technology and project consulting

Data Science

Wir entwickeln Lösungen, um Prozesse zu automatisieren und das Verständnis des eigenen Unternehmens zu verbessern

Daten allein sind nur eine Ansammlung von Messungen und Zählungen. Erst ihre Analyse schafft aussagekräftige Erkenntnisse.
In diesem stark wachsenden Feld entstehen täglich neue Methoden zur Verbesserung der Erkenntnisgewinnung. Kommen diese Methoden zur Anwendung, entsteht oft ein besseres Verständnis des eigenen Unternehmens. Davon profitieren Sie nachhaltig.
 

Unsere Leistungen

Oft besteht in Unternehmen eine reichhaltige Datenlage, ohne dass bekannt ist, welchen Mehrwert man damit erzielen kann. Hier setzen wir als Team mit unserem „Vision Workshop“ Modell an.

Wir bieten Ihnen einen kostenlosen Workshop per Videokonferenz an, um mit Ihnen über Ihre Daten und deren Möglichkeiten zu diskutieren - und das komplett kostenlos.

Unser Ansatz: 
Vision Workshop

Sichten relevanter Daten und Ausarbeiten eines
Zielbildes sowie Herausstellung von Mehrwerten für das Unternehmen 

Data Preparation

In diesem Schritt kümmern wir uns um die Datenaufbereitung
der für das Projekt relevanten und zugrunde liegenden Datenquellen

Methodische Analyse

Analyse der Ergebnisse unter Verwendung neuester Methoden aus den Bereichen „Supervized and Unsupervized Learning", "Deep Learning" oder Neuronale Netze.

Aufbereitung und Produktivierung

Visuelle Aufbereitung der Ergebnisse und
Produktivierung in bestehender oder neuer Infrastruktur
 

Unser Kopf hinter Data Science 

Julian Spöri ist bei M2 Senior Consultant und Team Lead des Bereichs Data Science. In seiner mehrjährigen Erfahrung als Data Science & Data Engineering Consultant hat er bereits verschiedene Kundenprojekte mit unterschiedlichsten Anforderungen betreut.

Gemeinsam mit seinem Team  berät er auch gerne Sie, um eine optimale Lösung für Ihre Anforderungen zu finden!

Julian Spöri
Data Science Lead

Customer Story 

Part Default Probability & Life Expectancy

Ein Dienstleister für die Automobilindustrie möchte für die Vorhersage und Inspektion von Qualitätsproblemen einerseits Machine Learning Algorithmen nutzen und anderseits auch die Möglichkeiten einer interaktiven
Datenanalyse. Mittels der interaktiven Datenanalyse sollen Endanwender aus den Fachbereichen die Daten einerseits schnell und präzise analysieren können als auch die Ergebnisse der ML Algorithmen verifizieren.

In diesem Projekt wurde eine Machine Learning Anwendung in Python entwickelt, welche die Lebenserwartungsprognose einzelner Teile basierend aus über 100 Variablen vorhersagt. Eine interaktive Tableau Dashboard Lösung mit über 20 einzelnen Dashboards, inklusive komplexer Nutzernavigation, wurde entwickelt, um die Daten visuell konsumierbar zu machen.

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