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Vos utilisateurs veulent interagir avec vos données? Tableaux de bord, visualisations, alimenter par une base de données. Nous écrivons des applications rapides, extensibles et bien documentées. Shiny est une belle approche pour démocratiser l'information qui réside chez vous.
Vous désirez rendre disponible des calculs R au reste de votre organisation? Une façon simple d'y arriver est d'utiliser Plumber. Nous facilitons son utilisation par vos équipes pour les aider à l'exploiter à son plein potentiel.
Un programme utilise trop de ressources? Besoin qu'il s'exécute plus vite? Nous pouvons définitivement vous aider. Nous sommes passionnés de performance, avec jugement. Parfois, une amélioration de 80% va suffire et c'est correct. On peut aussi pousser plus loin en transférant en C++.
Soit pour collaborer sur des packages publics ou pour mettre en place un minicran interne avec vos packages, nous sommes toujours prêts à contribuer. Les packages sont la meilleure façon de partager du code.
C'est inévitable, un problème en production est si vite arrivé. Une image Docker refuse de coopérer. Les performances régressent suite à un nouveau déploiement. Vous en avez besoin hier et il y a énormément de pression sur vos équipes. Nous avons été dans cette situation et avons trouvé des solutions alors que plusieurs auraient abandonné.
R a une panoplie de packages pour travailler avec les données géographiques. Ils peuvent remplacer un outil dédié dans plusieurs cas. Vos géographes pourraient en bénéficier. Nous pouvons aussi créer des cartes et des mosaïques vectorielles personnalisées pour vos besoins.
90% du temps est passé à convertir et traiter les données. Nous définissons des flux de transformation des données pour alimenter l'entraînement des modèles. Lorsque les modèles sont prêts, on prend le relais pour déployer en production.
Déterminer rapidement si vous pouvez extraire de la valeur de vos données. De plus, nous pouvons réviser vos modèles existants. Les meilleurs modèles proviennent d'experts en la matière. Nous les assistons avec les outils et les processus pour livrer de la valeur.
Qui a dit que des techniques simplifiées ne pouvaient pas résoudre des problèmes concrets. L'apprentissage profond n'est pas la solution à tout. Choisir le bon outil selon le contexte.
L'amélioration ("boosting") du gradient est une technique pratique. Cependant, ça peut être embêtant de configurer les hyperparamètres. On peut vous aider à vous y retrouvez.
Nous travaillons avec la plupart des fournisseurs qui offrent de l'infrastructure au Canada. L'infonuagique est parfaite pour les besoins extrêmes sporadiques et la puissance à la demande.
  • Google
  • DigitalOcean
  • Azure
  • AWS
Utilisez les actions avec GitHub ou des outils similaires pour automatiser les tâches répétitives liées à la gestion du code. Tester, valider et mettre en production tout en un. Profitez de la conteneurisation des applications quand c'est favorable.
Nous pouvons configurer des serveurs RStudio, Shiny ou Jupyter Notebook. On prend en charge la sécurisation, nginx et l'installation des moteurs d'exécution pour les notebooks. On peut également compiler les librairies GPU nécessaires à l'apprentissage machine. Comme ça, vous n'aurez pas à creuser dans la documentation de CUDA.