Data Science ist die Kunst Wissen aus Daten zu gewinnen, bzw. Sinn in große Datenbestände zu bekommen. Durch die fortschreitende Digitalisierung, Industrie 4.0 und IoT (Internet of Things) explodiert die Zahl der gesammelten Daten förmlich. Statistiken belegen, dass wir heute in nur zwei Tagen genauso viele Daten speichern wie seit Beginn der zivilisierten Menschheit bis zum Jahr 2000.  Für Wirtschaft, Industrie und Forschung ist Data Science ein nicht mehr weg zu denkender Faktor, der immens an Bedeutung gewinnt.

Was ist „Data Science“

Data Science ist der Oberbegriff und Grundlage für zahlreiche technologische Disziplinen, wie

  • Künstliche Intelligenz
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Data Mining
  • Big Data
  • Business Intelligence
  • Data Analysis
  • Predictive Analytics
  • und viele mehr.

Um all diese Technologien sinnvoll, effektiv und gewinnbringend einzusetzen, sind ausgewiesene Spezialisten nötig, die Sie bei der Erarbeitung und Umsetzung der richtigen Daten-Strategie, Architektur, der Infrastruktur und der Entwicklung von Algorithmen unterstützen.

ABLAUF:

 „GOOD DATA SCIENTISTS ARE AS RARE AS UNICORNS“

CYBERTEC ist seit vielen Jahren auf diese Services spezialisiert und verfügt über ein internationales Team an Data Scientists, -Architects und -Engineers. Wir betreuen weltweit unsere Kunden dabei, einen nachhaltigen Mehrwert aus ihren Daten zu generieren.

  • Sensorik
  • Finanzdaten
  • Versicherungsdaten
  • Steuerungsdaten
  • Geodaten
  • Healthcare

Artificial Intelligence VS Machine Learning VS Deep Learning

Machine Learning

CYBERTEC unterstützt Sie dabei, Ihren Datenbestand nach Ihren Wünschen und Vorgaben auszuwerten und für die weitere Verarbeitung bereitzustellen. Bei Bedarf kümmern wir uns um die Entwicklung von Individualsoftware, die exakt Ihrem Anwendungsfall entspricht.

 

Beispiele für die Anwendung von Data Science in Industrie und Forschung

Im Jahr 2018 erwarteten 70% aller Unternehmen die Implementierung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning innerhalb der nächsten zwölf Monate. Davon erwarten 20%, dass zukünftig unternehmenskritische Entscheidungen automatisiert getroffen werden können und 25% verlangen nach simplen Dashboards und Interfaces für Analysen und Auswertungen.

Finanz Sektor:

  • Minimierung von Fehlern und Fehlentscheidungen
  • Betrugserkennung: Automatische Erkennung von abnormem Finanzverhalten –
  • Predictive Analytics und Marktrecherche (z.B. Börsenkurse)
  • Chatbots und automatische Assistenzsysteme

Healthcare:

  • Proaktive Erkennung von Symptomen und Erkrankungen (z.B. Krebszellen)
  • Chirurgische Eingriffe mit Roboter-Assistenzsystemen, die aus historischen Daten lernen

Handel und kommerzielle Anbieter:

  • Verbesserte Empfehlungssysteme
  • Suche durch Bilderkennung an Stelle von Texteingabe
  • Automatische Analyse von Stimmung und Verhalten der Kunden
  • „Predictive Merchandising“ und automatische Preisanpassung

Industrie:

  • Detaillierte sensorische Auswertungen – Predictive Maintenance
  • Bessere Entscheidungen durch Lernen historischer Daten
  • Verbesserte automatische Bild- und Objekterkennung (z.B. autonome Fahrsysteme)

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