ГипотезаПостановка измеримого вопроса
Согласуем предмет прогноза или классификации, бизнес-критерии и доступные признаки.
Data Science · работы под задачу
Аутсорсинг Data Science
Исследуем данные и проверяем гипотезы: формируем выборки, проводим эксперименты, строим прототипы моделей и оцениваем, есть ли основания переходить к внедрению.
CodeHub выполняет согласованный объём своей командой. До начала фиксируем границы, ожидаемый результат, проверку и порядок передачи.
Уточнение задачиПроверяемый результатПередача и развитие
Начнём с вашей задачи
Какая задача стоит перед вами: data science?
Ответьте на три вопроса — соберём вводные для обсуждения с командой.
Вопрос 1 из 3
Можно вернуться и изменить ответ
Какие задачи решаем: Data Science
Исследовательские задачи и доказательство применимости подхода; промышленный ML-сервис оценивается отдельно. Конкретный объём согласуем по результатам разбора задачи.
Гипотеза
ДанныеАнализ качества выборок
Изучаем полноту, смещения, пропуски и возможные утечки признаков.
ЭкспериментПрототипирование моделей
Проверяем базовые подходы и альтернативы на воспроизводимых разбиениях.
РезультатОценка пригодности
Сопоставляем качество с базовым сценарием и ограничениями последующего внедрения.
Команда: Data Science
Профили из действующего каталога CodeHub: роли и компетенции используем для определения состава работ. Объём и ответственность команды согласуем под проект.
Показано 6 из 27
Специалисты не найдены. Измените запрос или сбросьте фильтры.
Арсений Г.
Data Scientist
Ещё 14 навыков
Елизавета А.
Data Scientist
Ещё 10 навыков
Татьяна М.
Data Scientist
Ещё 6 навыков
Павел М.
Data Scientist
Ещё 5 навыков
Виктор Б.
Data Scientist
Ещё 2 навыка
Федор Ю.
Data Scientist
Ещё 2 навыка
Дмитрий Н.
Data Scientist
Ещё 2 навыка
Виктория Г.
Data Scientist
Ещё 1 навык
Александра Б.
Data Scientist
Ещё 1 навык
Максим Л.
Data Scientist
Ещё 1 навык
Анастасия Ф.
Data Scientist
Ещё 2 навыка
Елена С.
Data Scientist
Ещё 1 навык
Екатекрина С.
Data Scientist
Ещё 1 навык
Михаил Г.
Data Scientist
Ещё 2 навыка
Элеонора Г.
Data Scientist
Ещё 1 навык
Никита Д.
Data Scientist
Ещё 2 навыка
Тимур Д.
Data Scientist
Ещё 1 навык
Кристина А.
Data Scientist
Ещё 9 навыков
Алиса Б.
Data Scientist
Ещё 10 навыков
Илья В.
Data Scientist
Ещё 2 навыка
Егор П.
Data Scientist
Ещё 2 навыка
Галина Ф.
Data Scientist
Ещё 9 навыков
Тимофей И.
Data Scientist
Ещё 9 навыков
Вера С.
Data Scientist
Ещё 9 навыков
Алиса Н.
Scala Data Scientist
Ещё 15 навыков
Илья М.
Data Scientist (Python)
Ещё 1 навык
Вера Ж.
Data Scientist (Python)
Ещё 1 навык
Когда нужна услуга: Data Science
Решение начинается с контекста задачиПостановка измеримого вопроса
Согласуем предмет прогноза или классификации, бизнес-критерии и доступные признаки. На старте фиксируем ожидаемый результат и критерии проверки.
Анализ качества выборок
Изучаем полноту, смещения, пропуски и возможные утечки признаков. Сопоставляем решение с действующими процессами и ограничениями.
Где проходят границы услуги?
Достижение заданной точности или экономического эффекта нельзя гарантировать до исследования данных и гипотез.
Что получает заказчик
Результат работ
Ноутбуки или код экспериментов, оценки качества, описание данных и вывод о целесообразности дальнейших работ.
Материалы для команды
Передаём пояснения, схемы и настройки в согласованном составе; состав документов фиксируем перед началом.
Проверка качества
Проверяем критерии для задач «Постановка измеримого вопроса» и «Анализ качества выборок» с участием ответственных заказчика.
Передача и развитие
Проводим разбор выполненного, фиксируем оставшиеся вопросы и определяем необходимость дальнейших работ.
Подходы и инструменты: Data Science
Выбор подхода зависит от задачи, используемой системы и требований к сопровождению. Не навязываем один набор инструментов всем проектам.
