Giải pháp khoa học dữ liệu
Bạn có bao giờ tự hỏi tại sao chúng ta có thể đoán trước được điều gì sắp xảy ra không? Bộ não con người là một cỗ máy xử lý dữ liệu tuyệt vời có thể đưa ra các dự đoán dựa trên kiến thức và kinh nghiệm trong quá khứ. Khoa học dữ liệu sẽ giúp con người làm việc đó một cách tự động và hiệu quả. Nếu bạn cũng quan tâm đến việc này, hãy bắt đầu ngay thôi nào.
Khoa học dữ liệu đang ngày càng trở nên phổ biến
Khoa học dữ liệu vào năm 2024 đang phát triển để dễ tiếp cận hơn, nhận thức về mặt đạo đức hơn và tập trung vào việc tạo ra lợi ích trong thế giới thực thông qua các công cụ dựa trên đám mây, tự động hóa và hiểu biết sâu hơn về dữ liệu.
Khoa học dữ liệu phát triển mạnh nhờ việc rút ra những hiểu biết sâu sắc từ “cơn lũ” dữ liệu do thế giới định hướng công nghệ của chúng ta tạo ra. Từ thương mại điện tử đến y học, một lượng lớn dữ liệu văn bản, âm thanh, video và hình ảnh được truyền qua các hệ thống trực tuyến. AI và học máy đẩy nhanh quá trình xử lý này, thúc đẩy nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng liên ngành. Tương lai của khoa học dữ liệu rất tươi sáng với các chương trình giáo dục và cơ hội việc làm ngày càng phát triển.
Neusplend đặt mục tiêu đồng hành cùng các khách hàng trên hành trình khai thác lợi ích của khoa học dữ liệu bằng đội ngũ các chuyên gia tư vấn và kỹ sư thành thạo trong việc cung cấp các giải pháp khoa học dữ liệu phù hợp.
Dịch vụ chúng tôi cung cấp
Khoa học dữ liệu cải thiện những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh mà công ty của bạn thu được từ dữ liệu. Neusplend cung cấp các dịch vụ khoa học dữ liệu để giúp các doanh nghiệp cải thiện việc ra quyết định bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử song song với các xu hướng của ngành và đưa ra những dự đoán sáng suốt về những gì có thể xảy ra trong tương lai cho công ty của bạn.
Bất kể hệ thống của bạn ở đâu hay các giải pháp Khoa học dữ liệu của bạn như thế nào, chúng tôi luôn sẵn sàng hợp tác với bạn với tư cách là nhà tư vấn và khám phá các ý tưởng để nâng cao chúng một cách đáng kể!
Tư vấn giải pháp khoa học dữ liệu
Nếu bạn yêu cầu một mô hình học máy để giải quyết một thách thức kinh doanh cụ thể hoặc có ý định triển khai một giải pháp khoa học dữ liệu phức tạp, nhóm các nhà phân tích ngành và nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi sẵn sàng cung cấp các dịch vụ tư vấn toàn diện. Bằng cách cung cấp cho bạn kế hoạch dự án kỹ lưỡng và đề xuất cơ sở hạ tầng công nghệ phù hợp nhất, chúng tôi đảm bảo bạn nhận được các chiến lược khả thi để tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả làm chất xúc tác tạo ra giá trị.
Triển khai giải pháp khoa học dữ liệu
Các chuyên gia của chúng tôi xây dựng các giải pháp khoa học dữ liệu phù hợp với các ngành cụ thể, thúc đẩy việc ra quyết định sáng suốt, hiệu quả hoạt động, tự động hóa, nâng cao an toàn, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và hiện thực hóa các lợi thế khác nhờ dữ liệu. Khi giải quyết các dự án phức tạp, chúng tôi sẵn sàng bắt đầu bằng PoC hoặc MVP.
Phát triển khoa học dữ liệu
Nếu giải pháp khoa học dữ liệu của bạn phải đối mặt với nhu cầu đạt được những mục tiêu mới đầy tham vọng, thì nhóm chuyên gia của chúng tôi sẵn sàng đưa ra cả định hướng chiến lược và lời khuyên thực tế. Chúng tôi sẽ lập và thực hiện các kế hoạch để tích hợp các khả năng Machine Learning bổ sung vào giải pháp của bạn, bao gồm việc phát triển và triển khai các mô hình ML, tính năng phần mềm và mô-đun mới.
Hỗ trợ giải pháp khoa học dữ liệu
Chúng tôi tiến hành đánh giá thường xuyên các mô hình ML của bạn để xác minh tính chính xác của chúng và thực hiện các điều chỉnh cần thiết nhằm duy trì việc cung cấp thông tin chi tiết và dự đoán chính xác. Thông qua việc giám sát chủ động và giải quyết kịp thời mọi vấn đề bởi đối tác CNTT đáng tin cậy, bạn có thể yên tâm rằng giải pháp của mình hoạt động trơn tru và hiệu quả.
