Mit Python lassen sich komplexe statistische Auswertungen, Automatisierungen und KI-Anwendungen effizient umsetzen. NOVUSTAT entwickelt individuelle Python-Lösungen für wissenschaftliche Projekte, Unternehmen und Forschungseinrichtungen. Von der Datenaufbereitung über statistische Modellierung bis hin zu Machine Learning und Visualisierung begleiten wir Ihr Projekt kompetent und nachvollziehbar.
NOVUSTAT unterstützt Sie bei der professionellen Python Programmierung, Datenanalyse, statistischen Modellierung und Automatisierung. Unsere Experten entwickeln individuelle Python Anwendungen, optimieren bestehende Skripte und begleiten Sie bei der methodischen Umsetzung Ihrer Fragestellung. Dabei unterstützen wir sowohl wissenschaftliche Projekte als auch anspruchsvolle Aufgaben aus Forschung, Medizin und Unternehmen.
Bewertungen und Referenzprojekte zeigen, wie Kunden die Python Beratung bei NOVUSTAT erleben. Seit mehr als zehn Jahren fachlich fundiert und in der Praxis bewährt.
Von der ersten Beratung bis zur fertigen Python-Anwendung begleiten wir Sie Schritt für Schritt. Je nach Projekt unterstützen wir Sie bei der Datenanalyse, Python Programmierung, Automatisierung, Machine Learning oder der Optimierung bestehender Anwendungen.
Zu Beginn besprechen wir Ihre Fragestellung, vorhandene Daten sowie die gewünschten Ergebnisse. Gemeinsam definieren wir den Projektumfang, wählen geeignete Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy oder pandas aus und entwickeln eine passende Strategie für Ihr Projekt.
Unsere Experten entwickeln die Python-Anwendung individuell für Ihr Projekt. Dabei entstehen reproduzierbare Skripte, Analysepipelines oder Automatisierungen, die exakt auf Ihre Anforderungen abgestimmt sind.
Vor der Übergabe prüfen wir alle Funktionen sorgfältig, testen den Programmcode mit Ihren Daten und optimieren Performance, Dokumentation sowie Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse.
Nach Abschluss erhalten Sie den vollständigen Python-Code inklusive Dokumentation und einer verständlichen Erläuterung aller Arbeitsschritte. Auf Wunsch unterstützen wir Sie auch nach Projektende mit Erweiterungen, Coaching oder weiterem Python Support.
Zu Beginn besprechen wir Ihre Fragestellung, die vorhandenen Daten sowie die gewünschten Ergebnisse. Gemeinsam definieren wir den Projektumfang, wählen geeignete Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy oder pandas aus und entwickeln eine passende Strategie für Ihr Projekt.
Unsere Experten entwickeln die Python-Anwendung individuell für Ihr Projekt. Dabei entstehen reproduzierbare Skripte, Analysepipelines oder Automatisierungen, die exakt auf Ihre Anforderungen abgestimmt sind.
Vor der Übergabe prüfen wir alle Funktionen sorgfältig, testen den Programmcode mit Ihren Daten und optimieren Performance, Dokumentation sowie Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse.
Nach Abschluss erhalten Sie den vollständigen Python-Code inklusive Dokumentation und einer verständlichen Erläuterung aller Arbeitsschritte. Auf Wunsch unterstützen wir Sie auch nach Projektende mit Erweiterungen, Coaching oder weiterem Python Support.
Senior Statistikerin
Gerne unterstützen wir Sie bei der Planung, Durchführung, Auswertung und Interpretation Ihres Projekts. NOVUSTAT prüft Ihre Fragestellung, Datenlage und Zielsetzung und zeigt Ihnen, welche Vorgehensweise in Python für die nächsten Schritte sinnvoll ist.
Python eignet sich für sehr unterschiedliche statistische, wissenschaftliche und wirtschaftliche Fragestellungen. NOVUSTAT setzt individuelle Projekte von der automatisierten Datenverarbeitung über Machine Learning und Finanzstatistik bis hin zu medizinischen Auswertungen und benutzerfreundlichen Analyseoberflächen um.
Mit Python lassen sich grosse Textmengen, Bewertungen und Freitextantworten automatisiert auswerten. Dabei kommen Verfahren aus Natural Language Processing, Text Mining und Machine Learning zum Einsatz, um Stimmungen, Themen und Muster zuverlässig zu erkennen.
Python eignet sich für die automatisierte Auswertung umfangreicher Patientendaten, wiederholter Messzeitpunkte und medizinischer CSV-Dateien. Statistische Kennzahlen und Analyseergebnisse können strukturiert berechnet, zusammengeführt und dokumentiert werden.
