Magazin für Medien, Journalismus, Kommunikation & Marketing
Die MEDIENWOCHE ist ein digitales Magazin für Medien, Journalismus, Kommunikation & Marketing. Die Redaktion beobachtet und begleitet publizistisch die Entwicklung der Branche in der Schweiz, verfolgt aber auch internationale Trends. Neben den redaktionellen Eigenleistungen bietet die MEDIENWOCHE mit dem «Medienmonitor» (zweimal wöchentlich) und der wochentäglichen Rubrik «Auf dem Radar» Lektüreempfehlungen aus nationalen und internationalen Medien.
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Die Lesetipps dieses Themenbereichs werden kuratiert von Thomas Paszti, redaktion@medienwoche.ch.
Das Workflow-Management-System Kanban kann die Effizienz von agilen Teams verbessern. Wenn die richtigen Tools zum Einsatz kommen.
Kann man ein Computerprogramm so verschleiern, dass sich dessen Funktionsweise nicht vorhersagen lässt? Forscherteams der Mathematik und Informatik haben sich dieser anspruchsvollen Aufgabe gestellt – und dabei eine Methode gefunden, an die keiner mehr geglaubt hatte.
Vieles an der heutigen Agilität ist nicht mehr so, wie sich die Gründer das gedacht haben. Das heißt aber nicht, dass man sie komplett aufgeben sollte!
Der Unternehmer Sven Zuschlag hat eine Plattform geschaffen, die jeden zum ITler machen will. Er sagt, wie das geht – und wie er daran verdient.
Ein kleines Team an der ETH Zürich arbeitet an einer neuen Programmiersprache für den Quantencomputer. Diese soll das Programmieren mit dem neuartigen Rechner einfacher und sicherer machen. Quantencomputer sollen in Zukunft Berechnungen durchführen, die heute unmöglich sind.
Die an der Züricher Hochschule entstandene Programmiersprache implementiert sogar das im Quantum Computing schwierig umzusetzende Garbage Collection.
DevOps steht für eine neue Kultur und Herangehensweise in der Zusammenarbeit von bis dato getrennten Abteilungen. Development (Softwareentwicklung) und Operations (IT-Betrieb) ziehen an einem Strang, um die Softwarequalität und die Verfügbarkeit zu erhöhen und damit die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Software, wie wir sie bisher kannten, war grob so aufgebaut: Wir geben die Regeln (Algorithmen) ein, und die Software wendet diese Regeln auf die Daten ein, die wir einspeisen. Herauskommen die Antworten der Software. Machine Learning dagegen ist ‚ungenauer‘. Wir füttern den Machine-Learning-Algorithmus mit ‚Antworten‘ in Form von großen Datenmengen, aus denen der Machine-Learning-Algorithmus sich eine Menge(!) an Regeln erarbeitet, die dann wiederum auf andere Datenmengen angewendet werden können. Auf diesem Weg können komplexe Regelwerke geschaffen werden, die nicht per Hand programmiert werden können.
