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Data Science, Data Engineering e Intelligenza Artificiale per esplorare il potenziale dei dati e trasformare processi, servizi e prodotti.
Caratterizza tutte le fasi di un progetto Data Science: dall'esplorazione di un dataset alla valutazione dei risultati, passando per la formulazione delle ipotesi e l'esecuzione degli esperimenti.
Non solo Data Science, ma anche Data e Software Engineering. I nostri Data Team hanno competenze trasversali per trasformare velocemente modelli e risultati in soluzioni applicabili.
Come System Integrator sappiamo che soltanto quando una soluzione è perfettamente integrata all’interno del tuo ecosistema inizia a produrre valore.
Una competenza essenziale perché, oltre ad essere il linguaggio di programmazione più apprezzato per qualità di semplicità, integrabilità, flessibilità e dinamicità applicabili nei vari ambiti dello sviluppo, è il Gold standard dei progetti per programmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning.
La piattaforma open source publish-subscribe è uno dei must delle nostre Data Practice poiché garantisce elevate performance di scalabilità e velocità nello stream processing permettendo di pubblicare, sottoscrivere, archiviare ed elaborare flussi di record in tempo reale.
Abbiamo competenze e on-field experience della suite di prodotti integrati del tool SAP per progetti di business process trasformation, applicandola in azioni di process mining, modelizzazione, progettazione e miglioramento continuo dei processi in ambiente collaborativo.
Utilizziamo i servizi di cloud computing AWS capitlalizzando al meglio per i nostri clienti l'ampia gamma di servizi e strumenti che offre ed il suo modello di business pay-as-you-go.
Oltre ad utilizzare il query language per API in modo funzionale ai progetti di sviluppo front end ne sfruttiamo qualità e performance anche nei processi di modellizzazione di Machine Learning.
Utilizziamo il linguaggio di programmazione Java non solo per le sue applicazioni web più diffuse e lo sviluppo di dispositivi periferici e IoT, ma anche per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale, come l'elaborazione del linguaggio naturale e il deep learning.
Una soluzione efficace adottata per i progetti di Machine Learning che garantisce, tra l'altro, riduzione dei tempi ed efficienza nell'esperienza di testing.
