IT-Beratung
Datenwissenschaft – die Wissenschaft, Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen
- Umsatzsteigerung oder Kostensenkung
- Besseres Kundenverständnis entwickeln
- Interne Prozesse oder Produkte optimieren
- Planungen und Prognosen verbessern
- Geschäftsmodelle entwickeln oder weiterentwickeln
Datenwissenschaft
Data Science umfasst die Gewinnung, Analyse und Nutzung von Daten zur Lösung komplexer Probleme. Dazu gehören folgende Kernaktivitäten:
- Sammeln und Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Datenbanken, APIs, Sensoren, Webseiten).
- Verarbeiten unstrukturierter Daten (wie Text, Bilder, Videos).
- Umgang mit unvollständigen, fehlerhaften oder widersprüchlichen Daten.
- Bereinigung und Transformation der Daten in ein Format, das für Analysen geeignet ist.
- Anwendung statistischer Techniken, um Beziehungen und Trends in den Daten zu erkennen.
- Visualisierung der Daten, um Ergebnisse leicht verständlich darzustellen.
- Einsatz von KI-Algorithmen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Optimierung und Validierung von Modellen, um deren Genauigkeit und Verlässlichkeit zu verbessern.
- Präsentation der Ergebnisse
- Übersetzen komplexer Analysen in verständliche und umsetzbare Empfehlungen für Entscheidungsträger
- Integration der KI-Systeme in Ihre Produktivsystem, damit sie jederzeit und einfach genutzt werden können
- Automatisierung von Prozessen, wie Prognosen oder Anomalieerkennung
Unsere Vorgehensmodelle, Methoden und Tools im Bereich der Datenwissenschaft
Wir setzen auf die agilen Prozessmodelle ML-Ops, CRISP-DM und Vorgehensmodell Scrum. Unser erfahrenes Team von Beratern und Spezialisten berät namhafte Klienten in allen Phasen eines Data Science-Projektes unter anderem in folgenden Bereichen:
Vorgehensmodell
- Konzeption, Festlegen der Geschäfts- und Projekt-Ziele
- Aufwandschätzung und Projektplanung
- Beschreibung und Erforschung der Daten
- Datenbereinigung, Datenselektion und ggf. Anonymisierung / Pseudonymisierung
- Auswahl geeigneter Methoden und Tools
- Modellierung und Parametrisierung
- Bewertung der Modelle
- Berichtserstellung und Präsentation der Ergebnisse
- Anwendung und Training des Modells im operativen Prozess
- Konsolidierung und Migration Ihrer Data Science- und IT-Systeme
- Integration von Data Warehouse-, Big Data- und Dritt-Systemen
- Integration der Prognosen in Planungslösungen, operative und strategische Prozesse
- Auswahl der relevanten Attribute
- Entwicklung von Datenmodellen
- Visuelle Analytik
- Berechtigungskonzepte, datenschutzkonforme Analysen
- Leistungsoptimierung der Algorithmen
- IT-Servicemanagement
- Systemarchitektur
- Projektmanagement
- Python, Angular, Angular, Vue.js, C/C++, uvm.
- Ai-Frameworks, wie z.B. PyTorch
- Große Sprachemodelle, Transformermodelle und Objekterkennung
- Datenbank-Systeme, wie z.B. Oracle, DB2, SQL-Server und PostgreSQL
- Linux, Azure-, Google- und AWS-Cloud, Docker
- Data Lake-Architekturen, wie z.B. MinIO, S3 und Apache Iceberg
- Reporting und Dasbhoarding-Lösungen, wie z.B. Apache Superset
- Design und Entwicklung von Reports.
- Entwicklung von ETL / ELT-Prozessen
- Verwaltung, Performance-Tuning und Betrieb Ihrer Data Science-Systeme
- Automatisierung administrativer Aufgaben
ML und AI-Verfahren
Zu den von uns verwendeten Methoden und Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz gehören z. B.:
Entdecken Sie Ihre Potenziale
Unsere Senior-Consultants aus dem Bereich Data-Science unterstützen Sie gerne dabei, Ihr Unternehmen und Ihre Prozesse effizienter zu gestalten – effektiv, effizient und zukunftsorientiert.
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