Рішення з data science
Перетворюйте "мертві" масиви даних на цінну інформацію про ринки та клієнтів.
Які послуги ми надаємо для Data Science
Data Science – це галузь, яка застосовує методи аналізу даних, машинного навчання, статистики та інших дисциплін, аби здобути для бізнесу цінну інформацію з великих масивів даних. Наші фахівці готові надавати послуги в галузі data science за низкою напрямків:
Розробка та інтеграція платформ
Індивідуальне створення та впровадження рішень на базі методів та технологій Data Science: машинне навчання, Big Data, штучний інтелект тощо. Ми готові створити комплексну платформу для управління даними з нуля.
Консалтинг у Data Science
Перед впровадженням тих чи інших рішень для роботи з даними варто детально розглянути проблеми й запит бізнесу, оцінити наявні джерела даних, а за необхідності – також провести дослідження ринку та конкурентів. Це дозволить визначити оптимальні рішення та технології Data Science для вирішення завдання.
Розвиток та супровід рішень Data Science
Реліз продукту для аналізу даних – це лише початок. Надалі його необхідно регулярно оновлювати, налаштовувати під мінливі умови бізнесу, інтегрувати суміжні інструменти та нові технології на кшталт моделей машинного/глибокого навчання.
Інтеграція даних та розробка data-архітектури
Побудова єдиної структури збору, обробки та обміну даними в масштабах усієї організації. Інтеграція розрізнених джерел даних в єдину універсальну базу для спрощення, прискорення та підсилення операцій бізнесу.
Приклади робіт
Ключові клієнти
Відданість найвищим стандартам якості виробництва, широкий досвід і щире прагнення допомогти нашим клієнтам забезпечили нам стратегічну співпрацю з компаніями-лідерами ринку в багатьох секторах і регіонах.
Ключові індустрії
Наразі послуги в сфері data science мають попит у всіх галузях, що пов’язані зі збором, накопиченням та обробкою даних. Назвемо лише деякі індустрії, які можуть здобути з цих технологій величезну користь.
Фінанси та банкінг
Інструменти Data Science допомагають виявляти шахрайство, управляти ризиками, моделювати фінансові ринки, розробляти стратегії управління активами, автоматизувати фінансові процеси, надавати консультації та рекомендації, покращувати сервіс та досвід клієнтів.
Медицина
Підходи Data Science в медицині сприяють діагностиці, лікуванню та профілактиці захворювань. Аналіз масивів медичних записів, результатів тестів та знімків допомагає оцінювати ефективність методів терапії та ліків, сприяє розробці нових препаратів та вдосконаленню підходів до лікування.
Логістика
Застосування методів Data Science для аналізу ланцюжків постачання дозволяє оптимізувати маршрути транспорту, використання складських площ, формування запасів тощо. Аналіз масивів логістичних даних відкриває можливості планування попиту для скорочення витрат, забезпечення максимальної продуктивності та екологічності бізнесу.
Виробництво
Data Science допомагає виробникам в будь-яких галузях підвищити продуктивність операцій, скоротити видатки, задовольнити попит і потреби клієнтів, покращити соціальний та екологічний вплив свого бізнесу за допомогою методів AI, ML та спеціалізованого програмування.
Медіа та розваги
Інструменти та підходи Data Science дозволяють аналізувати вподобання, емоції та відгуки аудиторії, аби готувати персоналізований контент, рекомендації та рекламу. Вони також відкривають шлях до нової доби генерації контенту під запити та інтереси споживача.
Кроки реалізації рішень з Data Science
01
Визначення вимог
На старті проєкту визначається його ключова мета, а також функції та параметри IT-продукту, який необхідно створити. Вимоги до проєкту визначаються у тісній комунікації з клієнтом. За необхідності на цьому етапі також проводяться дослідження ринку, цільової аудиторії продукту, рішень конкурентів тощо.
02
Проєктування та дизайн
Розробники працюють над загальною архітектурою нової IT-платформи для аналізу даних. Команда визначає її базові елементи, внутрішню логіку, протоколи, технології, норми безпеки тощо. Водночас команда дизайнерів готує макети інтерфейсу та сценарії користувацького досвіду, розробляє форми візуалізації моделей.
03
Підготовка даних, побудова моделей
Команда фахівців Data Science формує базу даних – проводить їх збір, перевірку, очищення та структурування. Підготовлені дані використовуються для моделювання – використання статистичних і математичних методів, технологій ШІ та спеціалізованого програмування для здобуття з бази даних цінної інформації.
