Wer wir sind
Wir freuen uns Ihnen an dieser Seite Auszüge unserer Arbeit vorstellen zu dürfen.
Data Driven Dealings Development
Das Buch Data Driven Dealings Development (folgen Sie diesem link um eine Leseprobe auf Amazon zu erhalten) wendet sich an alle, die mit Python Umsatzauswertungen, Warenkorbanalysen und Produktempfehlungen erstellen möchten. Es beinhaltet neben einem allgemeinen theoretischen Teil auch einen praktischen, mit kompletten Code und Beispieldaten. Zum Einsatz kommen Techniken des (un)überwachten maschinellen Lernens mit u.a. dem Pandas, Scikit-Learn, Tensorflow und Turicreate Stack.
Warenkorbanalysen mit Sparks FP-Growth
Lernen Sie wie man mit Hilfe von Frequent Pattern Mining Warenkörbe hinsichtlich ihrer Zusammensetzung systematisch untersucht (klicken Sie hier um es auf Medium zu lesen).
Statistische Prozessregelung
Müssen Sie in Ihrem Produktionsprozess bei großen Taktzahlen und hohem Automatisierungsgrad eine gleichbleibend hochwertige Qualität gewährleisten, so kann Sie die statistische Prozessregelung (SPC) dabei unterstützen (Jesko Rehberg für Additive Academy: Qualitätsregelkarten für stabile Prozesse in der Food-Industrie). Qualitätsregelkarten und Prozessfähigkeitsanalysen helfen Ihnen dabei Ihren Prozess unter Kontrolle zu halten und rechtzeitig auf systematische Prozessverschiebungen aufmerksam gemacht zu werden.
Grundvoraussetzungen
Gerade für Neueinsteiger stellt die Fülle an verschiedenen Sprachen, Bibliotheken und Tools im Bereich Data Science eine hohe Einstiegshürde dar. Wir möchten Ihnen daher im folgenden einen leicht verständlichen Überblick über das Fachgebiet Data Science geben. Dabei erheben wir nicht den Anspruch auf lückenlose Vollständigkeit, sondern setzen stattdessen den Fokus auf Verständlich- und Übersichtlichkeit. Die im folgenden in Klammern aufgeführten Kategorien können Sie sich im Detail in der unten stehenden Blasendarstellung ansehen. Klicken Sie dafür bitte auf den entsprechenden Kreis.
Was benötigt man eigentlich um Data Science durchführen zu können? Stellen Sie sich vor Sie wären ein Schriftsteller und wollen ein Buch schreiben. Um überhaupt etwas schreiben zu können müssen Sie natürlich zuallererst eine Sprache beherrschen, in welcher Sie das Buch schreiben können. Bei Data Science ist das nicht anders, Sie müssen mindestens eine entsprechende Programmiersprache beherrschen (Language).
Als Grundvoraussetzung verfügen Sie nun also über eine Sprache, um Ihr Buch zu schreiben. Jedoch wollen Sie das Buch sicherlich nicht im Stehen schreiben wollen. Stattdessen benötigen Sie einen Schreibtisch, um vernünftig arbeiten zu können. Übertragen auf Data Science entspricht Ihr Schreibtisch einem Notebook (Notebook). Sollte Ihnen Ihr Schreibtisch irgendwann zu klein werden (bzw. zu langsam), so können Sie Big Data Anforderungen auf riesigen Arbeitstischen in der Cloud ausführen (Cloud Platforms).
Ein leerer Schreibtisch allein füllt jedoch noch kein Buch. Daher besorgen Sie sich Stift, Papier, Schere usw. Als Data Scientist entspricht das den wichtigsten Frameworks (Libraries), denn mit diesen werden Sie professionelle Ergebnisse in deutlich schnellerer Zeit abliefern können.
Jetzt verfügen Sie über alle Utensilien, um mit Ihrem Buch beginnen zu können. Nun fängt der eigentliche Teil der Arbeit an: Sie müssen sich eine Geschichte ausdenken. Übersetzt auf den Data Scientist bedeutet das, dass Sie Daten benötigen (Data), um überhaupt eine Auswertung erstellen zu können.
Und Daten allein helfen wenig, wenn man über kein Wissen über diese Daten verfügt (Domain Knowledge). Sie würden doch auch kein Buch lesen wollen, dessen Inhalt nur Nonsense enthält? Verfügen Sie über all diese Voraussetzungen, so können Sie endlich mit dem Schreiben beginnen. Nach ein paar ersten Zeilen stellen Sie jedoch fest, dass man neben der Sprache auch über die richtige Grammatik verfügen muss. Auch jeder Data Scientist muss über statistisches Wissen verfügen, zumindest mehr als ein Programmierer und eben auch über mehr Programmierfähigkeiten als ein reiner Statistiker (Statistics).
Sind all diese Voraussetzungen gegeben können Sie als Data Scientist damit beginnen Ihre "Geschichte zu schreiben".
Führen Sie Data Science nicht (nur) in einer Blase aus
Unser Angebot an Sie
Wir unterstützen Sie in der Erkundung, Interpretation und Kommunikation möglicher Muster in Ihren Daten. Zu diesem Zwecke bieten wir Ihnen sowohl unsere Dienste als Service an als auch Hilfe zur Selbsthilfe durch zielgerichtete Schulungen.
Überzeugen Sie sich
Profitieren Sie von unserem Nutzen für Sie und rufen Sie uns an oder schreiben uns eine eMail. Wir freuen uns auf Sie!