Entdecken Sie unsere Data Science-Expertise

Data Science as a Service (DSaaS) hilft Unternehmen komplexe analytische Algorithmen zu erstellen, die Competitive Intelligence unterstützen. Wir sammeln, analysieren und verarbeiten Daten und helfen Unternehmen zu florieren.

CodeCoda hilft Unternehmen, ihre rohen Daten in strategisches Geschäftswissen zu umzuwandeln. Wir bieten Data Science als Service und kreieren komplexe Analysesysteme für Technologieunternehmen und Serviceprovider. Unsere Datenspezialisten nutzen die Macht der Daten. Wir kreieren kundenspezifische Datenanalyseinstrumente, die große Datenmengen verarbeiten und diese in aussagekräftige und verständliche Informationen für Ihr Unternehmen umwandeln.

Wir transformieren strukturierte und unstrukturierte Daten in klare, sichtbare Metriken, die Geschäftsentscheidungen erleichtern. Durch die Visualisierung der Resultate, machen unsere Datenwissenschaftler ihre Entdeckungen für nicht-technische Benutzer und Wirtschaftsakteure verständlich. Unsere Nearshore-Entwicklungsteams automatisieren die Datenverarbeitung und integrieren Big Data-Analyse in den bestehenden Arbeitsablauf Ihrer Organisation.

Das Ziel ist
Daten
in
Informationen
und Informationen in
Erkenntnisse
umzuwandeln.

- Gordon Gekko

1

Tech Stack

Unsere Wissenschaftler nutzen Sprachen wie Scala, C/C++, Python, R, GoLang, Java, SQL sowie Tools wie Apache Spark, Pig, Hive frameworks, Apache Hadoop, Cassandra, SAS und viele andere.
Hinzu kommt, dass sich der Horizont durch unser Know-How in KI und maschinellem Lernen zusätzlich erweitert hat.
Jedes Data Science-Projekt verfügt über einen eigenen, bewährten Tech-Stack, der mehrere Technologien umfasst, um Ihre Geschäftsziele bestmöglichst zu erreichen.

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Prognosemodelierung

Prognosemodelierung ist der Prozess, den unsere Datenexperten nutzen, um Daten zu sammeln und potenzielle Ergebnisse vorherzusagen. Jedes Modell ist für eine spezifische Vorhersage konzipiert. Es sind Variablen, die höchstwahrscheinlich zukünftige Resultate beeinflussen. Sind die Daten gesammelt, wird ein verlässliches statistisches Modell formuliert. Wir erstellen sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsmodelle, um praktisch jeden Teil Ihres Unternehmens zu unterstützen: von der Geschäftsstrategie über das Marketing bis hin zum Vertrieb oder Betrieb.

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Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

Die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens, wenn große Mengen strukturierter oder unstrukturierter Daten verarbeitet werden, ist unvorstellbar. Unsere Datenwissenschaftler erstellen, zusammen mit Experten für maschinelles Lernen, benutzerdefinierte Deep Learning-Modelle, die Ihren Datensätzen entsprechen. Sie integrieren hochmoderne KI-Frameworks wie Keras, TensorFlow, MatLib, CNTK, Torch und viele andere. Unsere Fachleute verwenden auch andere KI-Methoden, wie z. B. Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Recurrent Neural Networks (RNNs), um einen Drilldown in den Rohdaten durchzuführen und strukturierte Datensätze zu erstellen.

Der Mehrwert der Datenwissenschaft

CodeCoda ist bestrebt, Mehrwert für das operative Geschäft seiner Kunden zu schaffen. Kundenspezifischen Data Science- Lösungen können Ihren Unternehmen helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Mit fast 10 Jahren Erfahrung in verschiedenen Branchen liefern unsere Datenwissenschaftler aufschlussreiche Daten; vollständig visualisiert für leitende Angestellte und Wirtschaftsakteure. Wir extrahieren, kombinieren und entwickeln mit jeglicher Art von Daten, unter Verwendung modernster Tools. CodeCoda's Experten lieben Daten und vor Allem, das Kompilieren dieser Daten zu sinn- und wertvollen Wirtschaftsgütern. CodeCoda bietet End-to- End-Lösungen.

Vorausschauende Modellierung und Analyse

Bibliotheken für maschinelles Lernen

Data Science as a Service (DSaaS)

Preisoptimierungslösungen

Wettbewerbsanalyse

Warenkorbanalyse

Big Data-Lösungen für die Datenwissenschaft

Stimmungsanalyse

Verhaltensanalyse

Lieferprozess

Wie Data Science- Projekte geliefert werden

Datenanalyse hilft Firmen, wichtige Signale zu identifizieren.

