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Machine Learning mit Python

Python ist heute die führende Programmiersprache für Data Science, Machine Learning und Data Mining. Dank seiner großen Community, leistungsstarken Bibliotheken und hohen Flexibilität eignet sich Python ideal für datenintensive Projekte in Unternehmen.
Von klassischem Data Mining über moderne ML-Verfahren bis hin zu Deep Learning und automatisierter Datenverarbeitung – Python ermöglicht leistungsfähige, skalierbare und dabei gut wartbare Lösungen.

Viele unserer Kunden setzen Python ein, um Muster zu erkennen, Vorhersagemodelle zu entwickeln, Prozesse zu automatisieren oder komplexe unstrukturierte Daten wie Texte, Logdateien oder Sensordaten auszuwerten. Python lässt sich in nahezu alle Plattformen integrieren – von On-Premises Data Warehouses bis hin zu modernen Cloud-Umgebungen wie Microsoft Fabric.

Data Mining mit Python

Data Mining-Verfahren in Python

Data Mining mit Python

Klassische Data-Mining-Algorithmen

  • Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting
  • Lineare & logistische Regression
  • Naive Bayes, KNN, SVM
  • Zeitreihenprognosen (statsmodels, Prophet, sktime)

Unüberwachtes Lernen

  • Clustering: k-Means, DBSCAN, Hierarchisches Clustering
  • PCA, t-SNE, UMAP für Dimensionsreduktion
  • Anomaly Detection & Fraud Detection
  • Market Basket Analysis, Assoziationsanalysen

Deep Learning & moderne ML-Verfahren

  • Neuronale Netze mit TensorFlow, Keras oder PyTorch
  • Bildklassifikation & Objekterkennung
  • Zeitreihen & Forecasting mit Deep Learning
  • Generative Modelle und NLP (Transformers, Hugging Face)

Text Mining & Natural Language Processing

  • Chatbot-Modelle & LLM-basierte Anwendungen (OpenAI API)
  • Tokenisierung, Stemming, Embeddings
  • Sentiment Analysis
  • Topic Modeling

Entwicklung von Anwendungen

Wir führen vollständige Projekte zur Programmierung mit Python und  angrenzenden Techniken durch, um Ihre Data Science-Strategie umzusetzen.

Datenaufbereitung & Feature Engineering

  • Datenbereinigung, Normalisierung, Encoding
  • Feature Selection & Feature Engineering
  • Umgang mit großen Datenmengen (pandas, polars, PyArrow)
  • Nutzung von Spark für verteiltes Processing (PySpark)

Modellerstellung & Training

  • Training und Validierung mit Cross-Validation
  • Hyperparameteroptimierung
  • Vergleich alternativer Modellklassen

Integration & Deployment

  • Webservices und APIs (FastAPI, Flask)
  • ML-Ops-Pipelines für produktive Modelle
  • Integration in Microsoft Fabric (Python Notebooks, Spark)
  • Speicherung von Modellen (MLflow, Pickle, ONNX)

Services

Wir begleiten Projekte über den gesamten Lebenszyklus – von der Use-Case-Identifikation bis zum produktiven Betrieb.

Beratung & Architektur

  • Analyse und Bewertung von Python als Technologie für Data Mining
  • Auswahl geeigneter Bibliotheken und Frameworks
  • Planung von Data-Science-Architekturen (On-Prem, Cloud, Hybrid)
  • Einführung in Microsoft Fabric-Workflows mit Python & Spark

Entwicklung & Modellierung

  • Entwicklung von Data-Mining- und Machine-Learning-Modellen
  • Prognosemodelle für KPIs, Risiken, Nachfrage, Produktion usw.
  • Fraud Detection, Churn Prediction, Qualitätsanalyse
  • Natural Language Processing & Text Mining
  • Deep-Learning-Modelle für technische Analysen oder Bilderkennung

Implementierung & Integration

  • Integration von Python-Modellen in bestehende Anwendungen
  • Erstellung automatisierter Pipelines (Fabric Data Factory, Airflow, MLflow)
  • Entwicklung von APIs, Web-Services oder Microservices
  • Nutzung von Python in Spark-Umgebungen für Big-Data-Use Cases

Schulung & Coaching

  • Data Mining mit Python – Einsteiger bis Fortgeschritten
  • Schulungen für scikit-learn, pandas, PySpark, TensorFlow
  • Workshops zur Integration von Python in Microsoft Fabric
  • Coaching von Data-Science-Teams