INWT Statistics

Was INWT Statistics macht

INWT Statistics wurde 2011 von Martin Badicke, Dr. Amit Ghosh und Dr. Steffen Wagner gegründet, die zuvor für die statistische Beratungseinheit fu:stat der Freien Universität Berlin gearbeitet hatten; Ghosh leitete sie. Die GmbH wurde laut einem Gründungsporträt ohne Kredite und Fremdkapital aus eigenen Mitteln aufgebaut und ist seitdem organisch gewachsen. Die Über-uns-Seite zeigt heute rund 20 Mitarbeitende, Geschäftsführer sind Mira Céline Klein und Dr. Amit Ghosh. Bekanntestes öffentliches Projekt ist das Luftschadstoffmodell FAirQ für die Berliner Senatsverwaltung, dessen Code auf GitHub veröffentlicht ist. ¹³⁴²⁶⁸

Luftschadstoffprognose FAirQ für Berlin

Im Auftrag der Senatsverwaltung für Mobilität, Verkehr, Klimaschutz und Umwelt programmierte INWT das Modell FAirQ, das die Belastung mit Stickstoffdioxid und Feinstaub für die nächsten vier Tage vorhersagt und Jahresmittelwerte für ganz Berlin ermittelt. Das System verknüpft Messstationen, Verkehrsdetektoren, Wetterprognosen des DWD und Copernicus-Daten und trainiert XGBoost-Modelle monatlich neu. ¹³⁴

Prognosemodelle und Datenprodukte bis in den Betrieb

INWT beschreibt sich als Full-Stack-Data-Science-Team, das Proof of Concepts für Prognosemodelle, produktive Datenprodukte und den Betrieb auf Cloud-Infrastruktur mit MLOps aus einer Hand liefert. Als Kunden nennt die Firma unter anderem Zalando, Otto, Sixt, Spiegel, Zeit Online, dpa und die Charité. ²⁶

Modernisierung bestehender Data-Science-Systeme

Einen großen Teil der Projekte macht laut Website die Überarbeitung gewachsener Analyse- und Modellcodes aus, die in wartbare Software überführt werden. Daneben veröffentlicht das Team Fachbeiträge, etwa zu TabPFN für tabellarische Daten und zur Datenkonsolidierung mit Large Language Models, und betreibt den Podcast Data Science Deep Dive. ²⁸

Schwerpunkte, Technologien und Branchen

Schwerpunkte

Predictive AnalyticsPrognosemodelleData EngineeringMLOpsModernisierung von Data-Science-Code

Technologien

Machine LearningXGBoostLarge Language ModelsKubernetesPython und R

Branchen

MedienE-CommerceÖffentlicher SektorGesundheitMobilität

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