CodeCoda liefert End-to-End Data Science-Projekte nach einem detaillierten Prozess. Scoping hilft bei der Definition von KPIs und setzt klare Erwartungen an das Gesamtergebnis. Datenexploration hilft dabei, ein tiefgreifendes Verständnis für die Projektziele zu erhalten und die technischen Aspekte festzulegen. Nach Abschluss der Datenexploration prognostizieren Dateningenieure, Entwickler und Wissenschaftler die Art und Komplexität der Lösung in der Produktion und schlagen eine mögliche Lösung vor.
Nun werden Modelle entwickelt und experimentelle Frameworks aufgebaut. Erst wenn die erforderliche Infrastruktur vorhanden ist, kann ernsthaft mit der eigentlichen Modellentwicklung begonnen werden. Während der Entwicklung des Modells werden verschiedene Versionen davon (und die begleitende Datenverarbeitungspipeline) fortlaufend anhand der festgelegten Metriken getestet.
Sobald die Modelle in die Produktionsumgebungen implementiert und Daten-Pipelines eingerichtet sind, wird der Pipeline das Monitoring hinzugefügt, um die Performance zu überprüfen.

1

Konzeption

Datenwissenschaftler analysieren die Auswirkung der Datenvolumen, die Datenvielfalt und Geschwindigkeit mit der sie die Firmengeschäfte beeinflussen.

2

Scoping

Wir helfen Unternehmen effektive Datenmanagementstrategien zu definieren und wichtige Signale durch Scoping des Datenflusses zu identifizieren.

3

Recherche

Wir analysieren Daten, Umfang und technische Umsetzbarkeit. Wir kreieren kundenspezifische Datenverarbeitungsmodelle.

4

Entwicklung

Unsere Experten entwickeln selbstlernende Algorithmen und Lösungen, die Daten in Echtzeit verarbeiten und analysieren.

5

Deployment

Wir richten die lösungsproduzierende Umgebung und das Monitoring ein und stellen sicher, dass Ihre Lösung skalierbare Datenaufnahme und-verarbeitung während des gesamten prognostizierten Lebenszyklus liefert.

6

Monitoring

Unsere Experten überwachen und warten kontinuierlich Ihr Data Science Projekt, sogar nach dem endgültigen Deployment.

Der Prozessüberblick der Lieferung des Data Science-Projekts

01

Konzeption / Scoping

Analyse, Scoping, KPIs

Konzeption / Scoping

Datenwissenschaftler analysieren die Auswirkung der Datenvolumen, die Datenvielfalt und Geschwindigkeit mit der sie die Firmengeschäfte beeinflussen. Wir helfen Unternehmen effektive Datenmanagementstrategien zu definieren und wichtige Signale durch Scoping des Datenflusses zu identifizieren. Auf diese Weise sind unsere Systeme in der Lage, kritische Variablen zu verfolgen.

02

Recherche / Entwicklung

Recherche, Datenmodellierung, Algorithmen

Recherche / Entwicklung

Wir kreieren kundenspezifische Datenverarbeitungsmodelle. Unsere Experten entwickeln selbstlernende Algorithmen und Lösungen, die Daten in Echtzeit verarbeiten und analysieren. Zusätzlich können wir Analysetools in ein Reporting- und Visualisierungssystem integrieren oder bieten eine Lösung basierend auf Ihrer primären Plattform an.

03

Möglichkeiten

Einblicke, Wettbewerbsvorteile, Arbeitsabläufe, Kosten

Möglichkeiten

Die Transformation von gesammelten Daten in relevante Einblicke, Diagramme und Bildmaterial, die einfach von nicht-technische Benutzern und Wirtschaftakteuren zu interpretieren sind, ist das Hauptziel. Wir stellen sicher, das diese Einblicke einen Wettbewerbsvorteil geben, ermöglichen datenbezogene Entscheidungen, verbessern Betriebsabläufe, senken Kosten und steigern die Einnahmen.

Tech Stack Datenwissenschaft

Tools und Applikationen, die wir nutzen um Data Science- Lösungen zu entwickeln.

Keras Tensorflow Matlib CNTK Torch / PyTorch Apache Spark Hadoop Apache Hive Apache Pig Cassandra Python GoLang C R C++ Java SAS SPSS
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