Ihre Daten. Unsere Experten.
Datenwissenschaften mit Multiparadigmen-Ansatz von den Schöpfern von Wolfram|Alpha
Wolfram unterstützt Unternehmen jeder Größe
Einzigartig bei der Wolfram-Beratung für Datenwissenschaft & KI
Wolframs vereinheitlichter Technologie-Stack setzt den Maßstab für Datenwissenschafts-Workflows mit Multiparadigmen-Ansatz. Von Wolfram|Alpha und der Wolfram Language bis zu Mathematica: Wir machen KI überall einsetzbar – ob in mobilen Consumer-Apps oder als natürlichsprachliche Schnittstellen für Corporate Data Lakes in Unternehmen.
Multiparadigmen-Ansatz
Mit modernen Analysetechniken und vielseitigen Schnittstellen liefern wir zuverlässig greifbare, quantifizierbare Lösungen für Probleme, die herkömmliche Methoden überfordern.
Tiefgreifende Domänenexpertise in Informatik-Bereichen
Von maschinellem Lernen über Datenvisualisierung bis hin zur Web-Bereitstellung – wir bündeln spezialisiertes Wissen in wichtigen Rechenbereichen zur Optimierung der Implementierung.
Berechnungs-Expertise unterstützt von eigener Technologie
Wir verbinden beispiellose Expertise in der Integration von Wolfram-Technologien mit interdisziplinären Kompetenzen im Bereich Informatik und Berechnung, um Ihre Ziele schnell und effizient zu erreichen.
Disziplinübergreifende Anwendung rechnergestützter Methoden
Dank unserer vielseitigen Expertise kombinieren wir Methoden aus unterschiedlichsten Disziplinen und Branchen, um fundierte, umfassende und praxisnahe Ergebnisse zu liefern.
Kommunikation mit berechnungsbasierten Notebooks
Von Wolfram Research entwickelt und vorangetrieben, bieten Notebooks eine intuitive All-in-One-Umgebung für interaktive Forschung, Entwicklung und Bereitstellung.
Wir liefern funktionierende Software, nicht nur Berichte
Unsere interaktiven Lösungen erlauben es Ihnen, Alternativen in Echtzeit über datengetriebene Deployments zu erkunden, statt auf vorab erzeugte Ergebnisse beschränkt zu sein.
Jahrzehntelange Führungsrolle in computergestützter Berechnung
Wir blicken auf eine lange Geschichte technologischer und wissenschaftlicher Innovation zurück und gestalten die rechnergestützte Zukunft seit 1988.
Rechenleistung für Unternehmen – jederzeit und überall verfügbar
Wir bieten eine nahtlose Integration in öffentliche und private Cloud-Technologien, damit Sie sofortigen, sicheren Zugriff auf Ihre Daten und Berechnungen haben.
So kann Ihre Branche von der Multiparadigmen-Datenwissenschaft & KI profitieren
Raumfahrt & Verteidigung
Landwirtschaft & FoodTech
Produktionstechnik
Biomedizin & Gesundheitswesen
Chemie & Technische Chemie
Öl, Gas & Bergbau
Bank- & Finanzwesen
Einzelhandel &E-Commerce
Ausbildung und Bildung
Logistik & Lieferketten
Fahrzeugtechnik & Transport
Sport & Gaming
Pharmazeutische Industrie
Architektur & Stadtplanung
Bauwesen & Infrastruktur
Natürliche Ressourcen & Umweltwissenschaften
Was bringt der Multiparadigmen-Ansatz in der Datenwissenschaft & KI
Während die meisten Unternehmen nur an der Oberfläche von dem kratzen, was möglich ist, umfasst unser Multiparadigmen-Ansatz hinsichtlich Datenanalyse und Problemlösung eine große Bandbreite modernster Algorithmen und interdisziplinärer Methoden, um Erkenntnisse, Signifikanzen und Entscheidungen aus Ihren Daten abzuleiten. So können wir mit rechnergestützten Methoden weit mehr Probleme lösen. Mehr erfahren über die Funktionen von Wolframs Datenwissenschaft & KI mit Multiparadigmen-Ansatz
Maschinelles Lernen
Generieren Sie direkt aus komplexen Datensätzen adaptive Modelle zur Objektklassifizierung und prediktiven Analyse, zum Beispiel bei der Identifizierung neuer Werbemärkte.
Berichterstellung
Präsentieren Sie Schlussfolgerungen und Erkenntnisse in einem ästhetischen, formatierten Dokument für Meetings, laufende Projekte oder Presseaussendungen, so wie Quartalszahlen.
Zeitreihen
Modellieren, simulieren und prognostizieren Sie Folgen von Ereignissen, um Langzeittrends zu verfolgen und Vorhersagen aufzustellen, wie zum Beispiel die erwarteten Verkaufszahlen während des Weihnachtsgeschäfts.