04
Валідація моделей та тестування продукту
На цьому етапі перевіряється якість, точність, надійність та ефективність моделей, що були побудовані на попередньому етапі. Продукт також проходить через контроль якості – структурне, функціональне, регресійне тестування тощо.
05
Розгортання та підтримка продукту
На фінальному етапі продукт для аналізу даних розгортається у робочому середовищі для бізнесу, цей процес супроводжується остаточним налаштуванням та навчанням персоналу. Команда розробників переходить до пострелізної підтримки платформи, що охоплює роботу над помилками, покращення та роботу над подальшим розвитком продукту.
Стек технологій
Ми вивчаємо нові технології в міру їх появи, щоб можливості нашої команди зі створення інструментів для вас нічим не обмежувалися. Для кожного проекту ми підбираємо індивідуальний набір технологій, який стане оптимальним інструментом створення продукту.
Усі технології
Давайте поговоримо про ваш проєкт
Звертайтеся до нас за безкоштовною консультацією, це можливість обговорити свої ідеї з експертами з діджиталізації. Залиште свій номер, ми передзвонимо!
Що кажуть клієнти
Завдяки WEZOM наші продажі зросли на 65%, а конверсії збільшилися на 150%. Команда повністю розробила нам онлайн магазин із 1С та amoCRM інтеграціями. Діти провели аналіз ринку, зробили майнд мап з усіма функціями майбутнього майданчика та аргументували кожен елемент розробки. Все було прозоро та якісно.
Ми оперуємо мережею готелів та лижних курортів у західній Україні. Нам був потрібен сучасний сайт із функціоналом резервації послуг та адміністративна панель для працівників. Wezom займалися всіма елементами розробки, починаючи від прототипів та дизайну, і закінчуючи запуском та підтримкою. Усі етапи робіт було виконано якісно й у терміни. Комунікація та ПМ були на висоті. Була зустріч на самому початку, де команда обговорила всі деталі та нюанси, і після, процес розробки йшов гладко і без надмірної залученості з нашого боку.
Incode-Group раді рекомендувати WEZOM за їхні виняткові послуги. Розробка системи управління персоналом для нашої компанії виявилася перетворюючою, революціонізувала нашу діяльність та оптимізувала ефективність на всіх рівнях.
Постійне надання WEZOM високоякісної роботи зробило їх невід'ємною частиною нашої команди. Їхні знання у розробці програмного забезпечення та дизайні користувацького досвіду відіграли ключову роль у покращенні функціональності та користувацького досвіду нашого проекту.
Ми щиро вдячні за внесок WEZOM та високо рекомендуємо їхні послуги.
Julia Nepyipyvo
Julia Nepyipyvo
Marketing Manager, Incode Group
Часті питання
Замовте безкоштовну консультацію – наші експерти підберуть найефективніше рішення
Як обираються та аналізуються дані для розробки ефективних рішень Data Science?
У рамках підходу Data Science дані обираються та аналізуються за допомогою низки методів та технік, які включають збір, очищення даних, пошук ознак, пошук моделі, валідацію, тестування моделі, візуалізацію даних, розгортання та підтримку. Ці етапи допомагають розв'язувати практичні проблеми бізнесу.
Які використовуються особливі технології чи інструменти для впровадження проєктів Data Science?
Сьогодні розробка рішень data science може потребувати спеціалізованих мов програмування (Python, R, Java, Scala), спеціальних фреймворків та бібліотек (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy), спеціальних платформ (Google Cloud, AWS, Azure тощо), алгоритмів ML та DL, а також засобів візуалізації даних (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau тощо).
Як забезпечується точність результатів в проєктах Data Science?
Для точності моделей варто подбати про наявність якісних та релевантних даних, забезпечити валідацію та тестування моделей на різних наборах даних (тренувальний, тестовий, перехресний тощо), регулярно оцінювати якість моделей за допомогою чітких метрик та співвідносити їх з реальною практикою бізнесу.
Як відбувається підтримка та обслуговування проєктів Data Science після їх впровадження?
Підтримка та обслуговування продукту Data Science після релізу включає низку аспектів:, моніторинг роботи моделей та даних, їхнє налаштування, оновлення та вдосконалення, виправлення помилок, проблем та конфліктів. Сюди ж можна віднести консалтинг та навчання персоналу для користування продуктом.
Отримайте детальну та зрозумілу комерційну пропозицію
Трансформуємо
ваш бізнес!
ваш бізнес!
Київ
м. Київ, вул. Андрія Верхогляда, 2а, оф. 440 (секція 2, поверх 23)
0 800 755 007
Безкоштовно по Україні
@Написати
Пишіть, домовимось!