Was ist Data Science?
Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das sich mit der Extraktion von Wissen und Erkenntnissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten beschäftigt. Es kombiniert Techniken aus Bereichen wie Statistik, Mathematik, Informatik und künstlicher Intelligenz, um Daten zu analysieren, zu modellieren und nutzbare Ergebnisse zu generieren.
Als eine Komponente von Microsoft Fabric wird Data Science durch innovative Tools und Prozesse unterstützt, die Unternehmen helfen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
Data Science in der Übersicht
Welche Funktionen hat Data Science in Microsoft Fabric?
- Erstellen von Machine-Learning-Modellen:
Data Science ermöglicht die Erstellung von Machine-Learning-Modellen, die auf Rohdaten aus verschiedenen Quellen wie Data Lakes, Data Warehouses oder Power-BI-Auswertungen basieren. - Datenvorverarbeitung mit dem Data Wrangler:
Der grafische Data Wrangler unterstützt dabei, Daten zu untersuchen und automatisch den Python-Code für die Datenvorbereitung zu generieren. Dies erleichtert den Einstieg und die Automatisierung von Datenbereinigungs- und Transformationsprozessen. - Integration mit Python und Jupyter Notebooks:
Modelle können direkt in Jupyter Notebooks mit Python erstellt und trainiert werden. Dadurch erhalten Data Scientists eine flexible und leistungsstarke Umgebung zur Modellentwicklung. - Anwendung auf produktive Daten:
Die entwickelten Machine-Learning-Modelle können direkt auf produktive Daten angewendet werden, um Vorhersagen zu treffen oder Muster zu erkennen. Diese Ergebnisse werden zur weiteren Analyse in den Data Lake zurückgespielt.
Welche konkreten Anwendungsfälle gibt es für Data Science?
Data Science hat zahlreiche praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen:
- Gesichts- oder Objekterkennung:
Identifikation und Analyse von Bildern und Videos, etwa in der Sicherheitsüberwachung oder Bildverarbeitung. - Vorhersagen von Finanzmärkten oder Aktienkursen:
Prognosen für die Entwicklung von Finanzmärkten, die Unternehmen bei Investitionsentscheidungen unterstützen. - Prognose der Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen:
Vorhersage von Trends und Kundenbedürfnissen, um Angebot und Nachfrage besser zu steuern. - Produktempfehlungen für Onlinehändler:
Optimierung des Kundenerlebnisses durch personalisierte Empfehlungen basierend auf früherem Kaufverhalten. - Strecken- und Lageroptimierung in der Logistik:
Effiziente Planung von Routen und Lagerbeständen, um Kosten zu senken und Lieferzeiten zu minimieren. - Erkennung von Datenanomalien zur Betrugsprävention:
Aufspüren von verdächtigen Aktivitäten oder Unregelmäßigkeiten, um Betrug oder Fehlverhalten zu verhindern. - Sicherheitsüberwachung in Netzwerken:
Identifikation von ungewöhnlichen Aktivitäten in Netzwerken oder Sicherheitsprotokollen, um potenzielle Cyberangriffe frühzeitig zu erkennen.
Welche Vorteile hat Data Science innerhalb von Microsoft Fabric?
Data Science ist ein zentraler Baustein für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen. Es ermöglicht datengetriebene Einblicke, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und Innovationen voranzutreiben.
Die Integration von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in Plattformen wie Microsoft Fabric erleichtert die Nutzung von Data Science erheblich. Durch die Kombination aus benutzerfreundlichen Tools wie dem Data Wrangler und leistungsstarken Entwicklungsumgebungen wie Jupyter Notebooks können Unternehmen aller Größen und Branchen die Vorteile von Data Science ausschöpfen.
Sie möchten mehr über Data Science erfahren? Ihr Ansprechpartner:
Andreas Koblischke,
Geschäftsführer
