Visualisierung

Infrastruktur und Anwendungen effektiv überwachen, Alarme einrichten und Probleme frühzeitig erkennen, um auf kritische Situationen reagieren zu können.

Auf Karten stellen Sie ortsbezogene Daten dar und machen sie vergleichbar. Wir zeigen, wie Sie mit Datawrapper verschiedene Kartendiagramme erstellen.

Datenjournalisten analysieren Daten für ein breites Publikum. Verlage suchen Interessenten, die recherchieren und programmieren. Wir erklären den Beruf.

Entwickler können Datenvisualisierungen durch einfache Mittel zugänglicher gestalten, etwa für User von Screenreadern – oft mit gar keinem oder wenig Code.

Ob Wahlen, Fußballergebnisse oder CO₂-Emissionen: Mithilfe von Datawrapper stellen Sie Zahlen und Daten bildlich dar und machen sie greifbar.

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Schwarze Löcher sind für uns nicht nur unerreichbar, sondern auch schwer vorstellbar. Mehrere NASA-Visualisierungen zeigen jetzt, was wir dort sehen würden.

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Grafana 11.0 überarbeitet Visualisierung, Alerting und mehr. Mit Alloy steht nun ein Collector bereit, der Grafana, OpenTelemetry und Prometheus näher bringt.

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Mit dem kostenlosen Python-Tool PyGWalker erstellen Sie schnell Visualisierungen für große Datenmengen. Wir zeigen, wie das geht.

Der Einsatz von Observability-Tools und -Methoden nimmt weiter zu. Laut einer Grafana-Umfrage bereiten Anwendern aber die Kosten zunehmend Sorgen.​

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Die neuen Minor Releases von JupyterLab und Jupyter Notebook erweitern die Features um KI-Codevervollständigung, Mermaid-Anbindung und mehr.

Große Sprachmodelle können die Auswertung von unbekannten Daten durch Analyse und Visualisierung beschleunigen. Ein Überblick stellt Methodik und Tools vor.

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Lernen Sie, wie Sie Ihre Unternehmensdaten mithilfe von Python und dem Python Scientific Stack aufbereiten, visualisieren und daraus Erkenntnisse ableiten.