Data Science

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Audit rapide des données

Dans un délai d’une à deux semaines, notre équipe effectue une analyse préliminaire des sources de données disponibles, engage des conversations avec les clients afin d’acquérir une compréhension complète du domaine d’activité, et procède à la conception d’une série de projets possibles de data-science et de recommandations de data-governance afin de maximiser la génération de valeur prévisible des données au sein d’une organisation.

Identification de la source des données

Compréhension et documentation des sources de données, des méthodes de dé-normalisation, possibilités de projets de données utiles et des recommandations de gouvernance autour de l’initiative.

Sensibilisation aux données

Nous aidons les équipes de nos clients à comprendre les possibilités offertes par les projets de data-science et les guidons pour prendre les décisions qui maximisent la valeur de leur organisation en ce qui concerne leur engagement dans data-science. Nous présentons à nos clients notre processus d’audit rapide des données.

 

Priorisation des opportunités de données

Nous utilisons des méthodologies de réflexion sur la conception pour combiner nos connaissances nouvellement acquises concernant les sources de données, nos antécédents en science et en ingénierie, ainsi que nos connaissances acquises lors de conversations avec nos clients pour créer un ensemble de mises en œuvre de projets de science des données classées selon l’effort estimé ainsi que l’impact estimé sur la valeur commerciale.

 

Data science as a service

Dans un délai d’une à deux semaines, notre équipe effectue une analyse préliminaire des sources de données disponibles, engage des conversations avec les clients afin d’acquérir une compréhension complète du domaine d’activité, et procède à la conception d’une série de projets possibles de data-science et de recommandations de data-governance afin de maximiser la génération de valeur prévisible des données au sein d’une organisation.

Notre process suit un plan en 5 étapes

Etape 1

Définition du problèmes de données

En combinant l’ingénierie des caractéristiques, la formation des modèles et les méthodologies d’évaluation des modèles, notre équipe construit une série d’analyses et d’analyses statistiques fonctionnelles qui fournissent une valeur prévisible de haute qualité au domaine auquel elles sont appliquées. Quelques techniques utilisées : Statistiques appliquées, Apprentissage automatique, Logique floue, Analyse de survie, Algorithmes graphiques appliqués

Etape 2

Sourcing de données
En combinant l’ingénierie des caractéristiques, la formation des modèles et les méthodologies d’évaluation des modèles, notre équipe construit une série d’analyses et d’analyses statistiques fonctionnelles qui fournissent une valeur prévisible de haute qualité au domaine auquel elles sont appliquées. Quelques techniques utilisées : Statistiques appliquées, Apprentissage automatique, Logique floue, Analyse de survie, Algorithmes graphiques appliqués

Etape 3

Extraction nettoyage et transformation..
En combinant l’ingénierie des caractéristiques, la formation des modèles et les méthodologies d’évaluation des modèles, notre équipe construit une série d’analyses et d’analyses statistiques fonctionnelles qui fournissent une valeur prévisible de haute qualité au domaine auquel elles sont appliquées. Quelques techniques utilisées : Statistiques appliquées, Apprentissage automatique, Logique floue, Analyse de survie, Algorithmes graphiques appliqués

Etape 4

Modélisation et analyse
En combinant l’ingénierie des caractéristiques, la formation des modèles et les méthodologies d’évaluation des modèles, notre équipe construit une série d’analyses et d’analyses statistiques fonctionnelles qui fournissent une valeur prévisible de haute qualité au domaine auquel elles sont appliquées. Quelques techniques utilisées : Statistiques appliquées, Apprentissage automatique, Logique floue, Analyse de survie, Algorithmes graphiques appliqués

Etape 5

Déploiement
En combinant l’ingénierie des caractéristiques, la formation des modèles et les méthodologies d’évaluation des modèles, notre équipe construit une série d’analyses et d’analyses statistiques fonctionnelles qui fournissent une valeur prévisible de haute qualité au domaine auquel elles sont appliquées. Quelques techniques utilisées : Statistiques appliquées, Apprentissage automatique, Logique floue, Analyse de survie, Algorithmes graphiques appliqués

Aperçu de l’équipe

Mamitiana Ignace

Manager of operations Data

 
 

Jimmy-Olivier SINNAN

Business Manager

 
 
 

Jacky Andriniaina

Data Scientist

 
 

Jamal Baali

 

Data Scientist et Consultant RPA