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
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