Bild: Sebastian Weindel
Data Science Services
Förderanträge
- Überprüfung datenwissenschaftlicher Teile in Ihren Anträgen
Data Science Pipeline
- Analyse Ihrer Forschungsfragen aus datenwissenschaftlicher Sicht
- Unterstützung beim Abrufen von Daten (APIs, Web Scraping, Datenbanken, Dateien)
- Bereinigung und Aufbereitung Ihrer Daten (Python, R)
- Explorative Datenanalyse (Python, R)
- Modellierung Ihrer Daten (Training neuronaler Netze) (Python, R)
- Datenvisualisierung und Storytelling (Python, R)
- Beratung zur Veröffentlichung eines Datenpapiers in einem Datenjournal
- FAIRes Teilen und Archivieren Ihrer Daten, Modelle und Visualisierungen in Datenrepositories
Codes und Algorithmen
- Schreiben eines reproduzierbaren Open-Source-Codes (Python, R)
- Code-Organisation und Dokumentation bei GitHub
- Überprüfen Ihres Software-Repository
- FAIRes Teilen und Archivieren Ihrer Software in Datenrepositories
- Beratung zur Veröffentlichung eines Software-Artikels in einer Software-Zeitschrift
Infrastruktur für Data Science
- Beratung zu Rechenressourcen, High Performance Computing (HPC)
- Beratung zu kostenloser Cloud-Infrastruktur und -Programmen (Kaggle, Google Colab, Google Cloud for Education, TPU Research Cloud)
- Beratung zum Einsatz von Deep-Learning-Modellen in der Produktion
Low-Code- und No-Code-Data Science
- Beratung zu Low-Code-Bibliotheken (PyCaret, H20 AutoML, Auto-ViML, TPOT, AutoKeras)
- Beratung zu No-Code-Tools (Google Cloud Auto ML und ML KIT, Runway AI, Lobe, CreateML, RapidMiner, DataRobot)
- Beratung zur Recherche mit Chatbots (ChatGPT und seine Alternativen)
Vernetzung
- Unterstützung bei der Suche nach Kooperationspartnern
- Unterstützung bei der Organisation von Data-Science-Treffen
- das Mannheim Center for Data Science
Kontakt
Bild: Ljuba Gonchar