Mit scikit-learn Modelle erstellen

Um Einsteiger:innen einen Überblick über die Möglichkeiten von scikit-learn zu geben, haben wir im kürzlichen erschienenen ix-Sonderheft „Künstliche Intelligenz“ einen Artikel zum Thema „Mit scikit-learn Modelle erstellen“ veröffentlicht.

Minds Mastering Machines 2023

Auf der diesjährigen M3-Konferenz haben wir in drei Vorträgen unsere Erkenntnisse und Erfahrungen präsentiert: Polars, eine alternative Datenbearbeitungs-Bibliothek zur bekannten Pandas-Bibliothek, sowie Einblicke, in die Realisierung präziser Wärmebedarfsprognosen mit Transformer-Modellen und die Optimierung Neuronaler Netze mit Open-Source-Bibliotheken.

scieneers at PyCon DE & PyData Berlin 2023

At this year’s PyCon DE & PyData Berlin, we presented our learnings and experiences in two talks: Polars, an alternative data-wrangling library to the well-known Pandas library and in a second talk insights we gained from building an internal QA-Chat system, even before ChatGPT and it’s buzz started.

Eine Untersuchung des Lebenszyklus von Produkteigenschaften in Kundenrezensionen

Das Kano-Modell ist ein weitverbreitetes Modell im Bereich Produktmanagement. Statt die notwendigen Daten aufwendig in Umfragen zu erheben, wurde mithilfe von NLP ein Verfahren entwickelt, um die Kano-Kategorien aus existierenden Amazon-Bewertungen abzuleiten. Zudem bietet der Ansatz erstmalig die Möglichkeit, diese Produkteigenschaften auch quantitativ über die Zeithistorie mehrere Produktgenerationen nach zu verfolgen.

Einführung in Microsofts Power BI Plattform

Power BI ist ein fester Bestandteil unseres Technologiestacks, weshalb wir in diesem Artikel eine kurze Power BI Einführung geben wollen.

Kooperation SCHOTT AG – scieneers: MIP Reporting mit Power BI

Kooperation Schott AG mit scieneers shopfloor Daten Reporting in Power BI auf Basis der MIP Platform von MPDV

Wie implementiere ich einen “Question Answering”-Bot für Slack in Python?

Basierend auf unseren internen Dokumenten und Chat-Gesprächen haben wir mit open-source Technologien ein System gebaut, welches den Zugriff auf internes Wissen vereinfacht. Hier geben wir einen detailierten Einblick im die Implementierung.

Einführung in Unittesting mit Python für Data Scientists

Unittests können in Data-Science-Projekten sehr sinnvoll sein, um eine hohe Codequalität sicherzustellen. Um den Einstieg in das Unittesten mit Python für Data Scientists zu erleichtern, haben wir einen Artikel zu diesem Thema geschrieben, der auf Informatik Aktuell veröffentlicht wurde.

Explorative Geodaten-Analyse mit Power BI bei Ämtern und Behörden

Gemeinsame Entwicklung eines vollständig nutzbaren Prototypen zur ansprechenden Visualisierung von Daten aus verschiedenen Fachverfahren des öffentlichen Dienstes auf Landkarten. Die Dashboards ermöglichen es, schnell und interaktiv Zusammenhänge zu erkennen, aus denen sich mögliche Maßnahmen daten- und faktenbasiert ableiten und begründen lassen.

Entwicklung nach SCRUM und CRISP-DM am Fallbeispiel Wärmeprognose bei STEAG New Energies

Am Fallbeispiel der Wärmeprognose bei STEAG New Energies wird die Entwicklung und das Projektvorgehen nach SCRUM und CRISP-DM skizziert. Neben der detaillierten Beschreibung der einzelnen Schritte einer Entwicklungsiteration, liegt ein weiterer Fokus des Blog-Artikels auf dem im Einsatz befindlichen Technologie-Stack.