Data Engineering
Strukturierte Datenbasis für leistungsfähige KI-Systeme
Vor der Datenanalyse bzw. -modellierung müssen Ihre Daten aufbereitet werden. Dazu gehören u. a. die…
Datenauswahl
Selektion und Bereitstellung der für die Analyse oder Modellierung notwendigen Daten.
Datenbereinigung
Durchführung von Fehlererkennungs- bzw. Fehlerkorrekturschritten für beispielsweise fehlerhafte Daten oder einzelne Datenpunkte
Datenstandardisierung
Vereinheitlichung von Eingabedaten der ML-Tools, um das Risiko fehlerhafter Eingabedaten zu reduzieren.
Mit unseren Data-Engineering-Tools stellen wir zuverlässige Datenströme aus unterschiedlichsten Quellen bereit und wir stellen die nötige Infrastruktur für den optimalen Workflow Ihres Data-Science-Projekts her:
In unserem Team beschäftigen wir uns ständig mit den neuesten Technologien, um maßgeschneiderte Lösungen für möglichst viele Use Cases in modernen datengetriebenen Projekten zu bieten. In den folgenden Medium-Artikeln zeigen wir Schritt für Schritt mögliche Umsetzungen auf Basis unserer technischen Expertise:
Data Pipelines with Monitoring Tools
Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Aufbau eines Data Stacks
On Premises Data Lake
Erstellung eines Storage Layers für jedes Data-Science-Projekt in einer On-Premises-Konfiguration
Computer Vision from Scratch
Aufbau eines CNN-Modells mit Tensorflow und Keras
Change Data Capture using Debzium Kafka
Nutzung von Debezium, um Änderungen und Transaktionen bei der Nutzung von Datenbanken zu erfassen
Machen Sie den ersten Schritt
Unabhängig davon, inwieweit Ihre Daten aufbereitet werden müssen, finden wir die passende Lösung ganz nach Ihren Bedürfnissen.
Lassen Sie sich von uns unverbindlich beraten, durch unsere jahrelange Expertise unterstützen wir Sie dabei, Ihre Daten für Ihre weiteren Schritte aufzubereiten.
