Data Science Projektpaket
1. Datenanalyse & Erkenntnisse
- Explorative Datenanalyse (EDA): Erkennen von Trends, Mustern und Anomalien in deinen Daten.
- Datenvisualisierung: Erstellen überzeugender Visualisierungen (z.B. Dashboards) mit Tools wie Python (Matplotlib, Seaborn), Tableau oder Power BI.
- Statistische Analyse: Hypothesentests, A/B-Tests und Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse.
2. Prädiktives Modellieren
- Erstellen von Machine-Learning-Modellen zur Prognose von Ergebnissen, wie:
- Kundenverhalten (z.B. Churn-Prognose).
- Verkaufs- oder Nachfrageprognosen.
- Risikobewertungsmodelle.
- Lieferumfang umfasst:
- Modellbereitstellung für Echtzeit- oder Batch-Prognosen.
- Code-Dokumentation und Leistungskennzahlen.
3. Data Engineering
- Daten sammeln und bereinigen:
- Umgang mit fehlenden Werten.
- Daten aus verschiedenen Quellen parsen und integrieren (CSV, SQL, APIs).
- Datenpipeline-Entwicklung:
- Automatisierung von ETL (Extract, Transform, Load)-Prozessen.
- Optimierung von Datenworkflows.
4. Individuelle Machine-Learning-Lösungen