Data Science Beratung Dienstleistungen

Unser einzigartiger Ansatz für Data-Science-Projekte ist ein umfassender und iterativer Prozess, der die Schlüsselphasen Datenauswahl, Datenbeschaffung, Datensynthese, Dateningenieurwesen, Datenmodellierung und operative Optimierung umfasst. Hier ist eine Übersicht über unseren Ansatz für die Data-Science-Beratung:

Datenmanagement

Auswählen. Ein Data-Science-Berater identifiziert und wählt basierend auf den Projektanforderungen sorgfältig relevante Datenquellen aus und stellt dabei sicher, dass die ausgewählten Daten mit den Projekt- und Geschäftszielen übereinstimmen und wertvolle Erkenntnisse liefern.

Beschaffung. Unser Data-Science-Beratungsteam beschafft Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Datenbanken, APIs, externe Datensätze und interne Datenbestände, und setzt dabei geeignete Datenerhebungsmethoden ein, um die erforderlichen Informationen zu sammeln.

Synthetisieren. Ein Data-Science-Berater integriert und kombiniert verschiedene Datensätze, um eine einheitliche und umfassende Sicht auf die Daten zu schaffen, deren Konsistenz sicherzustellen und Redundanzen zu beseitigen.

Data Engineering

Erkunden. Unser Beratungsberatungsunternehmen taucht mithilfe explorativer Datenanalysemethoden tief in die Daten ein und untersucht deren Eigenschaften, Verteilungen und Zusammenhänge.

Reinigung. Wir wenden Datenbereinigungsverfahren an, um fehlende Werte, Ausreißer und Inkonsistenzen zu behandeln. Dadurch wird die Datenintegrität sichergestellt und die Qualität des Datensatzes verbessert.

Normalisierung. Der Data-Science-Berater von Yalantis normalisiert die Daten, indem er sie in ein standardisiertes Format transformiert, was eine effektive Analyse und den Vergleich über Variablen hinweg ermöglicht.

Feature Engineering. Wir entwickeln neue Funktionen oder transformieren bestehende, um die Vorhersagekraft von Daten zu verbessern. Dies beinhaltet unter anderem das Extrak­tieren relevanter Informationen, das Erstellen abgeleiteter Merkmale und das Kodieren kategorialer Variablen.

Skalierung. Unsere Data-Science-Dienstleistungen umfassen auch die angemessene Skalierung von Daten, um sicherzustellen, dass sich alle Merkmale auf einer ähnlichen Skala befinden, Verzerrungen zu minimieren und die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern.

Datenmodellierung

Auswahl eines Modells. Ein Data-Science-Beratungsteam wählt sorgfältig das geeignetste maschinelle Lernmodell oder statistische Modell basierend auf den geschäftlichen Anforderungen aus und berücksichtigt dabei Faktoren wie Datenmerkmale, geschäftliche Anforderungen und Leistungsziele.

Training. Unsere ML-Ingenieure trainieren das ausgewählte Modell mit den vorbereiteten Daten und optimieren dabei die Modellparameter und Hyperparameter, um die bestmögliche Leistung zu erzielen.

Auswertung. Ein Data Scientist evaluiert das trainierte Modell anhand geeigneter Metriken, um dessen Genauigkeit, Präzision, Sensitivität oder andere relevante Kriterien zu bewerten. Dies hilft unserem Data-Science-Berater, die Leistung des Modells einzuschätzen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.

Tuning. Unsere Data-Science-Dienstleistungen umfassen auch das Fine-Tuning des Modells durch iteratives Anpassen seiner Parameter und das Erproben verschiedener Konfigurationen, um dessen Leistung und Generalisierungsfähigkeit zu optimieren.

Betriebsoptimierung

Registrierung. Wir etablieren einen Prozess zur Registrierung der trainierten Datenmodelle und stellen dabei eine ordnungsgemäße Versionskontrolle, Dokumentation und Zugänglichkeit sicher.

Wird bereitgestellt. Das Data-Science-Beratungsteam von Yalantis implementiert die Modelle in der Produktionsumgebung und integriert sie in die erforderliche Infrastruktur, APIs oder Anwendungen, um Echtzeit-Vorhersagen und datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen.

Überwachung. Unsere Data Scientists implementieren Überwachungsmechanismen, um die Leistung des Modells zu verfolgen, Anomalien zu erkennen und sicherzustellen, dass das Modell im Laufe der Zeit weiterhin genaue und zuverlässige Ergebnisse liefert.

Umschulung. Innerhalb unseres Data-Science-Dienstleistungsunternehmens haben wir einen etablierten Prozess für Aktualisierungspläne oder -auslöser, um Modelle regelmäßig mit neuen Daten zu aktualisieren, ihre Wirksamkeit aufrechtzuerhalten und sie an sich entwickelnde Muster oder Trends anzupassen.

Durch diesen umfassenden und iterativen Ansatz stellen unsere Data-Science-Berater sicher,
dass Data-Science-Projekte mit Präzision ausgeführt werden, präzise Erkenntnisse liefern und wirkungsvolle Ergebnisse für unsere Kunden erzielen.

