Data Science

Embrace the power of Big Data, Machine Learning and Artificial Intelligence

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Rapid data audit

Within one to two weeks, our team conducts a preliminary analysis of available data sources, engages in conversations with clients to gain a full understanding of the business domain, and proceeds to design a series of possible data science projects and data governance recommendations to maximize the predictable value generation of data within an organization.

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Identification of data source

Understanding and documentation of data sources, de-normalization methods, useful data project opportunities and governance recommendations around the initiative.

 
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Data Awareness

We help our clients' teams understand the opportunities presented by data science projects and guide them to make decisions that maximize the value of their organization's engagement in data science. We introduce our clients to our rapid data audit process.

 
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Prioritization of data opportunities

We use design thinking methodologies to combine our newly acquired knowledge of data sources, our science and engineering background, and our insights gained from conversations with our clients to create a set of data science project implementations ranked by estimated effort as well as estimated business value impact.

 

Data science as a service

Within 4-8 weeks, our team of domain experts, engineers, data scientists, and developers will race through a specific data business problem and deliver high-quality insights and visualizations.

Our process follows a 5 step plan​

Step 1

Data Problem Definition
By combining feature engineering, model training, and model evaluation methodologies, our team constructs a series of functional analyses and statistical analyses that provide high-quality predictive value to the domain they are applied to. Some techniques used include: Applied Statistics, Machine Learning, Fuzzy Logic, Survival Analysis, Applied Graph Algorithms

Step 2

Data Sourcing
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

Step 3

Extraction, Cleaning, and 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

Step 4

Modeling and Analysis
By combining feature engineering, model training, and model evaluation methodologies, our team constructs a series of functional analyses and statistical analyses that provide high-quality predictive value to the domain they are applied to. Some techniques used include: Applied Statistics, Machine Learning, Fuzzy Logic, Survival Analysis, Applied Graph Algorithms

Step 5

Deployment
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

Team Overview

Mamitiana Ignace

Manager of operations Data

 
 

Jimmy-Olivier SINNAN

Business Manager

 
 
 

Jacky Andriniaina

Data Scientist

 
 

Jamal Baali

 

Data Scientist et Consultant RPA