Python wykorzystywany jest do tworzenia części backend-owej aplikacji.
Front-end jest zazwyczaj pisany w językach przeglądarkowych - HTML, CSS i JavaScript w połączeniu z jednym z frameworków.
Zwięzłość języka i doskonałe biblioteki sprawiają, że projekty w Pythonie są tańsze i szybsze.

Dzięki dużemu wyborowi gotowych bibliotek, wbudowanym frameworkom do testów jednostkowych oraz funkcjonalności niezależnej od systemu operacyjnego Python jest powszechnie uznawany za świetne narzędzie do tworzenia aplikacji.

Python jest obecnie najszybciej rozwijającym się językiem programowania, zgodnie z badaniem przeprowadzonym przez Stack Overflow.

Tworzymy silniki rekomendacji, które prezentują inteligentne, intuicyjne techniki wizualizacji swoich wyników.

Silnik rekomendacji to system, który na podstawie analizy danych sugeruje użytkownikom produkty, usługi, informacje. Niezależnie od tego, rekomendacja może wynikać z wielu czynników, takich jak historia użytkownika i zachowania podobnych użytkowników.

Tworzymy oparte na danych modele predykcyjne, które w nowy sposób mogą pomóc firmom w rozwiązywaniu skomplikowanych problemów.

Analityka (lub analityka predykcyjna) wykorzystuje dane historyczne do przewidywania przyszłych zdarzeń. Zazwyczaj dane historyczne są wykorzystywane do zbudowania modelu matematycznego, który wychwytuje ważne trendy. Ten model predykcyjny jest następnie wykorzystywany na bieżących danych do przewidywania tego, co wydarzy się w przyszłości, lub do sugerowania działań, które należy podjąć w celu uzyskania optymalnych wyników.

W oparciu o wcześniejszą historię i wyniki, organizacje mogą uzyskać głębszy wgląd w trendy i wzorce dotyczące pracowników, klientów i konkurencji. Można również ograniczyć ryzyko, przewidzieć sukces i bezpieczeństwo. Jest to wynikiem przechwytywania i analizowania bieżących danych z wielu kanałów, w tym wiadomości e-mail, plików, wiadomości błyskawicznych, aplikacji CRM, relacyjnych baz danych, narzędzi współpracy i mediów społecznościowych.

Dobrym przykładem analizy w zestawieniu z AI są sprzedawcy internetowi wykorzystujący wyszukiwanie i zwyczaje zakupowe do przewidywania kolejnych prawdopodobnych zakupów klienta, a następnie kierujący swoje reklamy i e-maile reklamowe w oparciu o te przewidywania.

Personalizacja to dostosowanie treści do indywidualnych potrzeb użytkownika poprzez zaangażowanie w filtrowanie, klasyfikowanie, ustalanie priorytetów i dostosowywanie informacji. Personalizacja może być jawna, wykorzystująca bezpośrednie dane użytkownika, lub ukryta, oparta na wnioskowaniu na podstawie zgromadzonych danych.

Targetowanie jest jedną z form personalizacji. Na podstawie profilowania, do osób indywidualnych kierowane są  spersonalizowanych treści, które mają mieć określony wpływ na ich decyzje lub zachowanie.

Profilowanie jest możliwe dzięki śledzeniu ścieżek cyfrowych i masowemu gromadzeniu danych,  poprzez wykorzystanie plików cookie, wtyczek społecznościowych, pikseli śledzących, czujników otoczenia lub kodu stron trzecich wbudowanego w aplikacje.

Rozpoznawanie wzorców jest technologią, która umożliwia proces uczenia się. Dlatego jest to integralna część całej techniki uczenia maszynowego. Umożliwia algorytmom odkrywanie prawidłowości w ogromnych ilościach danych i pomaga klasyfikować je do różnych kategorii.

Rozpoznawanie wzorców jest procesem, który przygląda się dostępnym danym i próbuje sprawdzić, czy istnieją w nich jakieś prawidłowości.

Istnieją dwie główne części:

• Część eksploracyjna, w której algorytmy szukają wzorców w ogóle
• Część opisowa, w której algorytmy zaczynają kategoryzować znalezione wzorce

Bazą danych dla rozpoznawania wzorców może być cokolwiek: teksty lub słowa, obrazy, zdania (emocje), dźwięki i inne elementy i informacje.

Informacje uzyskane z procesu wyszukiwania wzorców mogą być wykorzystane w systemach analizy danych.

Przetwarzanie języka naturalnego (ang. Natural Language Processing lub NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, która daje maszynom możliwość czytania, rozumienia i wydobywania znaczenia z ludzkich języków.

Przetwarzanie języka naturalnego koncentruje się na interakcji pomiędzy nauką o danych a językiem ludzkim i ma zastosowanie w wielu branżach. Obecnie NLP przeżywa rozkwit dzięki ogromnej poprawie w dostępie do danych i wzrostowi mocy obliczeniowej, które pozwalają praktykom osiągnąć znaczące rezultaty w takich dziedzinach jak opieka zdrowotna, media, finanse i zasoby ludzkie.

Przygotowujemy strony internetowe, wortale, portale i landing pages.

Tworzymy wewnętrzne intranety z autoryzowanym dostępem dla pracowników oraz ekstranety umożliwiające współpracę między firmami.

Do tworzenia stron i portali internetowych wykorzystujemy otwarty kod źródłowy popularnych silników CMS (preferujemy MODX).