Mit Python können finanzwirtschaftliche Risikofaktoren berechnet und Regressionsmodelle statistisch geprüft werden. Dazu gehören etwa Fama-French-Modelle, Parameterschätzungen, Signifikanztests und die nachvollziehbare Aufbereitung der Ergebnisse.
Unterschiedliche Klassifikationsalgorithmen lassen sich in Python implementieren, validieren und miteinander vergleichen. Typische Beispiele sind die Support Vector Machine, die Linear Discriminant Analysis und Gaussian Mixture Models mit verschiedenen Modellannahmen.
Für wiederkehrende Auswertungen entwickeln wir benutzerfreundliche grafische Oberflächen. Damit lassen sich Daten einlesen, Analyseverfahren auswählen, Parameter festlegen und Ergebnisse ausgeben, ohne den Python-Code direkt bearbeiten zu müssen. Bei hybriden Projekten kann auch eine bestehende MATLAB Programmierung eingebunden oder ergänzt werden.
Python verarbeitet grosse Mengen an Dateien, führt Ergebnisse zusammen und erstellt automatisiert Tabellen, Textdateien oder Berichte. So entstehen reproduzierbare Abläufe mit eindeutigen Identifikatoren und klar strukturierten Ausgaben.
CEO & Founder
NOVUSTAT GmbH
Python wird heute unter anderem für medizinische Studien, klinische Forschung, Finanzmodelle, Machine Learning, Textanalysen, Zeitreihenanalysen, Bildverarbeitung, Predictive Analytics sowie automatisierte Berichterstellung eingesetzt. Dank Bibliotheken wie NumPy, pandas, SciPy, Statsmodels und scikit-learn können sowohl kleine Datensätze als auch Millionen von Datensätzen effizient verarbeitet werden. Auch die Entwicklung individueller Analysewerkzeuge oder grafischer Benutzeroberflächen gehört zu den typischen Einsatzgebieten der Programmiersprache.
Durch den modularen Aufbau können Python-Anwendungen schrittweise erweitert und an neue Fragestellungen angepasst werden. Ob Regressionsanalysen, Simulationen, Machine Learning, Zeitreihenanalysen oder die Entwicklung individueller Analysewerkzeuge: Die Kombination aus leistungsfähigen Bibliotheken und einer aktiven Entwicklergemeinschaft macht Python zu einer zukunftssicheren Lösung für statistische Programmierung und Data Science. Gleichzeitig lassen sich sämtliche Analyseschritte transparent dokumentieren und reproduzierbar ausführen, was insbesondere in der wissenschaftlichen Forschung und bei regulatorischen Anforderungen von grosser Bedeutung ist.
Ihr Partner für Python
Nein. Unsere Experten übernehmen auf Wunsch die komplette Python Programmierung oder unterstützen Sie gezielt bei einzelnen Skripten, Bibliotheken, Analysen oder bestehenden Projekten. Sämtliche Arbeitsschritte werden nachvollziehbar dokumentiert.
Wir arbeiten unter anderem mit NumPy, pandas, SciPy, Statsmodels, scikit-learn, Matplotlib sowie weiteren Bibliotheken für Statistik, Data Science, Machine Learning und wissenschaftliche Programmierung. Welche Bibliotheken eingesetzt werden, richtet sich nach Ihrer Fragestellung.
Ja. Wir analysieren vorhandenen Python-Code, beheben Fehler, verbessern die Performance und erweitern bestehende Programme um neue Funktionen oder statistische Verfahren.
Ja. Wir unterstützen bei Machine Learning, Klassifikationsalgorithmen, Support Vector Machines, Regressionsmodellen sowie der Entwicklung und Validierung individueller KI-Anwendungen mit Python.
Ja. Im Rahmen eines individuellen Python Coachings unterstützen wir Sie bei Programmierung, Datenanalyse, Debugging, statistischen Verfahren sowie beim sicheren Umgang mit Python und den verwendeten Bibliotheken.
Ja. Python lässt sich problemlos mit MATLAB, SPSS, Excel, Datenbanken sowie weiteren Softwarelösungen kombinieren. Gerne beraten wir Sie bei der Auswahl einer passenden technischen Lösung für Ihr Projekt.
Grundkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich. Im Rahmen unseres Python Coachings vermitteln wir den sicheren Umgang mit Datentypen, Zeichenketten, Funktionen, Rückgabewerten, Ausnahmebehandlung sowie dem strukturierten Aufbau eigener Python-Skripte.
