Phase 03 des Data Science Lifecycle

Rohdaten
in modellierbare Grundlagen verwandeln

Wir transformieren Ihre Rohdaten in saubere, reproduzierbare Datensätze als Basis für die Modellierung.

Datenaufbereitung

Die Kunst der Datenaufbereitung

Datenaufbereitung nimmt den größten Teil der Projektarbeit ein. Wir automatisieren mit robusten Prozessen.

Datenbereinigung

Systematischer Umgang mit fehlenden Werten, Duplikaten und Inkonsistenzen.

Feature-Erstellung

Ableitung aussagekräftiger Merkmale auf Basis von Domänenwissen.

Automatisierung

Reproduzierbare Pipelines mit Fehlerbehandlung und Qualitätsprüfungen.

Vorgehen im Data-Science-Projekt

Unser Vorgehen

01

Bereinigung & Harmonisierung

Systematische Adressierung von Datenqualitätsproblemen über verschiedene Quellen.

02

Feature Engineering

Erstellung von Merkmalen, die das Modelllernen bestmöglich unterstützen.

03

Pipeline-Aufbau

Automatisierte, versionierte Datenverarbeitungsprozesse.

04

Qualitätssicherung

Integrierte Prüfmechanismen für dauerhaft gesicherte Datenqualität.

Data-Science-Deliverables

Typische Ergebnisse

Aufbereitete, modellierbare Datensätze
Automatisierte Verarbeitungspipelines
Dokumentation aller Transformationen
Integrierte Qualitätsprüfungen

Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen

Jedes Projekt ist einzigartig. Schildern Sie uns Ihre Herausforderung.

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