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.
Mit unserem Training “Data Science für den Arbeitsalltag” möchten wir Unternehmen dabei unterstützen, Wissenslücken in der praktischen Umsetzung von Machine Learning Projekten zu schließen und ein gemeinsames Teamverständnis zu schaffen.
Neben beliebig kombinierbaren Einzel-Modulen bieten wir dafür eine Beratung für Ihre individuelle Data Challenge an.
Zur Verstärkung unserer Teams in Karlsruhe, Köln und Hamburg suchen wir Data Scientists / Data Engineers.
Datenoptimierte Wärmeprognosen und Fahrplanerzeugung bei KWK-Anlagen – unser spannendes Azure-Daten-Projekt mit Steag New Energies wird hier vorgestellt
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Für unseren Biotech-Kunden Centogene wurde nach einer leichtgewichtigen Lösung für Spark Jobs gesucht, um die zusätzliche Komplexität von Lösungen wie Google Dataproc oder AWS EMR sowie von manchen Orchestrierungstools zu vermeiden. Unsere Wahl fiel auf AWS Glue und AWS Step Functions.
In dem Vortrag werden die typischen Muster für Datenverarbeitung in der Azure Data Factory aufgezeigt und verglichen. Das wird abgerundet mit best practices zum Application Lifecylce Management.
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Steag New Energies GmbH