Nous transformons vos données en bénéfice pour vos métiers.

Data Science

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

Nos Champs d’expertise de la Data Science :
  • Exploration de données
  • Préparation de données
  • Etudes Statistiques, Machine Learning, Deep Learning
  • Industrialisation des analyses et des modèles
  • Datavisualisation
#IntelligenceArtificielle #MachineLearning #Python

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 du 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, Azure,...)
#Spark #Scala #Python #Dataengineering

Facilitation Data

Nous harmonisons les processus de gestion de la donnée et favorisons sa mutualisation et sa valorisation dans l'entreprise.
  • Cartographie de vos données
  • Gouvernance de vos données
  • Benchmark d'outils analytiques et de datavisualisation
  • AMOA Data technique et fonctionnelle
    #Ethique #Green #Idéation

    Notre équipe

    CAPFI VITADATA formula"

    Ce qui fait notre fierté

    CAPFI VITADATA fierte

    Big Data

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

    • Data Engineering Spark en Scala ou Pyspark pour la collecte et le traitement de données Big Data

    Data Science

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

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

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

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    Client Reference
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    Terrain de jeu

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