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Commit ac44d48

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.pre-commit-config.yaml

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Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -14,6 +14,7 @@ repos:
1414
types: [file]
1515
files: \.(yml|yaml|cff)$
1616
- id: check-added-large-files
17+
args: ['--maxkb=1024']
1718
- id: check-json
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types: [file] # override `types: [json]`
1920
files: \.(json|ipynb)$

docs/index.rst

Lines changed: 28 additions & 3 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -6,9 +6,34 @@ Jupyter-Tutorial
66
erfreuen sich in den Datenwissenschaften wachsender Beliebtheit und wurden zum
77
De-facto-Standard für schnelles Prototyping und explorative Analysen. Sie
88
beflügeln nicht nur Experimente und Innovationen enorm, sie machen auch den
9-
gesamten Forschungsprozess schneller und zuverlässiger. Zudem entstehen viele
10-
zusätzliche Komponenten, die die ursprünglichen Grenzen ihrer Nutzung erweitern
11-
und neue Verwendungsmöglichkeiten eröffnen.
9+
gesamten Forschungsprozess schneller und zuverlässiger.
10+
11+
*„Der sprunghafte Anstieg der Nutzung von Jupyter Notebooks zeigt, dass
12+
Open Source eine wachsende Gemeinschaft unterstreicht, insbesondere da
13+
Python zur meistgenutzten Sprache … aufsteigt. Seit 2018 hat die Nutzung von
14+
Jupyter Notebooks stetig zugenommen – und dieses Wachstum stieg im Jahr 2022
15+
sprunghaft an, als die Forschung und das Experimentieren mit generativer KI
16+
und maschinellem Lernen Fahrt aufnahmen. Seit 2022 ist die Nutzung von
17+
Jupyter Notebooks auf GitHub um mehr als 170 % angestiegen. Und seit dem
18+
letzten Jahr ist die Nutzung um 92 % gestiegen. Datenwissenschaftler*innen
19+
und Forschende im Bereich maschinelles Lernen nutzen die
20+
Open-Source-Anwendung häufig für maschinelles Lernen, Datenvisualisierung
21+
und mehr.“*
22+
23+
.. figure:: octoverse-jupyter-notebooks-usage.png
24+
:alt: Grafik aus dem Octoverse 2024-Bericht von GitHub, die einen Anstieg
25+
der Nutzung von Jupyter Notebooks auf GitHub zeigt. Dies wird
26+
berechnet, indem die Anzahl der öffentlichen Repositories mit
27+
mindestens einem Jupyter Notebook nach dem Jahr der Erstellung des
28+
Repositories betrachtet. Seit 2016 ist die Zahl der Repositories,
29+
die Jupyter Notebooks verwenden, von nahezu Null auf mehr als 1,5
30+
Millionen angestiegen.
31+
32+
– `Octoverse: AI leads Python to top language as the number of global developers
33+
surges <https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-2024/>`_
34+
35+
Zudem entstehen viele zusätzliche Komponenten, die die ursprünglichen Grenzen
36+
ihrer Nutzung erweitern und neue Verwendungsmöglichkeiten eröffnen.
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1338
.. graphviz::
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