Neuronale Netze
Erstellen und trainieren Sie Netzwerke zur Tiefenanalyse und Verarbeitung, beispielsweise für die Erkennung von fehlerhafter Ware auf einem Fließband.
Cluster-Analyse
ruppieren und analysieren Sie Daten basierend auf ähnlichkeitsmaßen, um zugrundeliegende Muster und Beziehungen auszumachen. So kann beispielsweise ermittelt werden, welche Kunden Ihren Top 100 am ähnlichsten sind.
Graphen-/Netzwerk-Analyse
Untersuchen und visualisieren Sie Systeme diskreter Beziehungen, um Korrelationen und Muster zu analysieren, zum Beispiel bei der Modellierung der Demographie in einem sozialen Netzwerk.
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Dynamische Visualisierung
Stellen Sie Daten in ansprechenden Graphiken, interaktiven Diagrammen oder Infographiken dar. Dies erleichtert die Lesbarkeit, Analyse und Entscheidungsfindung.
Überlebensanalyse
Berechnen Sie Überlebensfunktionen und Lebenserwartungsverteilungen, um Ereigniszeitanalysen durchzuführen – wie zum Beispiel die Lebenserwartung eines Industriewerkzeugs.
Semantische Textanalyse
Analysieren Sie zugrundeliegende Strukturen in linguistischen Daten, um Ihre Daten zu bereinigen und richtig zu verstehen. Sie können so beispielsweise Emotionen in Kundenkommentaren ermitteln.
Datensemantik
Standardisieren Sie unterschiedliche eingehende Datensätze in einem einzigen einheitlichen Framework – für leichtere Analyse, wie die Konsolidierung von Daten mit unterschiedlichen Einheitensystemen.
Warteschlangentheorie
Modellieren und simulieren Sie Warteschlangensysteme, um Wartezeiten und Ressourcenzuweisung zu analysieren, beispielsweise um die ideale Anzahl an Bankangestellten in einer Filiale zu bestimmen.
Wavelets
Zerlegen Sie Datensignale in ihre Bestandteile und filtern Sie so bestimmte Merkmale heraus: entfernen Sie zum Beispiel Hintergrundgeräusche aus Sensordaten.
Systemmodellierung
Modellieren Sie physikalische, elektrische und andere Systeme, um Designentscheidungen zu treffen – zum Beispiel, wenn es um die effektivste Heizung für ein Gebäude geht.
Statistische Verteilungen
Passen sie historische Daten an parametrische Verteilungen an, um Rückschlüsse auf die zugrundeliegenden Ereignisse zu machen, zum Beispiel bezüglich der Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde eine Werbung weiterklickt.
Zufallsprozesse
Modellieren Sie den Verlauf eines Systems im Laufe der Zeit, um dessen Verhalten zu analysieren und vorherzusagen. Dies ist zum Beispiel nützlich bei der Analyse von Hauptgeschäftsstunden in einem bestimmten Shop.
Optimierung
Verwenden Sie höhere Mathematik, um die "besten Werte" für Ihre Daten in Bezug auf Schlüsselkriterien zu ermitteln, zum Beispiel bei Vermögensallokation.
Morphologische Analyse
Wenden Sie geometrische Transformationen auf Bilder und hochdimensionalen Daten an, um räumliche Eigenschaften zu analysieren: beispielsweise für das Zählen von Partikeln in einem Mikroskopbild.
Computer Vision
Verarbeiten Sie visuelle Daten mit Algorithmen des maschinellen Lernens und anderen ausgefeilten Algorithmen zur Merkmals- und Musteranalyse, um Gefahrenstellen auf Straßen auf einem Video-Feed zu identifizieren.
Signalverarbeitung
Verarbeiten und filtern Sie Bilder, Audio- und andere Daten zur Analyse zugrundeliegender Muster, zum Beispiel für das Erkennen eines unregelmäßigen Herzschlags in einem EKG.
Maßgeschneiderte Interface-Erstellung
Erstellen Sie interaktive Bildschirm-Steuerungselemente zur Echtzeit-Parameteranpassung in Analysen und Visualisierung, wodurch Sie Ihre Daten gründlicher untersuchen können.
Parallel Computing
Verteilen Sie bei umfangreichen wissenschaftlichen Berechnungen und rechnerintensiven Anwendungen parallele Aufgaben auf verfügbare Computer-Einheiten.
Geocomputation
Verwenden Sie präzise Geolocation-Daten und mächtige geodätische Berechnungen zur genauen Untersuchung von realen Situationen, wie der Visualisierung optimaler Routen für eine Buslinie.
Mathematische Modellierung
Testen Sie Differentialgleichungssysteme, Rekurrenzen und symbolische Formeln mit Ihren Daten und verfeinern Sie Modelle, zum Beispiel, zum Beispiel beim Berechnen der Erholungsrate bei Ausbruch einer Epidemie.
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