Cách chúng tôi triển khai
Khoa học dữ liệu là một vòng đời bao gồm những phương thức tiếp cận có hệ thống để chuyển đổi dữ liệu thô thành những hiểu biết sâu sắc. Sau khi hoàn thành bước cuối cùng, chúng ta tiếp tục lặp lại chu trình từ bước đầu tiên để tối ưu hóa kết quả.
Xác định vấn đề và hiểu rõ hoạt động kinh doanh
Giai đoạn đầu làm rõ các mục tiêu và thách thức mà bạn đang cố gắng giải quyết bằng khoa học dữ liệu. Nó liên quan đến việc làm việc với các bên liên quan để xác định các thước đo thành công và đảm bảo dự án phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
Thu thập dữ liệu
Giai đoạn này tập trung vào việc thu thập dữ liệu liên quan từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, khảo sát hoặc API. Điều quan trọng là đảm bảo chất lượng và số lượng dữ liệu đáp ứng yêu cầu của dự án.
Xử lí dữ liệu
Dữ liệu thô thường cần được làm sạch và chuẩn bị trước khi phân tích. Bước này liên quan đến việc xử lý các giá trị bị thiếu, sự không nhất quán và các giá trị ngoại lệ để làm cho dữ liệu có thể sử dụng được cho việc lập mô hình.
Phân tích dữ liệu
Khám phá dữ liệu để hiểu các mô hình, xu hướng và mối quan hệ. Các kỹ thuật Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) như trực quan hóa và phân tích thống kê giúp khám phá những hiểu biết sâu sắc và hướng dẫn các bước tiếp theo.
Mô hình hóa dữ liệu
Dựa vào phân tích để xây dựng các mô hình có thể học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc phân loại. Điều này có thể liên quan đến việc lựa chọn các thuật toán, mô hình đào tạo phù hợp và tinh chỉnh chúng để có hiệu suất tối ưu.
Triển khai mô hình
Bước này sẽ được thực hiện sau khi chúng ta có một mô hình hoạt động tốt sẽ được tích hợp vào môi trường sản xuất nơi mô hình đó có thể được sử dụng để tạo ra kết quả trong thế giới thực. Điều này có thể liên quan đến việc tạo các ứng dụng web, API hoặc tích hợp mô hình với các hệ thống hiện có.
Ứng dụng AI trong khoa học dữ liệu
AI đóng một vai trò quan trọng trong các khía cạnh khác nhau của khoa học dữ liệu, nâng cao khả năng của nó và cho phép phân tích phức tạp hơn. Tại Neusplend, chúng tôi tận dụng tối đa những lợi ích mà AI mang lại trong việc phát triển và hoàn thiện các giải pháp khoa học dữ liệu. Có rất nhiều điều chúng ta có thể làm bằng cách áp dụng AI:
Phân tích dự đoán
Các kỹ thuật AI như thuật toán học máy (ML) được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán phân tích dữ liệu trong quá khứ để dự đoán kết quả trong tương lai. Điều này được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như tài chính để dự đoán giá cổ phiếu, chăm sóc sức khỏe để chẩn đoán bệnh và tiếp thị để dự báo hành vi của khách hàng.
Phát hiện bất thường
Các thuật toán AI được sử dụng để phát hiện các điểm bất thường hoặc ngoại lệ trong bộ dữ liệu, điều này có thể chỉ ra hành vi gian lận, lỗi hoặc hành vi bất thường tiềm ẩn. Phát hiện bất thường là rất quan trọng trong các ngành khác nhau như an ninh mạng, phát hiện gian lận trong tài chính và bảo trì dự đoán trong sản xuất.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Kỹ thuật NLP cho phép các nhà khoa học dữ liệu rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc, chẳng hạn như các bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá của khách hàng và các bài báo. Các mô hình NLP được hỗ trợ bởi AI có thể thực hiện các tác vụ như phân tích cảm xúc, nhận dạng thực thể và tóm tắt văn bản, hỗ trợ hiểu và phân tích dữ liệu văn bản trên quy mô lớn.
Chuẩn bị dữ liệu tự động
Các công cụ AI có thể tự động hóa quá trình làm sạch, chuyển đổi dữ liệu và kỹ thuật tính năng, giảm thời gian và công sức cần thiết cho các nhiệm vụ chuẩn bị dữ liệu. Điều này bao gồm các kỹ thuật như xác định giá trị bị thiếu, phát hiện ngoại lệ và lựa chọn tính năng, hợp lý hóa giai đoạn tiền xử lý dữ liệu trong các dự án khoa học dữ liệu.
