute (2019) das meist verwendete Versionskontrollsystem der Welt ist, sehen wir uns an, wie wir unsere Projekte damit verwalten können. Allerdings ist das hier keine allgemeine Git-Einführung, sondern ein Blick auf den Umgang mit Git in Visual Studio Code. Das funktioniert nämlich erstaunlich gut.

Was ist ein Versionskontrollsystem wie Git und wozu braucht man das?

Ein Versionskontrollsystem ist bei der Softwareentwicklung unumgänglich. Niemand sollte Software programmieren dürfen, ohne eine funktionierende Versionskontrolle zur Verfügung zu haben, denn sie wird früher oder später deine geistige Gesundheit retten. Sehen wir uns an, was ein Versionskontrollsystem wie Git ist.