Ascent Datenwissenschaft

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Daten Wissenschaft.

Verstehe, was damals passiert ist, was jetzt passiert und was als nächstes passiert, wenn…

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False

DE_Grid Four Columns - DataScience

Wie wir helfen.

Wir helfen Ihnen, fortschrittliche Analysemodelle zu definieren, zu prototypisieren, zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten, die trainiert werden können, um Genauigkeit, Relevanz und Qualität kontinuierlich zu verbessern. Hier sind einige der typischen Kundenherausforderungen und -möglichkeiten, die wir sehen.

DE_DataScience - Element - KeyMetrics

Wir müssen unsere wichtigsten Geschäftskennzahlen wissenschaftlicher prognostizieren.

False

DE_DataScience - Element - Customers

Wir wollen unsere Kundenprofile besser verstehen, um gezielter Gespräche führen zu können.

Brand

False

DE_DataScience - Element - Pricing

Wir müssen unsere Preisstrategie optimieren, um den Umsatz (und/oder andere KPIs) zu maximieren.

False

DE_DataScience - Element - Manual

Unsere Papierverarbeitung ist zu zeitaufwändig, manuell und repetitiv. Wir müssen automatisieren.

False

DE_DataScience - Element - Migration

Wir wechseln zu Open Source (z. B. von SAS zu R/Python) – aber uns fehlen interne Fähigkeiten und Erfahrungen.

False

DE_DataScience - Element - Profile

Wir müssen das Profil von Data Science in unserem Geschäft mit Roadmaps, internem Stakeholder-Engagement und technischer Anleitung schärfen.

False

DE_DataScience - Element - Resources

Wir benötigen Data-Science-Ressourcen, um Projekte aufgrund fehlender Fähigkeiten und/oder Kapazitäten durchzuführen.

False

DE_DataScience - Element - Production

Wir haben zuvor Modelle entwickelt, aber sie müssen produziert werden, um sich zu verbessern und im Laufe der Zeit Wert zu generieren.

False

Grid

Four Columns

White

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With Borders

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DE_Diagram_Our resources and capability - DataScience

Unsere Ressourcen und Fähigkeiten.

Umfang und Fähigkeiten unserer talentierten Teams (und wo sie zu finden sind).

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DE_DataScience - Machine Learning

Empty

False

DE_DataScience - Machine Learning

Maschinelles Lernen.

Als Baustein der KI und Kerndisziplin der Data Science entwickeln und implementieren wir passgenaue Machine-Learning-Modelle, die Ihren Datenreifegrad widerspiegeln. Um sicherzustellen, dass diese Modelle relevant bleiben und einen kontinuierlichen Wert liefern, wenden wir MLOps Best Practices an, um Skalierbarkeit, Unterstützbarkeit und Stabilität zu optimieren.

False

Value Proposition Inverted

False

DE_DataScience - Advanced Stats

Erweiterte Statistiken.

In der kommerziellen Welt dreht sich bei Data Science alles um die Anwendung relevanter mathematischer, statistischer und rechnerischer Techniken, um maximalen Geschäftswert und Wirkung zu erzielen.

Unsere erfahrenen Datenwissenschaftler wenden frequentistische und bayesianische statistische Techniken an, um geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen, wie z. B. die Verbesserung der Schätzungsgenauigkeit, A/B-Test-Frameworks und numerische Optimierung.

False

Value Proposition

False

DE_DataScience - Analytic Development

Empty

False

DE_DataScience - Analytic Development

Analytische Entwicklung.

Wir entwickeln Analysesoftware, einschließlich gepacktem Code in R und Python für Data Scientists, datenverarbeitungsgestützte Web-Apps basierend auf Shiny, Dash und anderen ähnlichen Frameworks, Open-Source-Transformation und zugehörige Codekonvertierung.

False

Value Proposition Inverted

False

DE_DataScience - Learning & Development

Lernen & Entwicklung.

Laut einer DataIQ-Umfrage vom Juni 2021 kann die Reifung Ihrer Data-Science-Funktion eine Steigerung von ~14 % Ihrer Einnahmen bringen.

Unsere hochrangigen Ressourcen bieten Ihren internen Teams technische, strategische und operative Anleitung, von Schulungen im Klassenzimmer über Beratung/Mentoring bis hin zu taktischer/langfristiger Teamerweiterung.

Sehen Sie sich unsere Schulungen an

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Value Proposition

False

DE_What it means to you table - DataScience

Wie wir arbeiten und was es für Sie bedeutet.

DE_How it work & what it means to you.

Wie wir arbeiten.	Was es für Sie bedeutet.
Geleitet von Geschäftszielen und motiviert durch die Erzielung echter geschäftlicher Auswirkungen: wert- und ergebnisorientiert.	Beschleunigen Sie den Wandel und treiben Sie die Dynamik im Reinvestitionszyklus voran, indem Sie frühzeitig Wert schaffen.
IDEaL Framework: Untersuchen, Entwickeln, Evaluieren und Starten sind die Schritte in einem vollständigen Bereitstellungszyklus.	Untersuchen Sie den Phase-De-Risiko-Entwicklungsprozess. Klar artikulierte Erfolgskriterien, Business Alignment und minimierte Risiken des Projektversagens.
MLOps: die Anwendung von CI/CD und anderen Best Practices (z. B. Datendriftüberwachung) zur Automatisierung von ML-Aufgaben in Experimenten und Produktion.	Kontinuierliche Verbesserung der Modellleistung und längerfristige Wertschöpfung.
Hive-Wissen: Wir fördern eine Lern- und Entwicklungskultur als Team neugieriger Köpfe, teilen Wissen und neueste Entwicklungen, um eine hohe Lieferqualität zu gewährleisten.	Profitieren Sie von den neuesten Praktiken und bewährten Techniken, die wir im Laufe der Zeit und branchenübergreifend gesammelt haben.

True

Base

False

IN AKTION

DE_DATA - DataScience CaseStudy

Heathrow Airport

Vorhersage von Gepäckströmen an Flughäfen.

Als Europas verkehrsreichster Flughafen befördert Heathrow jeden Tag Hunderttausende von Passagieren sicher durch seine Terminals und zu ihren Flügen. Sein verkehrsreichstes Terminal, T5, befördert jedes Jahr über 30 Millionen Passagiere, sodass selbst kleine Fortschritte bei der Planung und Passagiereffizienz enorme Auswirkungen auf die Gesamtkapazität des Flughafens als Ganzes haben können.

Wir halfen Heathrow bei der Erstellung einer prädiktiven Modellierungsprognose für zukünftige Gepäckabfertigungsanforderungen auf der Grundlage historischer Muster und zukünftiger Flugpläne, einschließlich der Auswirkungen ungeplanter Ereignisse und Varianten wie Wetter- und Flugsicherungsproblemen.

DE_Logo - Data - Case Study - DataScience Heathrow

Logo

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Career Progression Services

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DE_Empty Space

Empty Space

False

Unsere Kunden.

Wir lieben, was wir tun, und wir arbeiten mit einigen der klügsten Köpfe in den klügsten Unternehmen zusammen: von Smart-Home-Geräten, Weltraumforschung und Bier bis hin zu Fertigung, Finanzen, Ökologie und Logistik.

Erstellen Sie überzeugende Omnichannel-Erlebnisse von der Bar bis zum Browser.

BREWDOG

Pouring beer