Data Science-specialisten voor je bedrijf
Bij Data Science of datawetenschap komen wiskunde en statistiek, programmeren en sector- en organisatiekennis samen om inzichten te verkrijgen uit data.
Data Science-specialisten voor je bedrijf
De experts op het gebied van Data Science van Get There ondersteunen jouw organisatie op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning, bijvoorbeeld met subonderwerpen als deep learning, statistical modeling, natural language processing, image recognition, sound recognition en explainable AI (XAI).
De visie van onze specialisten op Data Science
“Kijken we naar het onderwerp Data Science, dan zijn er ontzettend veel interessante mogelijkheden en toepassingen. En hoewel onze Data Science-specialisten er alles van weten en het dolgraag inzetten om je bedrijf verder te helpen, is het wel ontzettend belangrijk dat je data op orde is, voordat je Data Science-methodes gaat toepassen. Het is namelijk zonde als je dan 80% van je tijd bezig bent met het opschonen van je data.”
Ben je benieuwd hoe ver jij bent met Data Science? Doe dan ze Data Science zelfscan!
Onze Data Scientisten werken o.a. voor
Wat is Data Science?
Data science is een interdisciplinair vakgebied dat zich bezighoudt met het extraheren, analyseren en interpreteren van gegevens uit verschillende bronnen met behulp van geavanceerde computationele en statistische technieken. Het doel van data science is om inzichten en kennis te verkrijgen uit data die kunnen worden gebruikt om geïnformeerde beslissingen of voorspellingen te maken.
Data science omvat verschillende technieken, lees hier meer over over een aantal onderdelen.
Kunstmatige intelligentie (AI)
Simpel gezegd is kunstmatige intelligentie of artificial intelligence erop gericht om computers te laten redeneren als mensen. Het is een containerbegrip waar veel verschillende onderwerpen onder geschaard kunnen worden. Bij Get There leggen we natuurlijk de link met IT, wat betekent dat we het al snel over machine learning hebben als we AI inzetten.
Machine learning
Een groot voordeel van computers is dat ze veel sneller en nauwkeuriger berekeningen kunnen uitvoeren dan mensen. Met machine learning zetten we dit voordeel in om grote datasets te analyseren. Het betekent bijvoorbeeld dat we code schrijven waarmee een machine op basis van feedback zelf kan leren om een taak uit te voeren.
Deep learning
Deep learning is een vorm van machine learning. Het is een krachtige methode die een neuraal netwerk vormt en op die manier simuleert hoe ons brein functioneert. Door meer kunstmatige lagen neuronen toe te voegen dan bij een standaard neuraal netwerk, kan deep learning voor complexere zaken toegepast worden.
Statistical modeling
Bij statistical modeling passen we wiskundige modellen en een statistisch model toe om vanuit datasets steekproefgegevens te genereren en voorspellingen te kunnen doen.
Natural language processing
Natural language processing (NLP) of natuurlijke taalverwerking is een subtak van AI die computers leert om tekst en gesproken taal op dezelfde manier te begrijpen als mensen dat kunnen.
Image recognition
Image recognition is het vakgebied waar we software gebruiken om computers in staat te stellen afbeeldingen en, in combinatie met een camera, de wereld om zich heen te analyseren. Het kan bijvoorbeeld gebruikt worden om op grote snelheid metagegevens aan afbeeldingen toe te voegen. Het wordt ook ingezet bij zelfrijdende auto’s.
Sound recognition
Naast het verwerken van tekst en spraak en het herkennen van afbeeldingen, is AI ook in te zetten om geluid te herkennen en analyseren. Het wordt bijvoorbeeld al ingezet in de nieuwste iPhones om het geluid van een brandalarm op te pikken en je een melding te geven.
Explainable AI (XAI)
Hoe geavanceerder AI wordt, hoe lastiger het voor ons mensen wordt om de uitkomsten te begrijpen en herleiden. Algemeen gezegd laat Explainable AI met een reeks processen en methoden zien welke data is gebruikt om tot een bepaalde uitkomst te komen. Dit zorgt voor een bepaalde mate van inzicht. En als de uitkomst overeenkomt met de verwachtingen, zorgt XAI ook voor vertrouwen in het model. Bovendien is het een erg goede manier om te zien of je model leert wat je wilt dat het leert.
Bekijk ook onze andere specialismes
Waar beginnen met Data Science?
Zoals je leest in de visie van onze Data Science-experts, is het zaak om eerst te zorgen dat je data op orde is. We helpen je graag om te bepalen hoe het met je data is en wat ervoor nodig is om te profiteren van al het moois dat Data Science te bieden heeft.
