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和鯨科技
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基礎信息

產(chǎn)品介紹

和鯨隸屬于上海和今信息科技有限公司,2015年創(chuàng)始于上海,是中國領先的數(shù)據(jù)智能化轉(zhuǎn)型、升級解決方案提供商。

和鯨隸屬于上海和今信息科技有限公司,2015年創(chuàng)始于上海,是中國領先的數(shù)據(jù)智能化轉(zhuǎn)型、升級解決方案提供商。旗下?lián)碛芯奂顺^50,000+數(shù)據(jù)智能人才的專業(yè)第三方數(shù)據(jù)科學社區(qū)kesci(科賽網(wǎng))、具備國際領先水平的數(shù)據(jù)分析及AI開發(fā)協(xié)作工具kescilab(簡稱“K-Lab”)以及企業(yè)數(shù)據(jù)智能化發(fā)展聯(lián)盟數(shù)據(jù)商業(yè)家。 和鯨以“connect people with data 數(shù)據(jù)與人的高價值鏈接”為使命,專注于挖掘商業(yè)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)人才的價值,通過數(shù)據(jù)化及AI轉(zhuǎn)型咨詢、算法業(yè)務咨詢、數(shù)據(jù)人才招聘與實訓、算法任務眾包、算法競賽、技術(雇主)品牌塑造,服務了包括中國聯(lián)通、中國平安、招商銀行、騰訊、百度、攜程、IBM、華為、南京市政府在內(nèi)的一批頂尖客戶。 公司旗下的K-Lab是目前國內(nèi)領先的第三方數(shù)據(jù)科學SaaS平臺,可滿足數(shù)據(jù)科學家、人工智能工程師、商業(yè)分析師等數(shù)據(jù)工作者在線完成分類、建模、分析、可視化、結(jié)果輸出等任務,并支持私有化部署和云端協(xié)同,幫助企業(yè)、高校、科研機構開展工業(yè)級數(shù)據(jù)科學應用與人工智能研發(fā)。
收起
公司名稱
上海和今信息科技有限公司
員工人數(shù)
11-50人
融資輪次
B輪,未披露
公司地址
上海市徐匯區(qū)虹橋路333號1幢206室
成立時間
2018
官方網(wǎng)址

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共4張
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中國聯(lián)通
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華為技術有限公司
5001-10000人
和鯨助力華為開發(fā)者大賽,號召社區(qū)開發(fā)者共同參與,提供大量創(chuàng)新解決方案。
華為是全球領先的ICT(信息與通信)基礎設施和智能終端提供商,專注于為運營商客戶、企業(yè)客戶和消費者提供有競爭力的ICT解決方案、產(chǎn)品和服務。華為通過開發(fā)者大賽,
IBM
5001-10000人
和鯨幫助IBM迅速構建AI服務生態(tài),使其研發(fā)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品更快地投入產(chǎn)業(yè)應用
IBM是全球最大的信息技術和業(yè)務解決方案公司,隨著大數(shù)據(jù)時代來臨,IBM希望利用人工智能技術、云計算助力各行業(yè)重鑄商業(yè)模式。Spark 是一個IBM為了集群計算
中國聯(lián)通
10000人以上
和鯨分別助力上海聯(lián)通和貴州聯(lián)通擴大科技品牌影響力,成功觸達并篩選優(yōu)質(zhì)企業(yè)與人才
中國聯(lián)通擁有覆蓋全國、通達世界的巨大通信網(wǎng)絡,致力于以運營商大數(shù)據(jù)資源為基礎,推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè),打造一個開放、合作、共贏的數(shù)據(jù)智能時代。依托數(shù)據(jù)分析平臺和數(shù)據(jù)競賽系
同盾科技
51-200人
和鯨幫助同盾聚焦行業(yè)前沿課題,引領語音智能識別工業(yè)級算法創(chuàng)新。
同盾是中國領先的專業(yè)智能風控和分析決策供應商,以AaaS(智能分析即服務)的風控理念,為超過10,000家客戶提供高效智能風險整體解決方案。在人工智能時代,同盾
招商銀行
1001-5000人
和鯨幫助招商銀行建立數(shù)據(jù)化雇主品牌形象,吸引了大量來自頂級高校的數(shù)據(jù)人才。
招商銀行信用卡中心招商銀行是國內(nèi)最具品牌影響力的商業(yè)銀行,招商銀行信用卡中心成立于2001年,在大數(shù)據(jù)時代,希望通過數(shù)據(jù)科學來驅(qū)動業(yè)務轉(zhuǎn)型、提高服務水平、降低風
中國平安
1001-5000人
在和鯨的協(xié)助下,平安得以大幅增加新業(yè)務的用戶數(shù)量和投資收益。
中國平安中國平安是國內(nèi)領先的綜合金融服務平臺,近年來積極布局人工智能領域,投入大量資源,希望成為金融科技引領者。和鯨為平安旗下的第三方征信機構“前海征信”和金融
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同類產(chǎn)品均分
綜合
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3.0
功能滿意度
- -
2.2
性價比
- -
1.4
易用性
- -
1.9
售后服務
- -
1.5
分數(shù)人員分布
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