Antworten auf Ihre Fragen: Data Science verstehen

Data-Science-Projekte sind natürlich, abhängig von der Ausgangsfrage, dem Umfang und den technischen Rahmenbedingungen im Detail, sehr individuell und agil. Und dennoch lässt sich von der Definition der Ausgangsfrage, bis zur Produktivsetzung ein Data-Science-Fahrplan definieren.

Im Rahmen der Produktivsetzung implementieren wir das erfolgreich evaluierte Analysemodelle in Ihre Unternehmensprozesse. Dabei stehen Aspekte, wie Performance und die Nutzbarkeit für eine breite Zielgruppe im Vordergrund.

Unser präferiertes Vorgehensmodell ist an die agile Prozessmethodik „Scrum“ angelehnt. Dabei handelt es sich um ein Verfahren aus der Softwareentwicklung, welches auf unsere Data-Science-Projekte adaptiert wird und bei dem die Leistung inkrementell und iterativ entsteht. Dieses agile Vorgehen, in Kombination mit der vertrauensvollen Zusammenarbeit mit Ihnen, ermöglichen es, schnell eine hohe Qualität des Projektes sicherzustellen. Dies wird in regelmäßigen Abständen durch Teilergebnisse durch uns gewährleistet. Das Vorgehen sieht einen gemeinsam abgestimmten Projektplan vor, dessen Inhalte in regelmäßigen Projektmeetings angepasst und verändert werden können.

Unsere Mission lautet Data-Science-Empowerment. Wir wollen Sie befähigen, unsere Analyselösungen selbstständig und bewusst anwenden zu können. Deswegen erklären wir Ihnen in einem Übergabe-Workshop die erzielten Ergebnisse sowie unser Vorgehen und schulen Sie bei Bedarf hinsichtlich der eingesetzten Tools und Methoden. Darüber hinaus übergeben wir Ihnen die entstandenen Analyseskripte – nachvollziehbar kommentiert zur besseren Verständlichkeit. Dadurch behalten Sie natürlich auch die Freiheit nach Projektabschluss eigenständig weiterzuarbeiten.

Wir handeln nach unserem Credo: Unsere Kundenbindung basiert auf Zufriedenheit, nicht auf technisch geschaffenen Abhängigkeiten.

Während des Projekts steht Ihnen einer unserer erfahrenen Entwickler aus Data Science, Data Engineering oder der Softwareentwicklung als Projektmanager und damit fester Ansprechpartner zur Verfügung. Unsere Projektmanager berichten Ihnen aus erster Hand vom aktuellen Stand Ihres Projekts und stehen Ihnen bei Fragen und Anregungen sehr gerne zur Verfügung.

Hier kommt es sehr stark auf Ihre konkreten Anforderungen und die bestehende Datenlage an. In der Regel ziehen wir bereits entscheidende Erkenntnisse aus Ihren eigenen Daten. Bei Bedarf können wir natürlich auch externe Daten, wie zum Beispiel konjunkturelle und branchenspezifische Informationen, Wetter- oder Verkehrsdaten einbeziehen. Zu Beginn des Projekts verschaffen sich unsere Experten einen genauen Überblick über Ihre vorhandenen Daten und entscheiden dann, ob für die Generierung belastbarer Informationen firmenexterne Datenquellen notwendig sind. Die Hinzunahme dieser Daten erfolgt dann natürlich in Absprache mit Ihnen.

Das Thema Datenschutz und die damit verbundene Sicherheit Ihrer Daten sind für uns von herausragender Bedeutung. Sie haben dabei die Freiheit zu entscheiden, wie wir mit Ihren Daten arbeiten und wo diese liegen:

• auf Ihren Systemen via VPN-Zugriff
• nach Übermittlung der Daten durch Sie auf unseren internen und geschützten Systemen
• auf anonymisierten Dummy-Daten oder kleinen Stichproben (Samples)

Wir beraten Sie natürlich gerne über die Vorteile der einzelnen Varianten und finden das für Sie optimale Vorgehen.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten für Sie an unseren Trainings und Workshops teilzunehmen. Besonders beliebt sind die Inhouse-Veranstaltungen. Erhalten Sie wertvolles Data-Science-Wissen bei Ihnen vor Ort und profitieren Sie von der Zeitersparnis durch den Wegfall der Reisezeit. Darüber hinaus bieten wir in regelmäßigen Abständen an unterschiedlichen Orten Data-Science-Trainings und Workshops an. Diese sind fest terminiert und offen für alle interessierten Teilnehmer. Dies ist zum Beispiel dann interessant, wenn Sie nur einzelne Personen in Ihrem Unternehmen schulen wollen. Aktuelle Informationen über geplante Veranstaltungen finden Sie auf unserer Homepage, sowie auf unseren Social-Media-Kanälen.

Zusätzlich bieten wir auch die Möglichkeit, für Sie den Schulungsraum zu organisieren und dort Ihr individuelles Training durchzuführen – bei uns in Kassel oder in einer Stadt Ihrer Wahl. Dies empfiehlt sich für Unternehmen, die über keine eigenen räumlichen Kapazitäten für eine Schulung verfügen.

Den anvisierten zeitlichen Umfang unserer unterschiedlichen Trainings und Workshops entnehmen Sie bitte den jeweiligen Kursbeschreibungen. Es handelt sich dabei um Empfehlungen von uns. Sollten Sie weitere Anforderungen haben oder Elemente aus unterschiedlichen Kursen miteinander kombinieren wollen, lassen sich die Veranstaltungen in Ihrem Umfang flexibel anpassen.

Für den optimalen Lernerfolg und eine individuelle Betreuung durch unsere Trainer empfehlen wir für einen Einführungskurs die Teilnahme von nicht mehr als zwölf Teilnehmern, bei einem Vertiefungskurs von nicht mehr als acht Teilnehmern. Sollten Sie mehr Teilnehmer für eine Inhouse-Schulung einplanen, ergänzen wir gerne unsere Schulung um einen zweiten Trainer oder schulen Ihr Team an mehreren Terminen.

Für die R-Kurse wird ein Rechner mit der aktuellsten Version von R und der Entwicklungsumgebung RStudio benötigt, für Python-Kurse ein Rechner mit Python 3, sowie der von Anaconda mitgelieferten Entwicklungsumgebung Spyder. Auf Nachfrage stellen wir Ihnen auch gerne ein Notebook leihweise zur Verfügung. Für die Durchführung der Kurse braucht es eine Internetverbindung.

Im Vorfeld der Schulung erhalten Sie von uns weitere technische Informationen – zum Beispiel über im Kurs benötigte R-Pakete und Python-Bibliotheken.

In unseren Data-Science-Trainings und -Workshops setzen wir auf praxisorientierte Beispieldatensätze, anhand derer Sie die vorgestellten Analysemethoden erlernen und selber in praktischen Übungen einsetzen können. Auf Wunsch schulen wir Sie in unseren Inhouse-Trainings auch auf Ihren eigenen Daten. Dadurch können Sie nach der Schulung nahtlos die erlernten Kenntnisse bei sich einsetzen.