Mit diesen Tools arbeiten wir.

Data Science Tools.

Unsere Data Science Toolbox umfasst verschiedene Technologien aus den Bereichen Analytics, Computing und Reporting.

Als herstellerunabhängige Beratung haben wir für Ihr Projekt immer das richtige Tool. Wie die meisten professionellen Data Scientists arbeiten wir im Bereich Analytics primär mit Open Source Tools wir R und Python. Diese ermöglichen es uns, mit maximaler Flexibilität Daten auszuwerten und Modelle aus Statistik und Machine Learning zu trainieren. Zur Visualisierung von Daten nutzen wir Shiny, Tableau und Qlik.

Die Tool-Landschaft im Analytics Umfeld ist sehr groß und kann zu Beginn verwirrend sein. Falls Sie noch unsicher sind, welche Tools für Sie in Frage kommen, bieten wir Ihnen gerne einen Data Science Tool Workshop an, in dem wir Ihnen die verschiedenen Data Science Technologien näher vorstellen und im Rahmen Ihrer Voraussetzungen und Fragestellungen bewerten.

Alle
Analytics
Computing
Reporting

Dataiku DSS

Eine große Herausforderung bei der Arbeit an komplexen Data Science Projekten ist die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, Data Scientists und a...

RapidMiner

RapidMiner ist eine Data Science und Analytics Software auf Java-Basis, die seit einigen Jahren sowohl als kostenfreie Open-Source-Version als auch...

TensorFlow

TensorFlow wurde von Google entwickelt, um deren Machine Learning Entwicklern die Möglichkeit zu geben, komplexe Deep Learning Modelle nach Ihren ...

R Shiny

Shiny ist eine Technologie aus dem R-Umfeld, mit der sich Ihre Analysen in interaktive Web-Applikationen verwandeln, die bspw. online auf einer Web...

Tableau

Mit Tableau ist es einfach, komplexe Daten in ansprechenden Applikationen und interaktiven Dashboards zu präsentieren. Tableau spielt seine Stärk...

QlikView und QlikSense

Die Tools der Firma QlikTech sind seit vielen Jahren im BI-Umfeld anzutreffen. QlikView und QlikSense sind beides in-Memory Tools, die es dem Anwen...

Spark

Spark hat sich innerhalb kürzester Zeit von einem Forschungsprojekt hin zu einer Kerntechnologie im Big Data Umfeld entwickelt. Spark ist, ähnlic...

Hadoop

Das Apache Foundation Projekt Hadoop ist heutzutage ein Best-Practice Tool im Bereich Big Data. Hadoop ermöglicht es, große Datenmengen verteilt ...

H2O

Die Big Data Machine Learning Lösung H2O ist seit einiger Zeit ein zentrales Tool vieler Data Scientists. Dies ist darauf zurückzuführen, dass i...

R

Keine andere Software hat in den letzten Jahren den Data Science Bereich weiter vorangetrieben als R. Die Analyse komplexer Data Science Fragestell...

Python

Python ist neben R ein weit verbreitetes Tool zur Bearbeitung von Data Science Fragestellungen. Im Gegensatz zu R ist Python eine vollwertige, inte...

  • Open Source Tools

    Die meisten Data Scientists arbeiten primär mit Open Source Tools und Technologien wie R, Python und Spark.

  • Ecosystem

    Viele Open Source Technologien bieten Schnittstellen untereinander, die die Arbeit im Analytics Ecosystem erleichtern.

  • Tool Use Case

    Im Rahmen eines Tool Use Cases prüfen wir für Sie die Eignung eines Data Science Tools in Ihrem Unternehmen.

  • Tool Workshop

    Gemeinsam mit Ihnen erarbeiten wir in einem Workshop das Konzept zur Struktur Ihrer Data Science Tool-Landschaft.

  • Cloud

    Wir beraten Sie beim Umzug Ihrer Analytics Tools wie RStudio Server und Anaconda in die Cloud.

  • Training

    Für die wichtigsten Analytics Tools wie R und Python bieten wir umfangreiche Schulungen und Workshops an.

Nutzen Sie unsere Data Science Expertise.

Tool Workshop Data Science und Analytics.

Sie sind sich nicht sicher, welche Data Science Tools für Ihr Unternehmen in Frage kommen? Kein Problem!

In unserem eintägigen Data Science Tool Workshop evaluieren wir gemeinsam mit Ihnen die Vor- und Nachteile verschiedener Data Science Tools für Ihr Business. Nach Abschluss des Workshops haben Sie eine strukturierte Übersicht der einzelnen Tools und Technologien als Entscheidungsgrundlage.

  • Assessment

    Vor der Durchführung des Workshops klären wir im Rahmen eines kurzen Assessments Ihre Rahmenbedingungen und Herausforderungen.

  • Vorbereitung

    Aufbauend auf dem Assessment bereiten wir den Workshop vor und erarbeiten Szenarien für den Einsatz der verschiedenen Tools in Ihrem Unternehmen.

  • Workshop

    In einem eintägigen Workshop bei Ihnen vor Ort erarbeiten wir gemeinsam Vor- und Nachteile der einzelnen Tools und zeigen diese anhand von Live Beispielen und Use Cases.

  • Nachbereitung

    Nach dem Workshop evaluieren unsere Data Scientists die erarbeiteten Resultate und arbeiten einen schriftlichen Report aus.

  • Abschlussgespräch

    Im Rahmen eines persönlichen oder telefonischen Abschlussgesprächs erhalten Sie den ausgearbeiteten Report.

Ihr Data Science Team.

Let's work together.

Unsere Data Science Experten unterstützen Sie bei Ihrem Projekt.

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Data Science Newsletter.

Erhalten Sie in unserem monatlichen Newsletter spannende Neuigkeiten rund um die Themen Data Science, Machine Learning und Digitalisierung.

In unserem Data Science Newsletter fassen wir für Sie die wichtigsten Themen und Neuigkeiten des aktuellen Monats rund um Data Science, Machine Learning und Digitalisierung kompakt zusammen. Stay tuned!

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Data Science Referenzen.

Kunden Data Science und Statistik Consulting.

In über 200 Data Science und Machine Learning Projekten haben wir unsere Expertise unter Beweis gestellt. Überzeugen auch Sie sich von unserer Kompetenz.

STATWORX ist aus der Idee entstanden, unseren Kunden dabei zu helfen, ihre Daten optimal zu nutzen. Heute unterstützen wir viele Unternehmen branchenübergreifend dabei, mit Data Science bessere Entscheidungen zu treffen.

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