Daten Wissenschaft

Wo bist du auf der Reifekurve?

Bei Data Science geht es darum, einen Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen zu erzielen, indem Sie Wert aus Daten extrahieren. Wie können Sie dies jedoch tun, ohne Spezialisten wie Datenwissenschaftler einzustellen?

Victa trifft Sie dort, wo Sie jetzt sind, mit einem Expertenteam und bringt Sie dorthin, wo Sie mit den besten Tools und Partnern sein müssen. Wir machen Data Science und maschinelles Lernen für eine breite Palette von Benutzern zugänglich, einschließlich Geschäftsanalysten und Führungskräften

Der Zyklus der Datenwissenschaft

Der Data Science-Prozess besteht aus einem Zyklus von Schritten. Daten werden zu jeder Tageszeit generiert und in verschiedenen Datenquellen gespeichert. Um die richtigen Vorhersagen zu erhalten, müssen Sie bestimmen, welche Daten Sie verwenden werden.

Das Neuanordnen, Filtern, Transformieren und Anreichern von Daten erfolgt mittels Programmierung. Bei Sprachen wie Python und R werden die Daten in Modelle umgewandelt, mit denen Vorhersagen getroffen werden können. Wenn bereits BI-Software verfügbar ist, wie z Qlik oder Power BI können diese Lösungen auch als Datenvorbereitung für Predictive Analytics verwendet werden. Für ultimative Skalierbarkeit, Sicherheit und Governance können Sie sich auch für eine entscheiden data management Lösung.

Nachdem die Daten vorbereitet und transformiert wurden, kann der Datenanalyst mit Statistiken beginnen. Durch das Herstellen von Kausalzusammenhängen kann ein Datenanalyst genaue Vorhersagen zu den Daten treffen. Wir können unserem eigenen Datensatz auch zusätzliche Prädiktoren hinzufügen, z. B. Wetter- oder demografische Daten, um noch schärfere Vorhersagen treffen zu können.

Maschinelles lernen

Die Anwendung des maschinellen Lernens in der Datenwissenschaft ist ein neuer Trend, der für Unternehmen sehr interessant ist, in denen sich Daten und Umstände häufig ändern. Durch maschinelles Lernen wird sichergestellt, dass der maximale Vorhersagewert aus Daten erhalten wird, indem kontinuierlich untersucht wird, welche Modelle in der aktuellen Situation das beste Ergebnis liefern.