Data Analytics

Standardlösungen, nutzen Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, um vorausschauende Machine-Learning-Modelle zu entwerfen, zu trainieren, auszuführen und auszuwerten. Durch anwendungsfallbasiertes Feature-Engineering, Entwurf, Implementierung und Bewertungsbausteine entstehen kundenspezifische Lösungen. Für große Datenmengen in Cloud und Hadoop werden unter Verwendung von Spark ML-Pipelines erstellt.

Dienste

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Data-Analytics-Bestandteile

Data-Analytics-Bestandteile

Data-Warehouse-Modelle, Spark, Cloud, Hadoop und Kubernetes-Entwicklungen.

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Datavisualisierung

Datavisualisierung

Tableau, PowerBI, Qlik, and Superset.

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Umsetzung im Standardmodell

Umsetzung im Standardmodell

Implementierung der Spark-Klassifizierung und -Empfehlung. Spark-Implementierung von Zeitreihen, Standard-Feature-Engineering, ETL-Bausteine, Standard-Hyperparameter-Abstimmung, Vergleichsprüfung und Rastersuche in Spark ML.

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Sichere Bereitstellung für Notebooks

Sichere Bereitstellung für Notebooks

Dynamische Berechtigungen und sichere Containerisierung ermöglichen einen robusten Einsatz von Containern in Zeppelin und Jupyter.