Data Science
Data Science
Täglich entstehen immer größere und unüberschaubare Mengen an Daten. Sie helfen, Kunden, Märkte und Produkte besser zu verstehen und individueller zu gestalten. Mit modernen Data Science / Big Data-Methoden ermöglichen wir es, das Potenzial Ihrer Daten zu heben. Immer im Fokus: Ihre Wertschöpfung.
- Datenexploration und Vorverarbeitung:
- Explorative Datenanalyse (EDA): Analysieren und Zusammenfassen der Hauptmerkmale eines Datensatzes.
- Datenbereinigung:
- Identifizierung und Behandlung von fehlenden Werten, Ausreißern und Inkonsistenzen.
- Datenmodellierung:
- Modellierung mit maschinellem Lernen (ML): Erstellen von Vorhersagemodellen mithilfe von Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und mehr.
- Tiefes Lernen: Implementierung von neuronalen Netzwerkmodellen für komplexe Aufgaben wie Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache.
- Merkmalstechnik:
- Erstellung neuer Merkmale aus vorhandenen Daten zur Verbesserung der Modellleistung.
- Textanalyse und natürliche Sprachverarbeitung (NLP):
- Extrahieren von Erkenntnissen aus unstrukturierten Textdaten, Stimmungsanalyse und Sprachverständnis.
- Zeitreihenanalyse:
- Analyse von zeitlichen Mustern und Trends in sequenziellen Daten, häufig für Prognosen verwendet.
- Statistische Analyse:
- Anwendung statistischer Methoden zur Analyse von Datenverteilungen und -beziehungen sowie zum Ziehen von Schlussfolgerungen.
- Datenverwaltung und -sicherheit:
- Sicherstellung von Datenqualität, -integrität und -sicherheit während des gesamten Lebenszyklus.
- Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
- A/B-Tests:
- Entwerfen und Analysieren von Experimenten, um die Leistung verschiedener Versionen eines Produkts oder einer Dienstleistung zu vergleichen.
- Bereitstellung und Integration:
- Integration von Modellen in Produktionssysteme für den realen Einsatz.