Наші спеціалісти з обробки даних вміють використовувати різні мови програмування, фреймворки, інструменти візуальної аналітики та компоненти BI та аналітики даних із відкритим кодом, наприклад R, Python, KNIME, RapidMine тощо, для виконання попередньої обробки даних. Маючи великий досвід у розумінні методу об’єднання, методу кластеризації або ручного видалення шуму з даних, наші експерти з обробки даних можуть допомогти вам підвищити ефективність моделі підготовки та аналізу даних.

Наші фахівці з аналітики перетворюють, обробляють і зберігають дані у великих базах даних за допомогою новітніх інструментів і технологій, таких як Oracle, MySQL, Teradata, SQL Server, IBM DB2, Sybase, Netezza, PostgreSQL тощо. Вміють в розробку реляційних/послідовних і нереляційних/непослідовних баз даних. Вони також можуть допомогти вам створити архівні бази даних, такі як розподілені, персональні, централізовані, комерційні, NoSQL, операційні, реляційні та кінцевих користувачів.

Наші спеціалісти з обробки даних тісно співпрацюють з вами, щоб зрозуміти ваші стратегічні вимоги до бізнесу. Наші старші дослідники обробки даних використовують усі три підходи до проектування та створення сховища даних – підхід зверху вниз, підхід знизу вгору та поєднання обох. Застосовуючи свій досвід, вони виберуть точне подання сховища даних із перегляду зверху вниз, джерела даних, сховища даних або перегляду бізнес-запиту.

У нас є команда експертів з моделювання даних, які вміють використовувати стандартизовані схеми та формальні методи, щоб запропонувати загальні, послідовні та передбачувані моделі даних. наші розробники Data Science можуть створити концептуальні, логічні і фізичні моделі даних за допомогою ієрархічних, реляційних, об’єктно-зв’язних, об’єктно-орієнтованих і розмірних методів. Вони також використовують різні інструменти моделювання даних, такі як Draw.io, Lucidchart, SQuirreL, QL, MySQL Workbench, Amundsen, Erwin Data Modeler, ER/Studio, Postico, Navicat і Datagrip.

Наші фахівці з прогнозної аналітики знають, як використовувати справжню силу машинного навчання, прогнозного моделювання та інтелектуального аналізу даних для розробки рішень прогнозної аналітики. Вони можуть допомогти вам створити найкращі у своєму класі прототипи класифікації для прогнозування чисел. Спеціалісти з обробки даних допоможуть вам у побудові дерева рішень, регресії (лінійної та логістичної) і прогнозних моделей нейронних мереж, використовуючи їх набір навичок у алгоритмах часових рядів, алгоритмах кластеризації, алгоритмах виявлення викидів, моделях ансамблю, факторному аналізі, наївних байєсівських і опорних векторних машинах .

У нас є команда статистиків із перевіреними навичками у традиційній статистиці (наприклад, ARIMA), методах машинного навчання, штучних нейронних мережах, опорних векторних машинах тощо. Вони постійно шукають нові підходи до отримання прогнозів із даних. Наші спеціалісти чудово володіють TensorFlow, Prophet, React Native, BigQuery, Vertex AI та мовами програмування R, TypeScript, JADE тощо.