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¿Cómo abordamos un proyecto de Machine Learning con AWS?

Ayudamos a nuestros clientes para transformar digitalmente su negocio apoyándonos en las tecnologías más disruptivas de AWS. Actualmente encontrarse dentro del mundo analítico de datos permite obtener ventajas competitivas y queremos ser el mejor socio tecnológico en transformación digital. Entendemos la tecnología como un canal para crear valor para nuestros clientes y la excelencia como una forma de trabajo…

¿Por qué nosotros?

Nuestra trayectoria nos ha llevado a consolidarnos en desarrollo de productos centrados en los datos. Contamos con especialistas en estrategia y gobierno Cloud, gobierno del dato, Machine Learning y metodologías ágiles en formación continua para afrontar nuevos retos.
La experiencia acumulada en el desarrollo de soluciones sobre Cloud nos ha permitido conseguir el grado máximo de partnership con AWS desde 2016 como Partner Premier, además de las competencias Data & Analytics y MSP. Durante el año 2018, hemos sido uno de los partners europeos verificados por AWS para poder realizarauditorías WAF (Well Architected Framework).

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Metodologías

Colaboramos desde las fases de planificación de objetivos, conocimiento del trabajo del cliente, hasta las fases de seguridad, productivización y gestión del dato.

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Soluciones inteligentes

  • Ayudamos a diseñar e implementar soluciones cloud para que las empresas puedan implantar un modelo data-centric basado en plataformas escalables, posibilitando la creación de nuevos productos inteligentes o incluso nuevos modelos de negocio.
  • Ofrecemos la experiencia y el conocimiento a sus clientes adquiridos durante los últimos años, durante los cuales ha puesto en producción soluciones de machine learning con AWS.
  • Uno de los servicios AWS de machine learning es Amazon SageMaker, una plataforma que facilita desarrollar y poner en producción modelos de aprendizaje automático de forma rápida e integrada. Se trata de un servicio completamente administrado que cubre cada una de las etapas de un proyecto de aprendizaje automático. Los principales algoritmos de machine learning incluidos son K-means, PCA y XGBoost entre otros. Además, ofrece varias opciones a la hora de entrenar modelos: a través del propio Jupyter notebook, con los modelos que SageMaker provee o bien con modelos propios.
  • Además de Amazon SageMaker, hemos realizado proyectos con MxNet, TensorFLow, Rekognition, AMIs de aprendizaje profundo.

Casos de éxito con AWS

  • Entre nuestros clientes se encuentran empresas de diferentes sectores como infraestructuras, financiero, eléctrico, seguridad o alimentación. Compañías como DIA han depositado su confianza en nosotros llevar a cabo varios casos de uso de Machine Learning.
  • Nos gustan los retos tecnológicos que permitan a la compañía ganar conocimiento y experiencia. Un ejemplo es el caso de éxito de BBVA & Data Analytics, en el que se materializó un sistema de recomendación similar al modelo económico Long Tail usando GPU para el procesamiento de la gran cantidad de datos que se requería manejar. El caso fue presentado en el AWS Summit Madrid 2017.
  • En el pasado AWS Summit Madrid 2019 nuestro cliente Estrella Galicia mencionó su apuesta por el machine learning tanto en procesos de distribución, como de logística e incluso de fabricación. Hemos apoyado en su apuesta por hacer sus desarrollos sobre IA en la nube a través de los servicios de AWS.

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