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Einen Freelance Data Scientist einstellen

Warum Data Scientist ein Muss zur Verbesserung jedes TMT-Unternehmens sind

Mehr als die meisten Branchen heutzutage ist die TMT-Branche eine rein digitale Domäne. Im Telecom-Raum werden Sprachanrufe digital übertragen, Daten-Services überwiegen Sprach-Services in der Bedeutung und dem Umsatz, und jedes Jahr wird die Infrastruktur der Branche digitaler und mehr Software-getrieben. Aber die Grenzen im Telecom verwässern zu Medien und ICT und wirken als Wegbereiter und Treiber der digitalen Transformation. Das schließt alle Geschäftsbereiche ein, von der Kundenseite wie im Vertrieb, Service-Leistung und Kundenservice wie auch im Back-Office-Betrieb.

Als Data Scientists ist es unser Job, die relevanten Daten des Unternehmens von den lärmenden Daten zu trennen

Data Science und KI sind wesentlich für die Branche und werden noch wichtiger, je weiter sich die Branche entwickelt. Im spezifischen Fall Telecom-Services generieren Netzwerkbetrieb, Kundenservice und Infrastrukturoperationen eine gigantische Menge an Daten. Deshalb ist Data Science in Telecom so vorherrschend. Data Science und KI in Telecom geben Betreibern die nötigen Tools an die Hand, um diese Daten zu interpretieren und zu nutzen, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen, Kosten zu senken, den Kundenservice zu verbessern - und vieles mehr.

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Im Netzwerk zertifizierter Data Scientists

Fallstudie
Fallstudie Data Science in einem Telecom-Unternehmen

Herausfoderung, Kontext, Probleme lösen

Implementierung von Modellen zu maschinellem Lernen, um Anomalien im Kundenverhalten im Telecom-Kontext zu ermitteln.

Mission, Tools und Methodik

Telecom-Betreiber haben häufig Kunden, die ihre Abos unproportional nutzen, was zu einer geschmälerten Netzwerkerfahrung für andere führt. Einige Beispiele sind unbegrenzte Kunden mit starkem Download, was zu Netzwerküberlastung führt, oder Kunden, die vor allem eingehende Anrufe erhalten und sich nicht für Angebote anmelden, was zu weniger Umsatz führt. Ein Telecom-Betreiber, der sein Umsatzwachstum steigern möchte, wollte diese Kunden ausfindig machen und sie in minimale Monatstarife umwandeln.

Da eine multivariate Analyse in den Funktionen wie Datenabokäufe, Datennutzung, Sprachnutzung, und Sprachabopakete, durchgeführt werden musste, wurde ein hybrides Modell zu maschinellem Lernen als passende Methode zur Ermittlung von Anomalien entworfen. Das Modell ermittelte die Kunden, deren Verhalten nicht mit den ausgewählten Funktionen übereinstimmten. Das schloss auch Kunden ohne Abo und Low-Performance-Kunden ein.

Anomale Daten — wenig zahlende Kunden — zu identifizieren half dem Kunden, strategische Entscheidungen zu treffen. Ein Blick auf die Geographie des Sonderfalls brachte den Betreiber dazu, seinen Aboplan zu bedenken und das Geschäftsmodell anzupassen.

Erzielte Ergebnisse

Wie normale Daten Schlüsselmuster hervorheben, ermitteln anomale Daten kritische Geschäftsvorfälle, die sofortiger oder strategischer Reaktion bedürfen können. Die Ermittlung von Anomalien ist eine wichtige Fähigkeit für datengetriebene Organisationen. Das implementierte Modell, das hauptsächlich auf nicht überwachte Algorithmen des maschinellen Lernens basiert, war ein neues und effektives Verfahren, um Anomalien in Probedatensätzen mithilfe von multivariater Analyse zu entdecken. Das war eine umsetzbare Lösung für Telecom-Betreiber, die verstehen wollen, wie man den Umsatz steigert, die Effizienz verbessert und Kosten reduziert.

Unabdingbare Fähigkeiten eines Data Scientists

  • Fortgeschrittene Anwendung und Nutzung von Datenmodellierungskonzepten
  • Starke Mathematikfähigkeiten (z. B. Statistik, Algebra)
  • Fachkundig in SQL und Python und R
  • Kompetenzen in Excel und Tableau oder Power BI
  • Erfahrung mit Cloud-Umgebungen
  • Geschäftsanalysefähigkeiten, um Unternehmensbedürfnisse in technische Anforderungen zu übersetzen
  • Fähigkeiten des analytischen Denkens und in der Lage, ein Geschäftsproblem zu einem Analytik-Plan zu machen
  • Pragmatisches Denken und Gespür fürs Detail
  • Erfahrung im maschinellen Lernen und Verständnis zu Ende-zu-Ende-Umgebungen für maschinelles Lernen (ML)
  • Gute Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, einschließlich Präsentationsfähigkeiten, um klar, regelmäßig, effektiv und bedeutsam auf Ebene der Geschäftsführung der Organisation zu kommunizieren
  • Erfahrung mit Git und GitHub

Zuständigkeiten Data Scientists

  • Modelle und Analytik des maschinellen Lernens gestalten, die die Kundenprodukte optimieren
  • Vorhersagemodelle und Algorithmen für das maschinelle Lernen erstellen und sie auf den Ausbau in das Produktionsumfeld vorbereiten
  • Recherche und Entwicklungsaktivitäten, Datenexploration und -entdeckung durchführen, Prototypen, Algorithmen und Wirksamkeitsnachweise erstellen, indem die führende Data Science und innovative Big-Data-Lösungen genutzt werden
  • Chancen vorantreiben, die durch fortgeschrittene Analytik und Arbeit gelöst werden können, um sie zu entwickeln
  • Lösungen und Strategien vorschlagen in Bezug auf Unternehmensherausforderungen
  • Wertvolle Einblicke in das Unternehmen extrahieren und Empfehlungen gemäß diesen Einblicken äußern
  • Die Ergebnisse und Empfehlungen auf visuell ansprechende Weise den Stakeholdern präsentieren
  • Vorbearbeitung strukturierter Daten für Ihre Analytik
  • Große Mengen von Informationen analysieren, um Trends und Muster zu finden
  • Beitrag zum Design der Überwachungs- und Berichterstattungslösungen für unsere Modelle leisten

Herausforderungen der Rolle

  • Nicht-technisch-Versierten technische Konzepte erklären
  • Verbringt viel Zeit mit Rohdaten
  • Ist flexibel und bedenkt den Kontext
  • Regelmäßige Instandhaltung und Kontrolle
  • Versteht das Unternehmen