Данные
EDA и подготовка
Изучаем распределения, качество и смысл признаков до обучения.
- Постановка измеримого вопроса
- Границы и зависимости
- Проверка согласованного результата
Модели
Baseline и эксперименты
Строим воспроизводимые сравнения и сохраняем критерии качества.
- Анализ качества выборок
- Границы и зависимости
- Проверка согласованного результата
Оценка
Валидация гипотезы
Отделяем наблюдаемый результат от обещаний; описываем условия применимости.
- Прототипирование моделей
- Границы и зависимости
- Проверка согласованного результата
Подготовка
Бизнес-вопрос, доступные датасеты, описание целевого события, ограничения на использование данных.
Вводные и доступыСогласование
Исследовательские задачи и доказательство применимости подхода; промышленный ML-сервис оценивается отдельно.
Критерии работПроверка
Ноутбуки или код экспериментов, оценки качества, описание данных и вывод о целесообразности дальнейших работ.
Результат и передачаКак работаем с существующим проектом
От обследования к согласованным изменениям
Сначала изучаем текущее состояние
Начинаем с профилирования источников и схемы признаков, затем определяем эксперимент и условия воспроизводимости.
До начала работ
Определяем доступы, допустимое воздействие на рабочую систему и ожидаемые критерии проверки.
- Текущая системаНачинаем с профилирования источников и схемы признаков, затем определяем эксперимент и условия воспроизводимости.
- Данные и зависимостиБизнес-вопрос, доступные датасеты, описание целевого события, ограничения на использование данных.
- Критерии измененийДостижение заданной точности или экономического эффекта нельзя гарантировать до исследования данных и гипотез.
Форматы выполнения услуги
Формат сотрудничества / 01
Проектные работы
Для ограниченной задачи с определёнными результатами, критериями приёмки и порядком изменения объёма.
Формат сотрудничества / 02
Time & Material
Для задач, где приоритеты могут меняться. Объём по времени и согласованные ставки определяются договором.
Формат сотрудничества / 03
Сопровождение
Для регулярных изменений и контроля согласованных компонентов. Режим и перечень работ обсуждаются отдельно.
Формат сотрудничества / 04
Отдельный этап
Начните с «Постановка измеримого вопроса»: уточним исходные данные, результат и условия проверки.
Этапы выполнения работ
Уточняем задачу
Бизнес-вопрос, доступные датасеты, описание целевого события, ограничения на использование данных. Описываем допустимый объём и основные ограничения.
Готовим план и оценку
Определяем последовательность работ, роли, риски, критерии для результата «Постановка измеримого вопроса».
Выполняем и проверяем
Изучаем полноту, смещения, пропуски и возможные утечки признаков. Ход работ сверяем с согласованными результатами и фиксируем изменения.
Передаём результат
Ноутбуки или код экспериментов, оценки качества, описание данных и вывод о целесообразности дальнейших работ. Вместе определяем, что остаётся на сопровождении.
Стоимость и сроки: Data Science
Оцениваем только согласованные работы. Доступность и объём данных, чистота разметки, сложность целевой метрики и число итераций эксперимента. Сроки формируем после уточнения исходных сведений, доступов и критериев приёмки.
Объём работ×Трудоёмкость команды→Согласованная оценка
| Этап | Что оцениваем | Что влияет на трудоёмкость |
|---|---|---|
| Обследование и требования | Бизнес-вопрос, доступные датасеты, описание целевого события, ограничения на использование данных. | Доступность вводных, состояние системы и число согласований. |
| Основные работы | Постановка измеримого вопроса: Согласуем предмет прогноза или классификации, бизнес-критерии и доступные признаки. | Доступность и объём данных, чистота разметки, сложность целевой метрики и число итераций эксперимента. |
| Смежные задачи | Анализ качества выборок и Прототипирование моделей. | Зависимости и необходимость промежуточных проверок. |
| Проверка и передача | Ноутбуки или код экспериментов, оценки качества, описание данных и вывод о целесообразности дальнейших работ. | Критерии приёмки, количество циклов и формат сопровождения. |
Какие вводные нужны для оценки
Бизнес-вопрос, доступные датасеты, описание целевого события, ограничения на использование данных. Достаточно описания проблемы и желаемого результата, чтобы начать обсуждение.
Стоимость, сроки, состав и режим работ определяются в индивидуальном предложении и договоре.Проверка результата, передача и дальнейшая работа
Проверяем согласованное
Для задачи «Постановка измеримого вопроса» используем утверждённые критерии и подтверждаем результаты в доступной среде.
