Datenpipelines automatisieren die Verarbeitung großer Datenmengen und sind essenziell für die Skalierung von Machine Learning Prozessen in Unternehmen.
Datenmanagement und Vorbereitung- Entwicklung strukturierter Workflows zur Harmonisierung und Transformation von Daten
- Nutzung von SQL für präzise Analysen und effiziente Datenaufbereitung
- Vorbereitung großer Datensätze durch optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen für datengetriebene Entscheidungen und maschinelle Lernmodelle
- Explorative Datenanalyse zur Identifizierung von Mustern und relevanten Features
- Einsatz statistischer Methoden zur präzisen Bewertung von Daten und zur Ermöglichung fundierter Optimierungen für datengetriebene Geschäftsprozesse
Maschinelles Lernen und Modellentwicklung
- Training von Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Modellen
- Optimierung von Algorithmen
- Gezielter Einsatz ML-gestützter Erkenntnisse für operative und strategische Entscheidungen
Ergebnisvisualisierung
- Nutzung von Power BI zur Visualisierung von Machine Learning-Ergebnissen
- Verständliche Darstellung von Modellprognosen mittels interaktiver Dashboards und DAX-Funktionen
- Datenbasierte Optimierung von Geschäftsentscheidungen