Ingenieure, die regelmäßig Python und JMP für die Datenanalyse verwenden, möchten möglicherweise JMP und Python in einer einheitlichen Umgebung einsetzen, um Konsistenz und Genauigkeit bei der Datenverarbeitung zu gewährleisten und gleichzeitig die Stärken beider Werkzeuge zu kombinieren, um einen Synergieeffekt zu erzielen, der größer ist als die Summe seiner Teile.
In diesem Vortrag wird Professor Li erläutern, wie man Python und JMP verbindet, indem er die effizienten und flexiblen Entwicklungsmethoden von Programmiersprachen nutzt, um den automatisierten Datenanalyseablauf von JMP anzupassen und eine kontinuierliche Integration auf dem Halbleiter-YMS-System durchzuführen.
