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Mapeamento, coleta e tratamento dos dados necessários para o projeto;

Definição do algoritmo apropriado com base nos objetivos do projeto, e início do treinamento do algoritmo;

Avaliação do desempenho do modelo de ML, otimização e implementação no ambiente de produção.

Análise detalhada dos sistemas, fontes de dados, ferramentas e processos de gerenciamento de dados existentes;

Projeção de uma arquitetura de dados compatível com os requisitos e necessidades da empresa;

Criação de pipelines de dados automatizados para extrair, transformar e carregar (ETL) os dados para o repositório.

Analisar necessidades e desafios da empresa para definir os KPIs;

Mapear as fontes de dados (como sistemas de CRM, ERP, bancos de dados, etc), coletá-los e tratá-los;

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Com a consultoria em Machine Learning da beAnalytic, a nossa equipe fica responsável por:

Mapeamento, coleta e tratamento dos dados necessários para o projeto;

Definição do algoritmo apropriado com base nos objetivos do projeto, e início do treinamento do algoritmo;

Avaliação do desempenho do modelo de ML, otimização e implementação no ambiente de produção.

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Com a consultoria em Business Intelligence da beAnalytic, a nossa equipe fica responsável por:

Analisar necessidades e desafios da empresa para definir os KPIs;

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