In den Bereichen Data Science und Big Data unterstütze ich Sie bei der Auswahl geeigneter Technologien, bei der Integration von Datenquellen sowie bei der Entwicklungen geeigneter Datenmodelle.

Um Machine Learning betriebswirtschaftlich nutzen zu können, ist vorab der Aufbau einer geeigneten Datengrundlage erforderlich. In Abhängigkeit Ihrer branchenspezifischen Frage- bzw. Zielstellungen können (mögliche) Einflussfaktoren gefunden und darauf basierend geeignete Features bestimmt werden. Je nach Zielstellung benötigen Sie zudem geeignete Daten, um Ihr Modell zu trainieren.

Daten vorbereiten

Datenbestand aufbauen

Korrelationen erkennen


Aufnahme und Klärung von fachliche Anforderungen, Überführung in Fachkonzepte, Erstellung und Bewertung von technischen Konzepten sowie die Untersuchung der Umsetzbarkeit (Proof of Concept)

Bewertung der fachlichen und technischen Anforderungen, Identifikation von Aufwandstreibern und Projektrisiken, Erstellung von Aufwandschätzungen sowie von Zeit- und Ressourcenplänen

Untersuchung von Systemlandschaften und Technologien, Durchführung von Fit-Gap-Analysen, Gegenüberstellung von Umsetzungsvarianten und Erstellung von Prototypen

Erfahrungsaustausch, Erstellung von Guidelines, Entwicklung und Einführung von Standardprozessen, Durchführung von Funktions- und Leistungstests und Optimierung von Softwarelösungen

Erstellung von Fallstudien, Untersuchung und Bewerbung neuer Technologien im Branchen- und Kundenkontext

" Big Data is Not About the Data. The real revolution is about the stunning progress in the statistical and other methods of extracting insights from the data. "

— Gary King, Harvard University

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