Data Science
ML/DL/CV אלגוריתמים של

​

"Prediction Consultants" מספקת מענה לבעיות עסקיות באמצעות אנליזות מתקדמות ופיתוחי מודלים. פירמת הייעוץ מבצעת פרויקטים של מדע נתונים, עורכת מחקרי מידע מעמיקים ומפתחת מודלים של למידת מכונה (ML), למידה עמוקה (DL) וראייה ממוחשבת (CV).

 

תחומי פעילות:

​

• פרויקטים של מדע נתונים לצורך זיהוי דפוסי התנהגות חוזרים ולטובת חיזוי התנהגויות עתידיות.

• פרויקטים של מדע נתונים לצורך בניית מודלי תמחור ולטובת חיזוי תקלות בציוד.

• פרויקטים של מדע נתונים לצורך פילוח לקוחות "דומים" ולטובת שיערוך Life-time-value של לקוח.

• פרויקטים של מדע נתונים לצורך אמידת דירוג אשראי/הסתברות לחדלות פירעון ולטובת אבחון מחלות.

• פרויקטים של מדע נתונים לצורך חיזוי נטישת לקוחות/עובדים ולטובת סינון דואר זבל.

• פרויקטים של מדע נתונים לצורך איתור הונאות ולטובת זיהוי אנומליות.

• פרויקטים של מדע נתונים לצורך בניית מודלים פיננסיים (מודלים סגורים, עצי החלטה וסימולציות מונטה-קרלו).

• פרויקטים של מדע נתונים לצורך בניית מערכות המלצה ולטובת חלוקת טקסטים לפי נושאים.

• פרויקטים של מדע נתונים בדומיין עיבוד אותות (לצורך זיהוי הקלטות שמע ולטובת סיווג דיבור).

• פרויקטים של מדע נתונים בדומיין עיבוד תמונה (לצורך זיהוי תמונות ולטובת סיווג וידאו).

• פרויקטים של מדע נתונים בדומיין NLP (לצורך זיהוי דימיון בין טקסטים ולטובת סיווג טקסטים כולל ניתוח רגש).

  

הפרויקטים מבוצעים במגוון הקשרים:

​​

• לצורכי הפקת תובנות עסקיות.

• לצורכי ניקוי, טיוב וסידור מידע המשמש למחקרים שונים.

• לצורכי הפעלת אלגוריתמים שונים של מידול, כריית מידע ו- Machine Learning על מידע שנאסף.

• לצורכי סיוע בבניית תהליכי הכנת מידע ואופטימיזציה של אלגוריתמים שונים.

• לצורכי השגת מידע (אינטגרציה של מידע ממספר מקורות, עבודה עם Big Data ועיבוד מידע לא מובנה)

• לצורכי חקירת מידע (תכנות, ניתוח סטטיסטי ובניית מודל לתחקור).

• לצורכי ניתוח אנליטי של מידע (חיזוי, כריית מידע, אופטימיזציה, עיבוד מידע טקסטואלי ואנליזה של Big Data).

• לצורכי הצגת מידע (הצגת תוצרי תחקור באמצעות בניית כלי ויזואליזציה שונים).

​

פרטים נוספים:

​

• ניסיון אנליטי ומעשי רב בתרגום דרישות עסקיות לפתרון טכני ואנליטי, אחריות על פיתוח ואיכות המודלים המפותחים משלב בחירת הגישה האנליטית/ הפתרון האלגוריתמי ועד לבחינת איכות תוצרי המודלים אל מול ה- KPI שהוגדרו ע"י הלקוח.

• ניסיון מעשי רב בייעוץ ובביצוע פרויקטים מבוססי מידע של אנליזות מתקדמות ופיתוחי מודלים בתחומי הערכות השווי והאקטואריה, השיווק והמכירות, ה- Insurtech, ה- Fintech (הלוואות והשקעות), זיהוי הונאות, אבחון מחלות וכו'.  

• מיומנות גבוהה הן במודלי Unsupervised ML והן במודלי Supervised ML לרבות במודלים של Deep Learning.

• פיתוח בשפות Python ו- Pyspark ובקיאות בחבילות פיתוח Scikit-learn ,TensorFlow ,Pyspark ,MLlib ו- Pandas.

• ניסיון עשיר בבניית מודלי Data (פאנלי נתונים), בניתוח נתונים ובבניית מודלים סטטיסטיים.

• ניסיון בפיתוח אלגוריתמים של ראייה ממוחשבת (Computer Vision) בדומיינים של Image ו- Audio.

• ניסיון בעבודה מול מאגרי מידע גדולים (Spark ו- MapReduce) ומול כלים ותשתיות Data בענן (IBM ו- Azure).

• ביצוע פרויקטים של מדע נתונים בהתאם למתודולוגיה הסטנדרטית הבינלאומית לכריית מידע (CRISP-DM).

• יישום וולנטרי של כללי האתיקה ותקנות אי התלות של ה- PDSIA- Professional Data Scientists' Israel Association

​