Data-Science-Methoden und Machine-Learning-Algorithmen, die wir in unserem Data-Science-Beratungsunternehmen einsetzen

Unser Team aus hochqualifizierten Data-Science-Beratern verbindet seine Expertise in Data Science und Technologie, um unseren Kunden außergewöhnliche Lösungen zu bieten. Nachfolgend finden Sie einige der gängigen Methoden und Techniken, die wir anwenden.

Statistische Methoden als Mehrwertdienst

Regressionsanalyse und Hypothesentests

Regressionsmodelle ermöglichen es unseren Data-Science-Beratern, Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Variablen zu identifizieren, sodass wir die Auswirkungen einer oder mehrerer unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable vorhersagen und verstehen können.

Hypothesentests ermöglichen es unserem Data-Science-Beratungsteam, basierend auf Stichprobendaten Rückschlüsse auf Populationsparameter zu ziehen. Sie helfen dabei, die statistische Signifikanz von in den Daten beobachteten Beziehungen oder Unterschieden zu bestimmen.

Varianzanalyse (ANOVA) und Zeitreihenanalyse

ANOVA wird verwendet, um die Mittelwerte mehrerer Gruppen zu vergleichen, um festzustellen, ob signifikante Unterschiede zwischen ihnen bestehen. Es wird häufig bei der Analyse von experimentellen Daten und Umfragedaten eingesetzt.

Die Zeitreihenanalyse konzentriert sich auf die Analyse und Vorhersage von Datenpunkten, die im Laufe der Zeit gesammelt wurden. Unsere Data-Science-Dienstleistungen im Bereich der Zeitreihenanalyse umfassen Techniken wie Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) und exponentielle Glättung, um Trends, Saisonalität und andere Muster in zeitabhängigen Daten zu erfassen.

Maschinelles-Lernen-Algorithmen, die wir in Data-Science-Projekten nutzen

Entscheidungsbäume und Random Forests

Entscheidungsbäume teilen Daten rekursiv basierend auf Merkmalen auf, um eine baumartige Struktur für Klassifikations- oder Regressionsaufgaben zu erstellen. Sie sind einfach zu interpretieren und können sowohl kategoriale als auch numerische Daten verarbeiten.

Random Forests kombinieren mehrere Entscheidungsbäume und aggregieren deren Vorhersagen, um die Genauigkeit zu verbessern und hochdimensionale Datensätze zu verarbeiten. Sie schwächen Overfitting ab und liefern Rangfolgen zur Bedeutung von Merkmalen.

Support Vector Machines (SVM) und neuronale Netze

Eine SVM ist ein leistungsstarker Algorithmus für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben in Data-Science-Beratungsprojekten. Sie konstruiert Hyperebenen, um Klassen zu trennen oder den Wert einer kontinuierlichen Zielvariablen zu schätzen.

Neuronale Netze, insbesondere Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs), zeichnen sich durch ihre Leistung bei Aufgaben aus, die komplexe Muster, Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und die Analyse sequenzieller Daten beinhalten.

K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes

KNN ist ein nicht-parametrischer Algorithmus, der Klassenlabels basierend auf der Mehrheitsentscheidung seiner nächsten Nachbarn im Merkmalsraum zuordnet. Er wird häufig für Klassifikationsaufgaben verwendet.

Naive Bayes ist ein probabilistischer Algorithmus, der auf dem Satz von Bayes basiert. Er nimmt die Unabhängigkeit von Merkmalen an und berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass eine Instanz zu einer bestimmten Klasse gehört. Er wird häufig bei der Textklassifizierung und Spam-Filterung eingesetzt.

Gradient Boosting und XGBoost (Extreme Gradient Boosting)

Gradient Boosting kombiniert schwache Lernmodelle (wie Entscheidungsbäume) nacheinander, wobei jedes nachfolgende Modell die Fehler des vorherigen korrigiert. Dies ermöglicht unserem Data-Science-Beratungsteam eine hohe Vorhersagegenauigkeit und wird häufig bei Wettbewerben wie denen von Kaggle eingesetzt.

XGBoost erstellt ein Ensemble aus schwachen Entscheidungsbäumen, ähnlich wie Gradient Boosting, jedoch mit zusätzlichen Funktionen wie Weighted Quantile Sketching zur Verbesserung der Geschwindigkeits- und Speichereffizienz. Es bietet erweiterte Optionen zur Hyperparameter-Optimierung, mit denen Anwender die Modellleistung feinabstimmen können.

Dies sind nur einige Beispiele für die statistischen Methoden und Algorithmen des maschinellen Lernens, die wir in Data-Science-Beratungsprojekten einsetzen können. Die genaue Methode oder der Algorithmus, die bzw. den Sie auswählen, sollte von den Problemen, mit denen Sie konfrontiert sind, der Art Ihrer Daten und den gewünschten Ergebnissen abhängen. Unsere Data Scientists arbeiten Hand in Hand mit einem Data-Science-Berater, um eine Kombination aus Techniken zu nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und robuste Modelle für die Datenanalyse und Vorhersagen zu erstellen.