Разработка на NumPy
Выбирайте эту библиотеку для ресурсоёмких численных вычислений на Python, чтобы ваше решение получило топовую производительность и эффективно использовало память.
Наши услуги по разработке на NumPy
Наши услуги по разработке на NumPy начинаются с всеобъемлющего анализа ваших операций и данных и трансформирования их в бэклог задач, четкие ТС, а также сметы, согласно которым вы сможете сразу понять бюджет проекта. Также мы сразу согласовываем, хотите ли вы обрести полную автономность в поддержке или делегировать эту задачу нам.
Разработка кастомных алгоритмов и численных решений
Мы создаём индивидуальные алгоритмы для моделирования, прогнозирования и аналитики, адаптированные под вашу бизнес-специфику – это могут быть финансовые калькуляторы, системы анализа рисков, симуляции производственных процессов и другое. Таким образом, вы получите решение, полностью согласованное с вашей бизнес-логикой и данными.
Оптимизация Python-процессов с использованием NumPy
Наши специалисты переписывают неэффективный код с помощью NumPy, тем самым ускоряя его в десятки раз. Это особенно полезно для компаний, которые уже работают с Python, но недовольны его скоростью и необходимостью в мощных вычислительных ресурсах.
Интеграция с pandas, SciPy и scikit-learn
Мы настраиваем комплексные пайплайны, в которых NumPy выступает основным вычислительным ядром. Таким образом, вы получите мощную систему для data science, машинного обучения и статистики на базе единого аналитического стека, полностью согласованного с вашими регулярными бизнес-процессами.
Высокопроизводительные пайплайны обработки данных
WEZOM строит решения для потоковой/пакетной обработки данных в реальном времени, используя эту библиотеку в качестве ядра для вычислений. Это даёт вам возможность работать с большими объёмами данных без потери скорости и стабильности работы в продакшн-среде.
Обучение и консалтинг по эффективному использованию NumPy
Мы помогаем вашим внутренним командам овладеть лучшими практиками работы с библиотекой и научиться эффективно оптимизировать код. Это сократит расходы на разработку и повысит уровень автономности вашего бизнеса за счёт независимости от внешних подрядчиков.
Миграция легаси-кода на решения на базе NumPy
Мы переносим медленный и сложный в поддержке код на современные решения с NumPy, сохраняя бизнес-логику и добавляя производительность. Благодаря обновлённой архитектуре вы получаете максимальную вычислительную эффективность. Также при необходимости мы можем реализовать интеграцию оптимизированного кода NumPy с AI-решениями.
Актуальные кейсы
Ключевые клиенты
Преданность высоким стандартам качества производства, широкий опыт и искреннее стремление помочь нашим клиентам обеспечили нам стратегическое сотрудничество с компаниями-лидерами рынка во многих секторах и регионах.
Почему выбирают NumPy
Это библиотека с ядром на C и Fortran, которая ускоряет операции с массивами, эффективнее использует память (благодаря препроцессингу данных), а также позволяет применять математические операции к целым массивам или их фрагментам без явных циклов.
Эффективность численных вычислений на базе оптимизированного C-бэкенда, недоступная в простых циклах Python. Это может быть критически важно для обработки больших массивов данных, финансового моделирования и научных вычислений на Python.
Мощные многомерные массивы и матрицы с унифицированной структурой данных позволяют хранить и обрабатывать большие объёмы информации компактно. Это делает библиотеку отличной основой для любых алгоритмов, где требуется быстрая аналитика, моделирование или статистические вычисления.
Бесшовная интеграция с Python data science-стеком, а именно – с pandas, SciPy, scikit-learn, Matplotlib и другими библиотеками, которые формируют единую среду для разработки data-driven решений. Таким образом, ваша команда разработки быстро перейдёт от прототипа к готовому продукту.
Это решение является основой для фреймворков машинного обучения и искусственного интеллекта, таких как TensorFlow, PyTorch, JAX и других. Благодаря этому все они характеризуются повышенной масштабируемостью и стабильностью при создании систем любой сложности.
Процесс разработки
Обсудим проект
Обращайтесь к нам за бесплатной консультацией, это возможность обсудить свои идеи с экспертами по диджитализации. Оставьте свой номер, мы перезвоним!
Обращайтесь к нам за бесплатной консультацией, это возможность обсудить свои идеи с экспертами по диджитализации. Оставьте свой номер, мы перезвоним!
Моя задача заключается в том, чтобы понять текущую ситуацию, цели и задачи бизнеса, предложить эффективный путь решения и сопроводить вас от первого контакта до успешного релиза проекта!
Работает с John Deere, STVOL, Anabel Arto, Є-Гроші, Kimito
4+
лет в компании
100+
успешных проектов
Обращайтесь к нам за бесплатной консультацией, это возможность обсудить свои идеи с экспертами по диджитализации. Оставьте свой номер, мы перезвоним!
Обращайтесь к нам за бесплатной консультацией, это возможность обсудить свои идеи с экспертами по диджитализации. Оставьте свой номер, мы перезвоним!
Обращайтесь к нам за бесплатной консультацией, это возможность обсудить свои идеи с экспертами по диджитализации. Оставьте свой номер, мы перезвоним!
