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#48: Open Source vs. Closed Source: Entwicklungen, Trends und Herausforderungen
Warum entscheiden sich Unternehmen für Open Source oder Closed Source Software im Data Science Bereich? Wir sprechen über verschiedene Aspekte des Technologie-Stacks wie Programmiersprachen, Datenbanken und BI-Tools. Dabei gehen wir auf die historischen Präferenzen und aktuellen Trends ein, insbesondere die zunehmende Bedeutung von Open Source Lösungen. Außerdem diskutieren wir die Vor- und Nachteile beider Ansätze in Bezug auf Support, Sicherheit, Compliance und Kosten.
***Links***
- R: Regulatory Compliance and Validation Issues https://www.r-project.org/doc/R-FDA.pdf
- https://streamlit.io/
- https://www.gradio.app/guides/creating-a-dashboard-from-bigquery-data
- https://killedbygoogle.com/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Revolution_Analytics
- Fragen, Feedback und Themenwünsche gern an: [email protected]
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By INWT Statistics GmbHWarum entscheiden sich Unternehmen für Open Source oder Closed Source Software im Data Science Bereich? Wir sprechen über verschiedene Aspekte des Technologie-Stacks wie Programmiersprachen, Datenbanken und BI-Tools. Dabei gehen wir auf die historischen Präferenzen und aktuellen Trends ein, insbesondere die zunehmende Bedeutung von Open Source Lösungen. Außerdem diskutieren wir die Vor- und Nachteile beider Ansätze in Bezug auf Support, Sicherheit, Compliance und Kosten.
***Links***
- R: Regulatory Compliance and Validation Issues https://www.r-project.org/doc/R-FDA.pdf
- https://streamlit.io/
- https://www.gradio.app/guides/creating-a-dashboard-from-bigquery-data
- https://killedbygoogle.com/
- https://en.wikipedia.org/wiki/Revolution_Analytics
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