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Data Science


Moderne Datenwissenschaft im Zeitalter von Big Data verlangt nicht nur mathematische und statistische Analysekompetenz, sondern auch Informatik- und Programmierkenntnisse, um mit den immer größer werdenden Datenmengen effektiv umzugehen. Zusätzlich ermöglichen Machine Learning und KI getriebene Verfahren tiefergehende Analysen und präzisere Modelle.

Die Arbeit mit Big Data benötigt spezialisierte Tools, welche dafür ausgelegt sind, gigantische Datenmenge zu bearbeiten. Systeme zur Parallelisierung von Arbeitsschritten und High-Performace-Computing erlauben es uns Daten auf effiziente Art zu speichern, abzufragen und zu analysieren.

Durch Machine Learning Algorithmen lassen sich hochkomplexe Zusammenhänge aus diesen riesigen Datenmengen ableiten. Während klassische statistische Verfahren nur begrenzt einen Mehrwert aus dieser Fülle an Daten ziehen, können Machine Learning Verfahren deutlich tiefer in die Daten einsteigen und selbst gut verborgene Muster näher beleuchten. Hierbei ist die Wahl des richtigen Algorithmus, der passenden Hyperparameter und ein tiefgehendes Wissen über den Trainings- und Validierungsprozess der Modelle von großer Bedeutung.

KI getriebene Verfahren, wie neuronale Netzwerke, profitieren sogar noch mehr von der Fülle an Daten. Mit der passenden Netzwerkarchitektur lassen sich Themen bearbeiten, welche zuvor zu komplex für Maschinen waren, wie Bilderkennung, Klangsynthese oder bestärkendes Lernen. Aber auch klassische Problemstellung, wie Klassifikation, Regression, Anomalieerkennung oder Dimensionsreduktion profitieren maßgeblich von den Fähigkeiten neuronaler Netzwerke. Der höhere Informationsgewinn kommt allerdings mit einem höheren Maß an Komplexität und einem größeren Aufwand bei der Modellerstellung, weswegen erfahrene Datenwissenschaftler benötigt werden, um die Modelle zu erstellen, zu tunen und einzusetzen.

Für die Bereitstellung von Modellen, sowie der Konstruktion der gesamten Data Pipeline, wird häufig mit Cloud Lösungen gearbeitet. Diese ermöglichen einen einfachen Umgang mit Big Data und bieten häufig auch integrierte Machine Learning Lösungen, wodurch der Zeitraum zwischen dem Analysebeginn und der Generierung von wirtschaftlich nützlichen Ergebnissen verringert werden kann.

Im Beratungsfeld Data Science helfen wir unseren Kunden bei der Nutzung der Unternehmensdaten, der Analyse mittels ML und KI und der Interpretation der Ergebnisse. Wir zeigen mögliche Fragestellungen auf, welche mittels moderner Verfahren beantwortet werden können. Danach konstruieren wir das passende Modell, trainiere es und stellen es für die weitere Nutzung auf den relevanten Schnittstellen bereit. Zudem unterstützen wir bei der effektiven Kommunikation der Ergebnisse und dem Data-Storytelling.

Unsere Technologien
  • R, R-Shiny
  • Python (scikit-learn, Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.)
  • Dataguide
Cosmin
Cosmin Novac
Teamleiter Data Science

Tel: 0174 / 328 7600

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