Konzultace v oblasti Data Science

Poskytujeme cílené a efektivní poradenství v oblasti data science od první myšlenky až po implementaci. Cíle spolupráce i jednotlivé kroky stanovujeme společně s vámi, s důrazem na praktický přínos a realizovatelnost.

V codemanufaktur se nepovažujeme pouze za poradce. Jsme především tvůrci a realizátoři. Naše praktické zkušenosti s vývojem a zaváděním data science projektů nám v poradenství dávají významnou výhodu: víme přesně, co obnáší úspěšná realizace.

Co naše konzultace zahrnuje

Naše služby jsou určeny jak firmám, které teprve hledají vhodný use case, tak i těm, které již mají hotový koncept či produkt a chtějí ho dále rozvíjet.

1. Identifikace use case a role datové vizualizace

Určení vhodného use case (konkrétního způsobu využití dat) je jedním z prvních klíčových kroků každého data science projektu. V tomto procesu hraje důležitou roli explorační analýza dat, která pomáhá odhalovat skryté souvislosti a vzorce.

Nástroje a vizualizační metody, které data scientisti běžně využívají, významně přispívají k lepšímu porozumění datům. Platí totiž, že obraz vydá za tisíc slov, a to platí i pro čísla. Grafy, jako jsou spojnicové nebo bodové diagramy často zprostředkují informaci mnohem srozumitelněji než samotné číselné hodnoty. Volba správného typu vizualizace umožňuje nahlížet na data z různých úhlů a odhalovat nové souvislosti.

Zvláštní přínos mají interaktivní vizualizace, kde si uživatel může sám aplikovat filtry a zkoumat data podle svých potřeb. Taková forma prezentace umožňuje uživateli aktivně vstupovat do procesu analýzy, klást vlastní otázky a nalézat na ně odpovědi. V podstatě se sám stává datovým výzkumníkem.

Aby byla vizualizace skutečně přínosná, je třeba jednak vhodně agregovat a připravit data, jednak dobře znát výhody a omezení jednotlivých typů vizuální reprezentace.

2. Posouzení jednoho či více use case

Složitější zadání nebo výpočetně náročné úlohy často vyžadují nasazení algoritmů strojového učení (ML). Jejich vývoj zahrnuje řadu opakujících se procesních kroků, které slouží k postupnému vylepšování modelu a zvyšování jeho spolehlivosti.

Každý analyzovaný use case, resp. výsledek analýzy, prochází důkladným posouzením logiky a věrohodnosti závěrů. Ověřujeme například, zda byla použita správná vstupní data, zda některé proměnné nepřevyšují ostatní do té míry, že zkreslují interpretaci výsledků, a jaký to může mít dopad na celkovou spolehlivost modelu.

Tyto a další klíčové otázky důsledně zohledňujeme a zodpovídáme v rámci každého projektu.

3. Kontrola kvality dat a návrh opatření pro její zlepšení

Kvalita dat je zásadní téma ve všech oblastech spojených s data science a strojovým učením. Provádíme důkladnou analýzu vašich dat a připravujeme konkrétní doporučení, jak jejich kvalitu zvýšit.

Naším cílem je zajistit vysokou úroveň kvality dat v celém jejich životním cyklu od samotného sběru přes ukládání až po formát a strukturu, které budou odpovídat budoucím nárokům. Tím se vyhnete problémům s tzv. „datovým chaosem“, jehož dodatečné čištění a zpracování by znamenalo výrazné časové i finanční náklady.

4. Nové pohledy a podpora při rozvoji nápadů

Nezávislý pohled zvenčí často přináší cenný impulz pro nové, inovativní a udržitelně rozvíjející se směry. Rádi vás podpoříme při plánování a vyhodnocování stávajících i nových myšlenek ať už přineseme vlastní návrhy, nebo je budeme společně vytvářet.

Zvláštní přidanou hodnotu přinášejí interaktivní datové vizualizace, které umožňují uživatelům aplikovat vlastní filtry a analyzovat data podle individuálních otázek. Uživatel tak získává možnost aktivně zkoumat souvislosti a nacházet vlastní odpovědi, stává se z něj „datový průzkumník“.

Výběr vhodné formy vizualizace závisí jednak na správné agregaci a přípravě dat, jednak na znalosti výhod a omezení jednotlivých vizualizačních metod. Vhodná kombinace obojího je klíčem k srozumitelnému a přínosnému zobrazení informací.

Pomůžeme vám proměnit data v rozhodnutí.
Rádi s vámi probereme váš záměr a navrhneme konkrétní postup.