Python

Überblick Eine serverlose Machine-Learning-Inferenz-Pipeline auf AWS-Infrastruktur mit Telegram-Bot-Schnittstelle für On-Demand-Modellvorhersagen. Technologie-Stack Cloud: AWS Lambda, API Gateway, S3, DynamoDB Infrastruktur: Terraform IaC für reproduzierbare Deployments Entwicklung: LocalStack für lokale Tests Runtime: Docker-Container für portable ML-Deployments Schnittstelle: Telegram Bot API für Benutzerinteraktion Hauptfunktionen Serverlose Architektur: Pay-per-Use-Modell mit AWS Lambda für kosteneffiziente Inferenz Infrastructure as Code: Versionskontrollierte, reproduzierbare Cloud-Infrastruktur mit Terraform Zustandsverwaltung: DynamoDB für leichtgewichtige Request-Protokollierung Portable Deployments: Docker-Container für konsistente ML-Modellausführung Benutzerfreundliche Schnittstelle: Telegram-Bot für einfache On-Demand-Inferenzanfragen Links GitHub Repository

Überblick Ein modulares Toolkit für Data-Science-Workflows mit wiederverwendbaren Funktionen für statistische Analyse, Simulation, Visualisierung und maschinelles Lernen. Technologie-Stack Sprachen: Python, R Bibliotheken: NumPy, Pandas, scikit-learn, Matplotlib Dokumentation: Umfassende Beispiele auf GitHub Funktionen Statistische Analyse: Modulare Funktionen für gängige statistische Operationen Simulationstools: Funktionen für Datensimulation und Monte-Carlo-Methoden Visualisierung: Benutzerfreundliche Plotting-Utilities ML-Tools: Implementierungen für Regression, Klassifikation und Clustering Dokumentation: Umfassende Beispiele und Anwendungsfälle Links GitHub Repository