揭秘数据科学核心

目录

🚀 简介
📊 数据科学的核心
🛠️ 数据科学的流程

• 数据获取
• 数据预处理
• 建模
• 性能评估
  💡 基于商业问题的数据科学
  🔍 数据降噪与特征提取
  📈 行业应用与合作伙伴关系
  🌐 全球拓展与合作伙伴关系
  👍 我们的优势
  🔎 商业模式解析
  🤔 常见问题解答

🚀 简介

大家好，我是David。早上好！像任何一家好的初创公司一样，我们始终以构成这家初创公司的人为基础，他们提供了解决方案。我们是一个由16个人组成的团队，其中大约一半是数据科学家和博士。这家公司的三位联合创始人在初创公司和技术实现方面拥有超过50年的经验。作为一名资深的连续创业者，这是我第13家初创公司，其中四家已被收购。在数据科学方面，整个世界都是基于从数据中获取洞见的，您能有多快地做到这一点，您能有多准确地做到这一点，您的模型是如何持久且稳定的。但核心的本质是如何从数据中获取业务可操作的答案，这是一切的核心。即使如此，根据Gartner的数据，84%的人工智能项目因为各种原因从未进入实际生产阶段，而仅去年，金融机构就在人工智能项目上花费了约190亿美元。我们在Viña做的事情相当有趣，我们拥有自己的平台bina，随着时间的推移，我们正在为金融机构添加越来越多的现成用例，无论是消费者信用风险，还是外汇预测，最重要的是，我们以前所未有的准确性、性能和质量提供这些用例。我们花了相当长的时间来获取并优化我们的消息传递和演讲，当涉及到如何使业务获得可操作的答案时，而不是数据科学平台，也不是数据科学框架，也不是模型或算法，而是金融机构所面临的业务问题的实际答案。在数据科学方面，流程多少已为人所知，从业务理解开始，然后是数据获取，最耗时的过程是数据预处理，然后是建模和性能评估。我们是目前市场上唯一一家实际上通过自己实现了整个数学后端的公司，我们不使用任何开源软件，也不使用任何机器学习框架。因为在每一个用例中，我们提供了最惊人的结果。顺便说一句，我们已经与世界上几家最大的银行合作，并且他们已经能够接受我们提供的最准确和最持久的模型。我们的核心知识产权之一是我们如何将信号处理和机器学习整合到同一个过程中，当涉及到数据降噪和特征提取时，以及为了减少金融数据中的噪音而采取的各种措施，我们能够实际上交付这些结果。

📊 数据科学的核心

数据科学的核心是从数据中获取业务洞见，其中包括如何快速准确地实现这一目标，以及模型的持久性和稳定性。

🛠️ 数据科学的流程

数据科学的流程包括数据获取、数据预处理、建模和性能评估等步骤。

数据获取

数据获取是数据科学流程的第一步，涉及收集和整理数据以供后续分析使用。

数据预处理

数据预处理是数据科学流程中最耗时的步骤之一，它涉及对数据进行清洗、转换和处理，以使其适合建模和分析。

建模

建模是数据科学流程的关键步骤之一，涉及选择合适的模型并对数据进行训练以生成预测结果。

性能评估

性能评估是确保模型准确性和稳定性的关键步骤，涉及对模型进行测试和验证以确保其在实际应用中的可靠性。

💡 基于商业问题的数据科学

数据科学的最终目标是为业务提供可操作的解决方案，而不仅仅是技术性的模型和算法。

🔍 数据降噪与特征提取

在金融数据等嘈杂数据中，数据降噪和特征提取是确保模型准确性的重要步骤之一。

📈 行业应用与合作伙伴关系

我们的技术已在金融领域取得成功，并与全球领先的银行和金融机构建立了合作关系，为他们提供了前所未有的准确性和持久性。

**🌐 全球拓展