Согласуем передачу
Ноутбуки или код экспериментов, оценки качества, описание данных и вывод о целесообразности дальнейших работ. Состав и формат подтверждаются заказчиком до закрытия этапа.
Учитываем ограничения
Достижение заданной точности или экономического эффекта нельзя гарантировать до исследования данных и гипотез. Необработанные риски явно фиксируем.
Определяем дальнейшие действия
При необходимости согласуем поддержку, контроль изменений и порядок обращения. Не заявляем заранее определённый SLA или режим дежурства.
Управление, доступы и права на результат
CodeHub организует выполнение согласованных задач своей командой. Контакт для согласования и приёмки определяет заказчик; порядок передачи доступов, конфиденциальность и права на результат фиксируются договором.
Опыт команды в проектах
Сначала — автоматизация тестирования на Python и работа с данными. Далее — проекты команды в других технологических направлениях.
1–3 / 9
01 / 09Московская биржа
Python · автоматизация тестирования
Московская биржа: автоматизация тестирования
Московская биржа. Автоматизация тестирования
85% критичных путей покрыто
02 / 09Крупнейший ритейл
Данные · смежный опыт
Крупнейший ритейл: SAP и Data
Крупнейший ритейл - проекты по SAP и Data
Data Lake и SAP-процессы
03 / 09Иннотех / ВТБ
Иннотех и ВТБ: усиление IT-команд
Усиление командами и точечными ИТ-специалистами команды интегратора Иннотех на проектах ВТБ и дочерних компаний
25+ специалистов выведено
04 / 09Крупный интегратор
HR CRM для крупного интегратора
Взаимодействие с интегратором в рамках разработки внутренней HR CRM для автоматизации рекрутмента и хранения внутренней базы кандидатов
40% сокращение времени найма
05 / 09Р-Фарм
1С-разработка для Р-Фарм
1С Разработка для Р-Фарм
1С модули для фармы
06 / 09МТС Digital / МТС WMS / МТС AI
МТС: усиление выделенными командами
Усиление команд, предоставление выделенной команды.
4 направления усиления
07 / 09Фиолетовый банк маркетплейса
Банковский маркетплейс: Java и Kotlin
Усиление отделов Java + Kotlin разработки.
Java + Kotlin усиление разработки
08 / 09ВинЛаб и Аптечки Столицы
Восстановление IT-инфраструктуры после кибератак
Восстановление ИТ-инфраструктуры после кибератак
60+ точек восстановлено
09 / 09EdTech-платформа
EdTech-приложение для школьников на Unity
Мобильное приложение для Edtech-платформы для школьников на Unity
80 000+ MAU
Видеоотзывы клиентов
Существующие отзывы о работе компании CodeHub; содержание отзывов не приписывается конкретному стеку.
1–3 / 5
Борис Губанов
Клиент CodeHub
Татьяна Тарасенкова
Гульмира
Вячеслав Юдин
Частые вопросы: Data Science
Что входит в услугу «Data Science»?
Исследовательские задачи и доказательство применимости подхода; промышленный ML-сервис оценивается отдельно. Состав уточняем по бизнес-задаче и отдельно фиксируем в предложении.
Какие материалы нужны для старта?
Бизнес-вопрос, доступные датасеты, описание целевого события, ограничения на использование данных. Если часть сведений отсутствует, обследование можно выделить отдельным этапом.
Что нужно учесть до начала работ?
Достижение заданной точности или экономического эффекта нельзя гарантировать до исследования данных и гипотез.
Можно ли начать с ограниченного этапа?
Да, например с задачи «Постановка измеримого вопроса». Согласуем результат, входные данные и критерии приёмки, прежде чем оценивать более широкий объём.
Как определяется стоимость и срок?
Доступность и объём данных, чистота разметки, сложность целевой метрики и число итераций эксперимента. Конкретная оценка появляется после согласования объёма и зависимостей.
Какой результат передаётся?
Ноутбуки или код экспериментов, оценки качества, описание данных и вывод о целесообразности дальнейших работ.
Можно ли работать с существующей системой?
Начинаем с профилирования источников и схемы признаков, затем определяем эксперимент и условия воспроизводимости.
Что происходит после завершения этапа?
Согласуем материалы передачи, ответственность за дальнейшую эксплуатацию и, если это нужно, отдельный объём сопровождения. Условия поддержки не предполагаются автоматически.
Обсудим вашу задачу
Опишите, что требуется проверить, спроектировать или выполнить. Разберём вводные и обсудим следующий шаг к оценке.