Dieses Kapitel gibt eine praxisorientierte Einführung in die Einrichtung von Entwicklungsumgebungen für ML. Beschrieben werden Tools wie Anaconda, Jupyter Notebook, Spyder und RStudio sowie die Installation und Verwaltung von Paketen in R und Python. Ziel ist es, eine reproduzierbare und flexible Arbeitsumgebung zu schaffen.