Formazione infrastruttura per il calcolo di affidabilità dei veicoli
Data Science
I servizi di Data Science, erogati da figure professionali definite 'Data Scientist' o più comunemente da team composti da developers, data engineers e data scientist consentono alle aziende di effettuare studi ed analisi sui dati con lo scopo di creare modelli esplicativi dei processi aziendali, identificare e quantificare cause ed effetti, identificare potenziali predittori di grandezze od eventi di interesse, classificare, raggruppare, caratterizzare i dati a disposizione in modo da derivare una migliore comprensione dell'azienda e del suo funzionamento anche in relazione al mondo esterno ed identificare azioni di controllo in grado di ottimizzare gli output del business. Completano i servizi in questo ambito le attività di formazione, progettazione e gestione relative alle piattaforme tipicamente utilizzate per le attività di Data Science come ad esempio KNIME, Dataiku, Jupyter, Zeppelin etc.
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Cliente
L’azienda si occupa di noleggio auto a Lungo Termine per le aziende, possessori di partita IVA e privati.
Bisogno del Cliente
- Identificazione di criteri per l’ottimizzazione della composizione della flotta e dell’assegnazione dei veicoli ai clienti
- Impatti ed evidenze in ambito riduzione del numero di veicoli a gasolio
- Sperimentazione di tecniche e strumenti di Data Science
Valore per il Cliente
- Sviluppo di pratiche e conoscenze interne per analisi dati
- Aggiornamento autonomo delle valutazioni di affidabilità
- Disponibilità di una piattaforma di sperimentazione.
Elementi differenzianti
- Tecniche di Data Science per l’esplorazione dei dati e l’analisi di causalità
- Approccio metodologico standardizzato e derivato dalla metodologia CRISP
- Capacità di quotare il lavoro a progetto, definendo degli outcome certi e suddividendo il lavoro in fasi verificabili a rischio ridotto.
Processi & Tecnologie
- Competenze algoritmiche e di implementazione di algoritmi complessi in ambito Python ed R
- Conoscenze approfondite dello stack Spark/Hadoop on premise e su AWS/Azure
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