Tối ưu hóa và ra quyết định
Các thuật toán tối ưu hóa AI được sử dụng để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa phức tạp và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Điều này bao gồm các kỹ thuật như thuật toán di truyền, mô phỏng quá trình ủ và học tăng cường, được áp dụng trong tối ưu hóa chuỗi cung ứng, phân bổ nguồn lực và quy trình ra quyết định chiến lược.
Lĩnh vực
Các dịch vụ Giải pháp Khoa học Dữ liệu của Neusplend sẽ thúc đẩy sự phát triển của công ty bạn trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
Bất động sản: Tìm kiếm và Đề xuất Bất động sản
Khoa học dữ liệu hỗ trợ các nền tảng và công cụ tìm kiếm bất động sản giúp người mua và người thuê tìm thấy những bất động sản phù hợp với sở thích, ngân sách và vị trí của họ. Hệ thống đề xuất sử dụng thuật toán lọc cộng tác, lọc dựa trên nội dung và máy học để cá nhân hóa các đề xuất về tài sản và nâng cao trải nghiệm của người dùng.
Edtech: Hỗ trợ giáo viên và phát triển chuyên môn
Các công cụ phân tích dữ liệu hỗ trợ các nhà giáo dục trong việc phân tích các phương pháp giảng dạy, động lực trong lớp học và các thước đo về sự tham gia của học sinh để đưa ra các sáng kiến phát triển chuyên môn. Những hiểu biết dựa trên dữ liệu giúp giáo viên tinh chỉnh chiến lược giảng dạy của họ, giải quyết nhu cầu của từng học sinh và thúc đẩy một môi trường học tập hỗ trợ.
Chăm sóc sức khỏe: Phân tích dự đoán để phòng ngừa và quản lý dịch bệnh
Các mô hình khoa học dữ liệu dự báo sự bùng phát dịch bệnh, xác định các nhóm dân số có nguy cơ cao và dự đoán kết quả của bệnh nhân dựa trên dữ liệu nhân khẩu học, lâm sàng và môi trường. Phân tích dự đoán cho phép can thiệp chủ động, phát hiện bệnh sớm và các chiến lược chăm sóc phòng ngừa được cá nhân hóa để cải thiện kết quả sức khỏe của bệnh nhân và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.
Thương mại điện tử: Phân tích cảm xúc của khách hàng
Các công ty thương mại điện tử sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích cảm xúc để phân tích đánh giá, phản hồi của khách hàng và tương tác trên mạng xã hội. Bằng cách hiểu tâm lý khách hàng và xác định các xu hướng hoặc vấn đề mới nổi, doanh nghiệp có thể cải thiện chất lượng sản phẩm, giải quyết các mối quan tâm của khách hàng và nâng cao uy tín thương hiệu.
Tài chính: Quản lý rủi ro và phát hiện gian lận
Kỹ thuật khoa học dữ liệu được sử dụng để đánh giá và giảm thiểu các loại rủi ro khác nhau, bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động. Các mô hình phân tích dự đoán phân tích dữ liệu giao dịch, hành vi của khách hàng và xu hướng thị trường để phát hiện các hoạt động gian lận, ngăn ngừa tội phạm tài chính và tăng cường tuân thủ quy định.
Logistic: Tối ưu hóa tuyến đường và quản lý nguồn lực
Các thuật toán khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu lịch sử giao thông, lịch trình giao hàng và năng lực phương tiện để tối ưu hóa việc lập kế hoạch tuyến đường và quản lý nguồn lực. Các mô hình tối ưu hóa tuyến đường sử dụng phân tích dự đoán và học máy để giảm thiểu mức tiêu thụ nhiên liệu, giảm thời gian giao hàng và tối ưu hóa việc sử dụng phương tiện.
Công nghệ chúng tôi sử dụng
Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
Mô hình học máy
Tích hợp và triển khai
Lưu trữ dữ liệu
Pandas
NumPy
Scikit-learn
OpenRefine
Spark
Arima
Seaborn
Scikit-learn
Yolo
TensorFlow
Flask
Django
Swift
Docker/Kubernetes
AWS
GCP
Azure
AWS S3
Google Cloud Storage
Microsoft Azure Blob Storage
Câu chuyện khách hàng
NeuSplend là một trung tâm của sự đa dạng và các giải pháp đổi mới cho bất cứ lĩnh vực và khách hàng nào. Chúng tôi không làm việc với bạn chỉ vì dự án, mà chúng tôi còn làm việc để đảm bảo sự thành công và hạnh phúc của bạn.
