Vybrané projekty a case studies z oblasti Data Science, Machine Learning a datové analytiky. Každý projekt ukazuje konkrétní problém, použité řešení a měřitelné výsledky.
Výsledky v číslech
| Metrika | Hodnota |
|---|---|
| Dokončených projektů | desítky |
| Produkčních ML modelů (Unified Pipeline) | ~100 |
| Let zkušeností v DS/ML | 7+ |
| Průměrné zlepšení přesnosti modelů | 15 % |
| Zkrácení doby nasazení modelů | až 80 % |
Vybrané projekty
⚙️ Unified Pipeline
Problém: Fragmentované ML procesy, nekonzistentní kvalita modelů a dlouhé časy nasazení (10+ dní).
Řešení: Návrh a implementace jednotné ML pipeline na platformě Databricks s automatizovaným feature engineering, model registry a A/B testováním.
Výsledky:
| Metrika | Před | Po | Zlepšení |
|---|---|---|---|
| Čas nasazení modelu | 10 dní | 2 dny | −8 dní |
| Přesnost modelů | baseline | +15 % | +15 % |
| Čas běhu pipeline | 4 hodiny | 2.4 hodiny | −40 % |
Technologie: Python, PySpark, Databricks, MLflow, Optuna, Docker
🤖 Open Source projekty
- MCP Prompt Broker – routing instrukčních profilů pro AI agenty podle typu promptu
- PENB Energy Label Approximation – modelování energetické náročnosti bytů a simulace spotřeby
- WireGuard in Docker – VPN + Nginx reverse proxy architektura pro bezpečné publikování služeb
Oblasti expertízy
- Bankovnictví a finance: Propenzitní modely, CRM optimalizace, NBO, dynamické oceňování, produktová analytika
- MLOps: Automatizace ML pipeline, deployment, monitoring, model registry (MLflow)
- Big Data: PySpark, Databricks, Spark, Hadoop, Hortonworks, Oracle DBMS, distribuované výpočty
- BI & Reporting: Power BI, MS Excel, PL/SQL analytics, datové přenosy a integrace
- Ekonometrie: Makroekonomické analýzy, forecasting, časové řady
- AI Engineering: MCP, LLM integrace, RAG pipeline, implementace AI v korporátním prostředí
Zajímá vás, co mohu udělat pro vás?
Každý projekt začíná bezplatnou úvodní konzultací. Společně zjistíme, kde vám data a AI mohou nejvíce pomoci.