Data Science & Analytics

Issus des meilleures écoles d'ingénieurs (X, Centrale, Ensimag, Telecom), nos Data Scientist ne font pas juste de beaux algo !

Ils sélectionnent les données les plus pertinentes, les transforment en mettant en oeuvre les pipelines adéquats, et en extraient de la valeur en utilisant des outils de modélisation statistique et des modèles de machine learning implémentés sur des framework tels que Tensorflow ou Pytorch. Ils assurent également l’industrialisation des modèles qu’ils mettent en place en se coordonnant avec nos Data Engineer/Ops qui les déploient sur vos infrastructures cloud (AWS, GCP, Azure).

Nos missions

Exploration des données

Nous effectuons les analyses statistiques nécessaires pour comprendre vos données et extraire les informations pertinentes pour l’élaboration des modèles afin de répondre au mieux à votre problématique data.

Transformations et chargement des données

Nous utilisons les outils adéquats afin de réaliser les transformations de vos données pour les rendre exploitables et mettons en oeuvre les protocoles qui permettent d’automatiser leurs transformations et leur chargement.

Création de modèles de Machine/Deep Learning

En nous basant sur notre expertise et sur l’état de l’art en machine learning, nous réalisons les modèles qui permettront de répondre au mieux à votre besoin.

Valorisation des résultats

La synthèse des résultats de Machine Learning et leur présentation sous un format clair est une étape clé pour permettre à vos experts métier d’en tirer le meilleur profit. Nos Data Scientist maitrisent les outils de DataViz les plus utilisés sur le marché (DataStudio, Looker, PowerBI...) et seront en mesure de vous présenter des dashboard de qualité.

Références

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BlaBlaCar

Expertise GCP

Google Cloud | Big Query | Data Studio

Alimentation et refonte d'un dashboard business pour la nouvelle activité BlaBlaLines

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Routard.com

Détection de tendances

Tensorflow | GCP | NLP

Détection de tendances liées aux partenaires du Routard.com à travers l'analyse des sentiments des messages du forum

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Pernod Ricard

Data Portal / CDB / BA

NodeJS | Typescript | Angular | AWS | Azure | Python

Réalisations de plateformes métiers techniquement innovantes et très challengeantes en terme d'expérience utilisateur et de diversité

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Pernod-Ricard

Data Portal

Angular | AWS Lambda | DynamoDB | PowerBI | Snowflake | Databricks

Depuis 2017, nous collaborons avec le groupe Pernod-Ricard pour construire le portail aujourd'hui par 5100 collaborateurs pour consulter et explorer les datas et dashboards à disposition.

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Teréga

Refonte des rapports Omega en Looker

Looker | Google Cloud Platform | Google Data Studio | Big Query

Acteur majeur du transport de gaz en France, Teréga a fait le choix de s’appuyer sur l’écosystème Google Cloud sur un ensemble de besoins. Neoxia apporte de l’expertise et une capacité concrète de réalisation et d’industrialisation de dashboards et de rapports analytiques grâce à Looker, l’outil BI récemment acquis par Google Cloud Platform afin de compléter sa solution BI.

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Teréga

Suivi de compétences avec Looker

Looker | Google Cloud Platform | Google Data Studio | Big Query

A partir de dashboards « suivi de compétences » créés dans Datastudio, puis dupliqués, Neoxia a accompagné Teréga dans la gestion des accès et l’anonymisation des données afin de répondre à leurs enjeux : ne plus avoir à dupliquer les rapports dans Looker et limiter le nombre de rapports (2 rapports au lieu de 50)

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Conseil général 93

Big water

Java | Spark | Hadoop | Angular

Plateforme de gestion de l'eau offrant de puissants outils de calcul et de visualisation des données

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Pernod-Ricard

Fiabilisation BDD consommateurs centralisée

Data Quality | RGPD | Python | SQL

Analyse des KPIs métier et développement de scripts pour améliorer la qualité des données (dédoublonnage, consolidation des données des filiales) et la mise en conformité RGPD.

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Térega

Prévision de consommation de gaz

Tensorflow | GCP | AI Platform

Développement et déploiement d'un modèle ML pour la prévision de consommation de gaz dans les postes de livraison de Teréga à J+2

aller plus loin

Le point de vue de la Team
Meet Owain, Data Scientist
(et Marceau aussi, de la team JS !)