数据科学
我们在经常性服务的基础上，使工程师和数据科学家的工作单元灵活起来。
方法论的基础是 尽早交付商业价值
我们的数据科学模式 不专注于编程 (这个问题已经解决了)，但在使用 现代解决方案 用于快速建立模型进行分析处理和利用。
概率预测模型
探讨
分析性的条纹
深度学习
和无监督学习
分析与数据科学
我们在运输、采矿、物流、开发、运营等行业和解决方案方面拥有丰富的经验。
务实的方法
我们的主要优势在于我们的务实方法和我们的方法论，包括反馈周期和模型的自动再训练。
我们根据需要使用动态云基础设施和内部解决方案。
