Nos expertises

DATA & Ingénierie des données

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Nous nous occupons des défis du Big Data tels que :

Le Big Data traite des moyens d’analyser, d’extraire et de traiter des ensembles de données qui sont trop volumineux ou complexes pour être traités par les logiciels d’application de traitement de données traditionnels. 

  • Capture de données
  • Stockage de données
  • Analyse des données
  • Recherche, partage, transfert, visualisation, interroger
  • Mise à jour, confidentialité des informations
  • Source de données

      Description technique :

      • Mise en œuvre de romscratch de datalake en utilisant les solutions Hadoop et Hortonworks

      • Définition des architectures distribuées : Microservices, Architecture Lambda/Kappa, Services, Discovery Consul/Zookeeper, Gestionnaire de ressources YARN

      • Développement d’applications (spark/scala) pour l’ingestion et le mappage de données en temps réel et le traitement de données parallèles/distribuées : moteur SPARK et ses API

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      Ingénierie des données

      Nos ingénieurs de données ont pour objectif de trouver des tendances dans les ensembles de données et de développer des algorithmes pour rendre les données brutes plus utiles à l’entreprise. Cela nécessite un ensemble important de compétences techniques, notamment une connaissance approfondie de la conception de bases de données SQL et de plusieurs langages de programmation.
      Notre objectif est de permettre à une entreprise d’améliorer la façon dont elle gère ses ressources telles que le capital, le personnel et les systèmes d’information pour atteindre ses objectifs commerciaux en appliquant les technologies les plus récentes et en croissance rapide.
      Cela implique également une approche architecturale pour la planification, l’analyse, la conception et la mise en œuvre des applications.
      L’ingénierie des données est essentielle dans l’intégration d’un ensemble de tâches et de techniques avancées qui améliorent la communication d’entreprise dans toute une entreprise, lui permettant de développer des personnes, des procédures et des systèmes à l’échelle mondiale.
      Description technique
      • Apprentissage automatique :

        • Apprendre à sickit
        • Pandas
        • Numpy
        • Scipy
        • Spark MLLIB / ML
        • Mise en œuvre d’algorithmes de régression linéaire/logistique
        • Clustering et filtrage collaboratif
      • Applications d’apprentissage profond avec Tensorflow / keras

      • Développement de pipelines de Machine Learning en Python / Scala ou dans un notebook Databricks

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        Nous nous occupons des défis du Big Data tels que :

        Le Big Data traite des moyens d’analyser, d’extraire et de traiter des ensembles de données qui sont trop volumineux ou complexes pour être traités par les logiciels d’application de traitement de données traditionnels. 

        Capture de données
        Stockage de données
        Analyse des données
        Recherche, partage, transfert, visualisation, interroger
        Mise à jour, confidentialité des informations
        Source de données

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        Nous nous occupons des défis du Big Data tels que :

        Description technique :

        Mise en œuvre de romscratch de datalake en utilisant les solutions Hadoop et Hortonworks

        Définition des architectures distribuées : Microservices, Architecture Lambda/Kappa, Services, Discovery Consul/Zookeeper, Gestionnaire de ressources YARN

        Développement d'applications (spark/scala) pour l'ingestion et le mappage de données en temps réel et le traitement de données parallèles/distribuées : moteur SPARK et ses API

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        Nos ingénieurs de données ont pour objectif de trouver des tendances dans les ensembles de données et de développer des algorithmes pour rendre les données brutes plus utiles à l'entreprise. Cela nécessite un ensemble important de compétences techniques, notamment une connaissance approfondie de la conception de bases de données SQL et de plusieurs langages de programmation.
        Notre objectif est de permettre à une entreprise d’améliorer la façon dont elle gère ses ressources telles que le capital, le personnel et les systèmes d’information pour atteindre ses objectifs commerciaux en appliquant les technologies les plus récentes et en croissance rapide.
        Cela implique également une approche architecturale pour la planification, l’analyse, la conception et la mise en œuvre des applications.
        L'ingénierie des données est essentielle dans l'intégration d'un ensemble de tâches et de techniques avancées qui améliorent la communication d'entreprise dans toute une entreprise, lui permettant de développer des personnes, des procédures et des systèmes à l'échelle mondiale.

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        Nous nous occupons des défis du Big Data tels que :

        Description technique

        Apprentissage automatique :

        Apprendre à sickit
        Pandas
        Numpy
        Scipy
        Spark MLLIB / ML
        Mise en œuvre d'algorithmes de régression linéaire/logistique
        Clustering et filtrage collaboratif

        Applications d'apprentissage profond avec Tensorflow / keras

        Développement de pipelines de Machine Learning en Python / Scala ou dans un notebook Databricks

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