Projecten

  • Data Analyses op uw data
  • Data opschonen en gereed maken voor analyse
  • Consulting en advies op maat

Consulting en advies

  • Haal meer uit uw bestaande data
  • Data science voor uw business
  • Additionele data
  • Cloud leverancier of eigen hardware
  • Containerization en kubernetes

Data Science Platform

  • Uw eigen data analyses op ons cluster
  • Verschillende data science omgevingen beschikbaar
  • Gebaseerd op Python eco-systeem
  • Ook custom omgeving mogelijk
  • Interactieve interface met Jupyter

Machine Learning

  • Logistic regression, classification
  • Support Vector Machines, decision trees, random forests
  • Neurale netwerken en Deep Learning
  • Scikit-Learn
  • TensorFlow

Hardware en Software

Google Cloud Platform

Alle processing doen wij op het snelle en uiterst betrouwbare Google Cloud Platform. Ook onze data science platformen draaien daar op. Heeft u voor specifieke projecten echter een voorkeur voor een van de andere grote cloud providers, of uw eigen hardware, dan kan dat natuurlijk ook.

Kubernetes en Docker

Al onze services draaien in Docker containers op een Kubernetes cluster. Door kubernetes en Docker containers te gebruiken beschikken wij over een modern en veilig platform, dat fout-tolerant is, zelf-herstellend mocht er toch iets fout gaan, en met strikt van elkaar gescheiden processen.

Jupyther

De Data Science Platforms gebruiken Jupyther als userinterface. Jupyther biedt de mogelijkheid interactieve analyses op uw data te doen. Ook als u door ons een data analyse laat doen, dan leveren wij het resultaat in een Jupyther notebook, die u kunt gebruiken voor verdere analyse of presentatie.

Python Stack

De tools in de Data Science Platforms zijn alle onderdeel van het Python eco-systeem. De belangrijkste: Numpy voor numerieke berekeningen, Matplotlib voor grafische datarepresentatie, Pandas voor allerhande datamanipulatie en SciPy voor statistische en wiskundige bewerkingen.

Scikit-Learn

Scikit-Learn bevat alle functionaliteit voor de klassieke Machine Learning modellen zoals Classification, Linear Regression, Gradient Decent, Support Vector Machines en vele anderen. Daarnaast bevat het ook veel Transformers voor het geschikt maken van de data voor verwerking in de verschillende ML modellen.

TensorFlow

Voor alle Deep Learning modellen, gebaseerd op Neurale Netwerken hebben we TensorFlow. TensorFlow is oorspronkelijk ontwikkeld door Google, maar is intussen Open Source. Praktisch elk soort Neuraal Netwerk is met TensorFlow eenvoudig te bouwen.

Nieuwsgierig geworden?

Laat het ons weten en neem contact met ons op via ons contactformulier

Contactformulier

Laatste blog-posts

In ons BLOG brengen wij wetenswaardigheden op het gebied van Data Science en Machine Learning. Use cases, how-to guides, tutorials en links naar interessante artikelen. Alles met als doel het gebruik van Data Science en Machine Learning te promoten, en u op ideëen te brengen hoe u met deze disciplines uw bedrijfsvoering kunt verbeteren.

Blogs

op

Verder lezen