Notre coeur de métier : vous accompagner sur toute la chaîne de valeur de vos Data.
Nous sommes au service de l'innovation des métiers (Digital, Risques, Efficacité Opérationnelle...) et nous intervenons au coeur du dispositif IT.

Data Science

Nos champs d’expertise de la Data Science :
  • exploration de données
  • préparation de données
  • statistiques
  • Machine Learning, Deep Learning
  • NLP
  • datavisualisation
Au service des applications suivantes :
  • IA : computer vision, chatbot, diagnostics, IoT...
  • efficacité opérationnelle, maintenance prédictive
  • optimisation du marketing omnicanal
  • amélioration de la relation client, personnalisation de l’expérience client
  • détection de fraude
  • modélisation des risques
  • détection de cyberattaque
#IntelligenceArtificielle #DataLab #DeepLearning

Big Data

Nous vous accompagnons depuis la conceptualisation des besoins métiers et la réalisation de POC jusqu'à l'industrialisation et la mise en production dans votre SI.

Dans un esprit de bonnes pratiques (lisibilité, optimisation, partage) dans le développement de leur code, nos data engineers interviennent sur les phases de :
  • qualité de données
  • automatisation de collecte et de traitement de données
  • optimisation et industrialisation des algorithmes de Machine Learning, Deep Learning
  • architectures On Premise ou Cloud (AWS, GCP...)
#Spark #Scala #Python #Dataengineering

Business Analytics

La Business Analytics valorise la data en actif stratégique pour l'entreprise et ses métiers, permettant l'optimisation de ses modèles opérationnels et l'activation de nouveaux leviers distinctifs de revenus.

Nous vous accompagnons sur les phases suivantes :
  • cartographie de vos données
  • benchmark d'outils analytiques et de datavisualisation
  • AMOA technique et fonctionnelle.

Sous les environnements SAS, Power BI, Tableau, Qlik Sense...
#DataDriven #DataVisualisation #DataAnalyse

Notre équipe

CAPFI VITADATA formula"

Ce qui fait notre fierté

CAPFI VITADATA fierte

Big Data

  • Préparation des données et dualité de données sur les plateformes Data Science (Dataïku...) ou sur les clouds (AWS...)

  • Data Engineering Spark/Scala pour la collecte et le traitement de données Big Data de transactions bancaires en temps réel

Data Science

  • Traitement automatique du Langage (NLTK, Keras, Tensorflow) des réponses des utilisateurs à des enquêtes de satisfaction sur leurs usages et les services IT dans le but de mettre en place une maintenance prédictive des services IT

  • Maintenance prédictive des éléments d'un réseau éolien à partir de modèles statistiques développés en R et Python

  • Mise en oeuvre d’algorithmes de Machine Learning pour améliorer les capacités d'un outil cybersécurité

  • Modèle de prévision de chiffres d'affaires trimestriel et annuel

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