Data Science

Haal bruikbare inzichten, voorspellingen en trends uit grote sets gestructureerde en ongestructureerde data.
 

 

Wat is Data Science?

Data Science is een multidisciplinair vakgebied dat zich richt op het vinden van bruikbare inzichten uit grote sets gestructureerde en ongestructureerde data.

Data Science experts integreren computerwetenschap, voorspellende analyses, statistieken en Machine Learning om zeer grote datasets te ontginnen, met als doel het verkrijgen van relevante inzichten die de organisatie verder kunnen helpen, en het identificeren van specifieke toekomstige gebeurtenissen.

 

Data Science A1
spacers

Haal kennis en inzichten uit ruwe data

Informatie van administratieve processen, vaak gestructureerde data vastgelegd in relationele databases, is uitstekend geschikt om door middel van Business Intelligence tools geanalyseerd te worden.

Om diepere inzichten te krijgen verzamelen organisaties echter in toenemende mate additionele, vaak ook ongestructureerde data uit zowel interne- als externe bronnen. Een voorbeeld hiervan is marketinginformatie die klantkenmerken in kaart brengen, (online)gedrag structureert en aggregeert in klantprofielen. Zo kan dat ook worden gedaan met log-informatie van machines, foto's, social-media uitingen, etc.

Naarmate de dataverzameling breder en complexer is, is ook de toepassing van gespecialiseerde Data science tools noodzakelijk. Hoewel de ontwikkeling van Business Intelligence software op dit gebied niet stil staat, is de geboden functionaliteit voor veel Data Scientists niet toereikend.

 

 

 

 

NL_24_Structured and Unstructured data
spacers

De Data Science Lifecycle

Om tot een goed eindresultaat te kunnen komen dient een Data Science project een aantal vastgestelde fasen te doorlopen welke worden gespecificeerd in het zogenaamde Data Science Project Lifecycle model. Dit model geeft duidelijke handvatten voor, en inzicht voor de binnen het project te verrichten werkzaamheden.

Data Science Life Cycle
spacers

Onze diensten

Wij ondersteunen onze klanten door onze expertise op het vlak van computerwetenschap, voorspellende analyses, statistieken en machine learning op geïntegreerde wijze toe te passen voor het ontginnen van zeer grote datasets, met als doel specifieke toekomstige gebeurtenissen te identificeren.

spacers

Klantcase Agentschap Telecom

Lees hoe Agentschap Telecom Data Science technieken inzet om de hoge directe herstelkosten van graafschade reduceren.

Download de klantcase
Full Orbit Case study Agentschap Telecom CTA 2021 reduced
spacers

Gratis Whitepaper 

Handleiding voor succesvolle Data Science projecten.

Steeds meer bedrijven passen Data Science of Machine Learning toe om voorspellingen en verwachtingen te kunnen maken op basis van hun data. Echter, maar een klein percentage van deze initiatieven groeit uit tot een volwaardige eindproduct. Dat werpt de volgende vragen op.
Wat zijn de factoren van een geslaagd Data Science project? In welke stappen kom je van een idee tot een goede oplossing?

Deze handleiding geeft meer inzicht in de levenscyclus van Data Science projecten en is gebaseerd op ervaringen met complexe data gedreven oplossingen.

Download de handleiding
Full Orbit Whitepaper CTA 2021_Reduced
spacers

Webinar

De 6 Basisprincipes van een succesvol Data Science Project

In dit webinar bespreekt Sander Ketelaar de 6 basisstappen die je moet doorlopen om een Data Science project tot een succes te maken.

Bekijk de opname
Webinar Bekijken
spacers
spacers

Neem vrijblijvend contact op

Stel je vraag aan Sander

 

Sander Ketelaar

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Meer weten?