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Data Science, Data Engineering e Inteligencia Artificial para explorar el potencial de los datos y transformar procesos, servicios y productos.
Caracteriza todas las fases de un proyecto de Ciencia de Datos: desde la exploración de un conjunto de datos hasta la evaluación de resultados, pasando por la formulación de hipótesis y la ejecución de experimentos.
No solo Ciencia de Datos, sino también Ingeniería de Datos y Software. Nuestros equipos de datos tienen competencias transversales para transformar rápidamente modelos y resultados en soluciones aplicables.
Como integradores de sistemas, sabemos que solo cuando una solución está perfectamente integrada en tu ecosistema comienza a generar valor.
Una competencia esencial porque, además de ser el lenguaje de programación más valorado por su simplicidad, integrabilidad, flexibilidad y dinamismo aplicable en diversos ámbitos del desarrollo, es el estándar de oro en proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
La plataforma open source de tipo publish-subscribe es una de las principales herramientas en nuestras prácticas de datos, ya que garantiza un alto rendimiento en escalabilidad y velocidad en el procesamiento de flujos, permitiendo publicar, suscribir, almacenar y procesar flujos de registros en tiempo real.
Tenemos competencias y experiencia práctica en la suite de productos integrados de la herramienta SAP para proyectos de transformación de procesos empresariales, aplicándola en actividades de minería de procesos, modelado, diseño y mejora continua de procesos en entornos colaborativos.
Utilizamos los servicios de cloud computing de AWS, capitalizando al máximo para nuestros clientes la amplia gama de servicios y herramientas que ofrece y su modelo de negocio pay-as-you-go.
Además de utilizar el lenguaje de consultas para API de forma funcional en proyectos de desarrollo front-end, también aprovechamos sus cualidades y rendimiento en los procesos de modelado de Machine Learning.
Utilizamos el lenguaje de programación Java no solo para sus aplicaciones web más populares y el desarrollo de dispositivos periféricos e IoT, sino también para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural y el deep learning.
Una solución eficaz adoptada para proyectos de Machine Learning que, entre otras cosas, garantiza la reducción de tiempos y eficiencia en la experiencia de pruebas.
