Machine Learning und Data Mining
Wir entwickeln Machine Learning- und Data-Mining-Lösungen, die verborgene Muster, Zusammenhänge und Trends in komplexen Datenbeständen sichtbar machen. Unser Schwerpunkt liegt auf der praktischen Umsetzung analytischer Modelle – von der Datenaufbereitung über das Feature Engineering bis hin zur Modellierung, Bewertung und Integration in produktive Systeme.
Durch den Einsatz leistungsfähiger Technologien wie R, Python, Oracle Data Mining und Microsoft Fabric kombinieren wir klassische Statistik mit modernen Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz – eingebettet in bestehende Datenplattformen und Governance-Strukturen.
Dienstleistungen
- Daten aufbereiten und beschreiben: Datenqualität prüfen, Strukturen vereinheitlichen und Merkmale für Analysen nutzbar machen (z. B. Bereinigung, Transformation, Feature Engineering).
- Visualisieren von Daten und Zusammenhängen: Explorative Grafiken und Dashboards zur Einordnung von Verteilungen, Korrelationen und Ausreissern.
- Muster darstellen: Erkennen und Dokumentieren von Segmenten, Clustern und relevanten Einflussfaktoren in komplexen Datenbeständen.
- Analysen und Berichte automatisieren: Reproduzierbare Auswertungen und wiederkehrende Reports über Skripte, Notebooks oder Templates.
Produkte und Techniken
- Programmierung mit R und Python: Nutzung etablierter Libraries und sauberer Projektstrukturen für Analyse- und Modellcode.
- Machine Learning und Data Mining in R und Python: Modellierung, Bewertung und Iteration – von Klassifikation bis Clustering, inklusive Validierung.
- Machine Learning in MS Fabric: Entwicklung und Training von Modellen in Notebook-Umgebungen, integriert in Lakehouse-Workflows.
- Oracle R Enterprise: R-nahe Analysen mit Datenbankanbindung für performance-orientierte Verarbeitung.
- Oracle und Data Mining: In-Database Data Mining mit ODM/DBMS_DATA_MINING für SQL- und PL/SQL-nahe Workflows.
Data Mining mit R
R bietet eine breite Palette an statistischen und analytischen Verfahren sowie eine hohe Flexibilität in der Datenanalyse.
Technologien und Leistungen:
- Automatisierte Analyse-Pipelines mit R Markdown und Shiny
- Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Modelle mit R
- Datenaufbereitung, Transformation und Feature Engineering
- Modellvalidierung, Kreuzvalidierung und Visualisierung
Machine Learning mit Python
Python ist die führende Programmiersprache für maschinelles Lernen und Data Science. Wir nutzen deren leistungsfähige Bibliotheken und Frameworks zur Entwicklung produktiver Modelle.
Technologien und Leistungen:
- Integration in BI- oder Data-Warehouse-Umgebungen
- Nutzung von pandas, scikit-learn, NumPy, TensorFlow und PyTorch
- Entwicklung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen
- Datenaufbereitung und Modell-Pipelines
Data Mining mit Oracle
Oracle bietet integrierte Data-Mining-Funktionalitäten direkt in der Datenbankumgebung. Wir entwickeln analytische Modelle, die ohne externe Tools ausgeführt werden können.
Technologien und Leistungen:
- Kombination mit klassischen SQL- und BI-Prozessen
- Nutzung der Oracle Data Mining (ODM) Funktionen und DBMS_DATA_MINING API
- Entwicklung und Deployment von Modellen mit PL/SQL
- Performance-Optimierung durch In-Database Processing
Machine Learning mit MS Fabric
Microsoft Fabric vereint moderne Cloud-Analytics mit skalierbaren Data-Mining- und Machine-Learning-Workflows für strukturierte und semi-strukturierte Datenbestände.
Technologien und Leistungen:
- Verbindung mit Power BI und Data Factory für End-to-End-Prozesse
- Nutzung von Data Science-Umgebungen in Microsoft Fabric
- Integration von Notebooks mit Python und R
- Entwicklung und Training von Modellen im Lakehouse
Häufig gestellte Fragen zu Machine Learning und Data Mining
In dieser FAQ finden Sie die Themen, die in Beratung und Trainings am häufigsten aufkommen. Jede Antwort ist kurz gehalten und verweist bei Bedarf auf weiterführende Inhalte. Ihre Frage fehlt? Nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf.
Welche Technologien werden für Machine Learning und Data Mining eingesetzt?
Zum Einsatz kommen unter anderem R, Python, Oracle Data Mining sowie Microsoft Fabric. Die Auswahl richtet sich nach bestehender Architektur, Datenquellen und Integrationsanforderungen.
Können Machine-Learning-Modelle in bestehende BI- oder Data-Warehouse-Systeme integriert werden?
Ja. Modelle lassen sich in BI-Umgebungen, Data-Warehouse-Architekturen oder direkt in Datenbanken (z. B. mit Oracle In-Database-Funktionalitäten) integrieren.
Wie erfolgt die Validierung von Machine-Learning-Modellen?
Die Bewertung erfolgt über etablierte Verfahren wie Trainings-/Testdatensplits, Kreuzvalidierung sowie statistische Kennzahlen zur Modellgüte.
Ist Machine Learning mit Microsoft Fabric produktiv einsetzbar?
Microsoft Fabric ermöglicht die Entwicklung, das Training und die Integration von Modellen in skalierbaren Lakehouse-Architekturen und unterstützt End-to-End-Workflows.