Data Science Tools

Generieren Sie Mehrwerte aus Ihren Daten

Im Zentrum der digitalen Transformation steht die Vernetzung von Daten. Hierbei erhält die Analyse großer Datenmengen sowie die Mustererkennung für die Erstellung von Prognosen zunehmend Relevanz. Unternehmen können durch innovative Analysetools und Anwendungen in den Bereichen BI, Data Science und Machine Learning unterstützt werden, um Antworten auf ihre spezifischen Fragen zu finden.

Dank einer Vielzahl innovativer digitaler Technologien und Werkzeugen gelingt es uns komplexe wirtschaftliche Zusammenhänge besser zu erkennen sowie darzustellen und für Sie verständlich zu machen. Moderne technische Tools unterstützen hierbei unseren Data Scientisten und Softwareentwickler bei der Datenanalyse mit Hilfe von Machine Learning Frameworks und Tools, wie MLlib oder TensorFlow. Neben In-Memory Datenbanken, wie Redis, welche bei der schnelleren Verarbeitung und Verfügbarkeit von Daten verhelfen. So können beliebige, heterogene Datensätze bspw. mit Apache Hadoop einfach und umfangreich für eine spätere Aufbereitung gespeichert werden. Zudem ermöglicht bspw. die NoSQL-Datenbank Apache Cassandra eine höhere Datenflexibilität. Der Einsatz von Apache Kafka als modernes Data Science Tool fördert außerdem die Analyse und Visualisierung von einer großen unstrukturierten Datenmenge. Ergänzend erweitern Schnittstellen zu Programmiersprachen, wie Python oder R, die in der Analyse weit verbreitet sind, den Funktionsumfang eines Tools maßgeblich, um individuelle Dienste anzubieten.

Eine Auswahl unserer Data Science Tools

Cassandra

Cassandra
(Key Value):

  • spaltenorientierte NoSQL Datenbank
  • Verarbeitung von Big Data

Apache Cassandra ist ein Open Source NoSQL Datenbankverwaltungssystem für die Verwaltung von großen Datenmengen. Dieses Tool verfügt über skalierbare und fehlertolerante Dateninfrastruktur und löst mit MapReduce Echtzeit- und Datenprobleme in einer extrem schnellen Geschwindigkeit.

 

Redis

Redis:

  • In-Memory NoSQL Datenbank mit Key-Value-Datenstruktur

Redis ist eine Open Source in-memory Datenbank mit Key-Value-Datenstruktur, dessen einfacher Aufbau für komplexe Datenstrukturen nicht geeignet jedoch für relationale Datenbanken unumgänglich ist. Neben Strings, Hashes, Listen, Bitmaps unterstützt dieses Tool auch Geodaten mit Radiusumfragen. Außerdem verfügt Redis über integrierte Replikationen, Lua Scripting und verschiedene Ebenen der on-disk Persistenz sowie eine hohe Verfügbarkeit über Redis Sentinel und automatische Partitionierung mit Redis Cluster, weshalb unter Data Science Experten dieses Tool eine besondere Bedeutung erhält.

 

Elasticsearch

Elasticsearch:

  • Open-Source-Such-Plattform auf der Basis von Apache Lucene

Das Tool ElasticSearch beschreibt eine Suchmaschine und Analytik-Engine, wodurch eine Volltextsuche bei großen Datenmengen ermöglicht wird. Neben Volltextinhalten besteht die Möglichkeit einer Verwaltung von strukturierten Daten, welche mit Hilfe von Aggregationen leicht gruppiert werden können. Damit werden Suchanfragen, Dokumente und administrative Aufgaben in JSON formuliert und über die Java-API oder eine REST Schnittstelle ausgetauscht. Der besondere Vorteil liegt in der schemalosen und dokumentenorientierten Arbeitsweise, weshalb dieses Tool vor allem im Bereich Logfile Analysen zum Einsatz kommt.

 

TensorFlow

TensorFlow:

  • Open Source Deep Learning Bibliothek
  • Abbildung neuronaler Netze als Graphen in verteilten Computersystemen
  • Basis für die Bereitstellung von Machine Learning Lösungen, z.B. NLP, KI oder Predictive Analytics
  • Integration in Python

Die Open Source Deep Learning Bibliothek TensorFlow ermöglicht unter anderem das Abbilden neuronaler Netze als Graphen in verteilten Computersystemen. Hierbei besteht für Data Science Experten der Vorteil in der Flexibilität und Möglichkeit, eigene Modelle zu entwickeln und zu editieren.