Обращайтесь к нам за бесплатной консультацией, это возможность обсудить свои идеи с экспертами по диджитализации. Оставьте свой номер, мы перезвоним!
Что говорят клиенты
Тимур Снежко
Тимур Снежко
Директор по маркетингу СК "Країна"
Мы выбрали WEZOM среди других компаний, потому что они предоставили прототипы будущих систем и мы четко понимали, как будет выглядеть готовый продукт. Работа с командой велась над несколькими проектами, включая разработку CRM с адаптацией под десктоп и мобильные версии, а также создание линейки серверных приложений, которые доступны на iOS, Android, и онлайн. Мы очень довольны результатами и гибкостью работы всей команды. Все работает идеально.
WEZOM разработал мобильное приложение для автосалона. Приложение, которое позволяет пользователям записываться на техническое обслуживание, получать консультации, просматривать историю обслуживания своего автомобиля и координировать встречи. Приложение значительно уменьшило количество звонков, которые мы получали, чтобы записаться на обслуживание; 17% запросов на автосервис осуществляются через приложение. WEZOM придерживался всех дедлайнов, хорошо реагировал на потребности и предлагал улучшения решений. Их проактивная коммуникация выделяется.
Частые вопросы
Наши эксперты подберут самое эффективное решение
Для чего в основном используют NumPy?
В целом, это базовая библиотека для вычислений в Python, которая предоставляет множество инструментов для работы с многомерными массивами. Это делает её мощной основой для научных задач, а также задач по статистике и аналитике. Также её применяют в моделировании физических процессов, обработке сигналов и изображений, финансовых расчётах и машинном обучении, поэтому эта библиотека является топовым выбором в задачах data science и инженерии.
Можно ли оптимизировать существующий Python-код с помощью NumPy?
Да, в большинстве случаев преобразование алгоритмов на Python в векторизованные операции позволяет достичь значительного прироста производительности, ведь вместо тысяч итераций в циклах вычисления будут выполняться синхронно, на уровне оптимизированного C-бэкенда.
Как NumPy интегрируется с фреймворками машинного обучения?
Это решение является основой для большинства современных ML и AI-библиотек и фреймворков, включая TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и Keras. Более того, многие общепринятые алгоритмы работают именно с NumPy-массивами на входе и выходе, что позволяет разработчикам быстро соединять экспериментальные прототипы с AI-проектами без дополнительной конвертации данных.
Подходит ли NumPy для big data и корпоративных решений?
Библиотека эффективно работает с большими массивами данных в пределах оперативной памяти, но не является приоритетным инструментом для работы с big data. Поэтому в таких случаях разработчики интегрируют её с Dask или Apache Spark, тем самым обеспечивая масштабирование вычислений на десятки или сотни узлов – как локально, так и в облачных средах.
Предоставляете ли вы консалтинг и обучение по NumPy?
Да, мы работаем не только как разработчики, но и предоставляем услуги по консалтингу и обучению, помогая вашим внутренним командам правильно использовать библиотеку, чтобы избегать типичных ошибок при разработке алгоритмов и достигать топовой производительности. Консалтинг NumPy включает аудит кода, рекомендации по его оптимизации, а также интеграцию со сторонними инструментами.
Какая разница между NumPy и pandas?
Первая библиотека работает с многомерными массивами и может выполнять быстрые математические функции, в то время как pandas (которая построена поверх NumPy) создана для работы с табличными данными и имеет более удобные инструменты для их индексации/фильтрации/агрегации. Таким образом, вторую лучше использовать для работы с бизнес-данными, а первую – для прикладной математики.
Поддерживает ли NumPy GPU-ускорение?
Здесь вычисления выполняются на CPU, но при необходимости в GPU-ускорении ваша команда разработки должна рассмотреть альтернативы, работающие на GPU (например, CuPy). Так вы сможете ускорить вычисления в задачах с большим количеством операций линейной алгебры и матриц.
Какие примеры бизнес-задач решаются с помощью NumPy?
Кастомные решения на NumPy принесут пользу в финансах (например, при моделировании рисков), ритейле (в прогнозировании спроса и анализе данных покупателей), медицине (для исследований медицинских снимков), логистике (для оптимизации маршрутов и разработки алгоритмов навигации). Конечно, это не полный список бизнес-кейсов и отраслей, где эта библиотека может быть выбрана для технического стека, поэтому, если вы хотите узнать, может ли она эффективно решить именно ваши бизнес-задачи, запишитесь к нам на консультацию.
Используется ли NumPy в финансовых расчётах?
Да, это популярный выбор при создании систем финансовой аналитики и моделирования. Эта библиотека позволяет выполнять сложные статистические вычисления, оценивать риски, анализировать временные ряды и другое.
Подходит ли NumPy для научных исследований?
Эта библиотека является частью научного Python-стека (вместе с SciPy, matplotlib и pandas), поэтому её используют в биоинформатике, физике, химии, статистике и социальных науках – в целом там, где нужно проводить эксперименты с большими массивами данных.
Получите детальное и понятное коммерческое предложение
Трансформируем
ваш бизнес!
ваш бизнес!
Киев
г. Киев, ул. Андрея Верхогляда, 2а, оф. 440 (секция 2, этаж 23)
0 800 755 007
Бесплатно по Украине
@Написать
Пишите, договоримся!