 

Kafka

Kafka:

  • GUI-Anwendung zur Verwaltung und Nutzung von Apache Kafka Clustern

Das Open Source Tool Apache Kafka kommt bei dem Aufbau von Echtzeit Datenströmen und Streaming Apps zum Einsatz, um Daten zwischen Systemen sowie Anwendungen auszutauschen. Als Streaming-Plattform ermöglicht Apache Kafka Ihnen außerdem das Verarbeiten und Beschreiben von großen Datensätzen und ähnelt daher einer Message Queue oder einem Enterprise Messaging System. Ein weiterer Vorteil liegt in der fehlertoleranten Speicherung von Datenströmen sowie der Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit. Außerdem zeichnet es sich durch eine horizontale Skalierbarkeit aus, weshalb diese Tool im Big Data Bereich zum Einsatz kommt.

 

Spark ML

Spark ML:

  • Apache Spark ist eine Plattform für Machine Learning mit Python, Scala, Java oder R
  • Quelloffenes Framework
  • Analyse großer Datenmengen (Big Data)

Apache Spark bietet eine Plattform für Machine Learning welche die Programmiersprachen Python, Scala, Java oder R (Spark ML) unterstützt. Dieses Framework dient als optimale Grundlage bei der Analyse von großen Datenmengen und ist daher im Big Data Umfeld von zentraler Bedeutung. In den Gebieten Data Science und Machine Learning kann Spark dank der Funktionen, wie Spark Streaming (Echtzeitdaten), Spark SQL (Datenbank), MLlib (Machine Learning) und GraphX (Repräsentation von Graphen) eine wichtige Bedeutung beigemessen werden.

 

R

R:

  • Programmiersprache für statistische Berechnungen und Grafiken

Die Programmiersprache R dient der Berechnung von statistischen Analysen sowie Grafiken. Aufgrund der leichten Erweiterbarkeit durch Pakete oder DLLs, einem einfachen, handhabbaren Datenformat sowie einer aktiven Entwicklergruppe ist diese Programmiersprache unter Data Science Experten sehr beliebt.

 

Python

Machine Learning mit Python:

  • Plattformunabhängige Programmiersprache
  • Big Data Analyse
  • Wichtiger Bestandteil bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz

Eine wichtige plattformunabhängige Programmiersprache für die Analyse von heterogenen Datenmengen beschreibt Python, dessen Vorteile vor allem im Bereich Machine Learning zum Tragen kommen. Diese punktet durch die leichte Erlernbarkeit sowie übersichtliche Syntax und umfangreiche Standardbibliothek, wodurch eine intelligente Softwareentwicklung ermöglicht wird. Außerdem erhält Python im Bereich Machine Learning und künstliche Intelligenz aber auch Big Data Analysen eine besondere Relevanz.

 

Scikit-Learn

Scikit-Learn:

  • Open Source Tools für Data Mining und Datenanalyse
  • Machine Learning in Python

Scikit-Learn ist eine Open Source Machine Learning Bibliothek für die Programmiersprache Python und bietet verschiedene Regressions-, Klassifizierungs- und Clustering-Algorithmen. Damit stellt es ein einfaches und effizientes Tool für die Datenanalyse sowie Data Mining dar.

 

Unser Leistungen

Dank unserem tiefen Verständnis von fachlichen Anforderungen und Zusammenhängen in diesen Bereichen wählen wir für Sie die passenden Tools für die Datenmodellierung aber auch Entwicklung von Modellen und Hypothesen. Wir verwenden überwiegend etablierte Open Source Lösungen und sind Experten bei der Umsetzung von Data Science Ansätzen. Hierbei haben wir langjährige Erfahrung im Umgang mit modernen analytischen Verfahren, wie Regressionen, Zeitreihenanalyse oder Machine Learning. Außerdem profitieren Sie von unserem weitreichenden Wissen über Machine Learning Algorithmen, wie Deep Learning, Support Vector Machines und Random Forest.

Haben Sie Fragen? Dann schreiben Sie uns an info@ancud.de oder rufen Sie uns an unter
+49 30 4000 60 50. Unsere Data Science Experten freuen sich auf Ihre Kontaktaufnahme!