Основание Aeriverovyx
Команда аналитиков данных объединилась для создания компании, специализирующейся на прогнозировании рыночных тенденций с применением статистических методов для бизнеса в Казахстане.
Аналитика рыночных тенденций, основанная на данных
Научный подход к прогнозированию для бизнеса
Aeriverovyx — команда специалистов по анализу данных и статистическому моделированию в Казахстане. Работаем с компаниями различных отраслей, применяя современные эконометрические методы и алгоритмы машинного обучения для исследования рыночных тенденций. Наш подход основан на научной строгости, прозрачности методологии и критической оценке результатов.
Прогнозы основаны на статистических моделях и исторических данных. Результаты могут варьироваться.
История компании
Развитие аналитических компетенций с момента основания
-
-
Первые крупные проекты
Реализованы комплексные проекты прогнозирования спроса для ритейла и анализа ценовой динамики для сельскохозяйственных компаний. Отработана методология работы с различными типами данных.
-
Расширение команды
Команда выросла до восьми специалистов. Добавлены компетенции в машинном обучении и визуализации данных. Внедрены процессы контроля качества моделей и технической документации.
-
Развитие методологии
Интегрированы современные алгоритмы градиентного бустинга и нейронных сетей в портфель методов. Разработана система автоматического мониторинга качества прогнозов и обновления моделей.
-
Отраслевая специализация
Накоплена глубокая экспертиза в анализе данных для ритейла, агросектора и финансовых услуг. Установлены партнерства с ведущими компаниями региона для совместных аналитических проектов.
Ценности и принципы
Наша миссия
Помогать бизнесу принимать информированные решения на основе качественного анализа данных и научно обоснованных прогнозов. Делаем аналитику рыночных тенденций доступной, понятной и применимой для компаний различного масштаба в Казахстане.
Наше видение
Стремимся стать ведущим партнером для бизнеса в области аналитического прогнозирования в регионе. Развиваем культуру использования данных для стратегического планирования, где решения основаны на фактах, а не на интуиции.
Научная строгость
Применяем проверенные статистические методы, проводим валидацию моделей по установленным стандартам, критически оцениваем результаты. Не допускаем манипуляций с данными для получения желаемых выводов. Следуем принципам воспроизводимости исследований.
Честность и прозрачность
Открыто говорим о возможностях и ограничениях прогнозных моделей. Указываем на неопределенность в оценках. Не обещаем гарантированных результатов. Делимся методологией и логикой построения моделей. Признаем ошибки и работаем над их исправлением.
Качество работы
Уделяем внимание деталям на каждом этапе проекта: от сбора данных до передачи результатов. Проводим многоуровневую проверку качества моделей. Создаем подробную документацию. Стремимся к совершенствованию процессов и методов работы.
Клиентоориентированность
Внимательно слушаем задачи клиентов, адаптируем методологию под специфику их бизнеса. Объясняем результаты доступным языком. Обеспечиваем консультационную поддержку после передачи моделей. Остаемся на связи для обсуждения вопросов и корректировок.
Развитие компетенций
Постоянно изучаем новые методы анализа данных, следим за развитием науки о данных. Посещаем конференции, читаем научные публикации, проходим специализированные курсы. Делимся знаниями внутри команды и с профессиональным сообществом.
Ответственность
Понимаем, что наши прогнозы могут влиять на бизнес-решения клиентов. Относимся к этому с должной ответственностью. Четко разграничиваем, что является результатом моделей, а что — нашими рекомендациями. Подчеркиваем необходимость учета рыночного контекста.
Наша команда
Специалисты с опытом в эконометрике, статистике, машинном обучении и отраслевой аналитике
Айгерим Садыкова
Руководитель аналитики
Опыт
Локация
Алматы, Казахстан
Области экспертизы
Временные ряды
Эконометрика
Управление проектами
Клиентское взаимодействие
Более 9 лет опыта в анализе экономических данных и построении прогнозных моделей. Руководит проектами от постановки задачи до передачи результатов клиентам.
Ключевые навыки
ARIMA моделирование
Регрессионный анализ
Python
Управление командой
Данияр Ержанов
Специалист машинного обучения
Опыт
Локация
Астана, Казахстан
Области экспертизы
Машинное обучение
Программирование
Оптимизация моделей
Работа с данными
6 лет работы с алгоритмами машинного обучения для решения задач прогнозирования. Специализируется на ансамблевых методах и глубоком обучении.
Ключевые навыки
Градиентный бустинг
Нейронные сети
Python
TensorFlow
Алмас Нурланов
Старший аналитик данных
Опыт
Локация
Алматы, Казахстан
Области экспертизы
Статистический анализ
Визуализация
Отчетность
Исследования
7 лет опыта в исследовательском анализе данных и построении отчетов. Специализируется на интерпретации результатов моделей для бизнес-аудитории.
Ключевые навыки
Статистика
SQL
Tableau
Презентация данных
Асель Токтарова
Аналитик данных
Опыт
Локация
Шымкент, Казахстан
Области экспертизы
Очистка данных
Feature engineering
Исследовательский анализ
Автоматизация
4 года работы с данными в различных отраслях. Отвечает за подготовку данных и исследовательский анализ на начальных этапах проектов.
Ключевые навыки
Python
Pandas
SQL
Jupyter
Признание и достижения
2025
Лучший аналитический проект года
Награда от Казахстанской ассоциации аналитиков за проект прогнозирования рыночных тенденций в агросекторе с применением многофакторного моделирования и машинного обучения для крупной сельскохозяйственной компании.
2024
Инновации в анализе данных
Сертификат за разработку оригинальной методологии комбинирования эконометрических моделей и алгоритмов машинного обучения для повышения точности прогнозов в условиях высокой волатильности рынков.
2025
Партнер года в ритейле
Признание от крупной ритейл-сети Казахстана за эффективное сотрудничество и высокое качество аналитических услуг по прогнозированию спроса и оптимизации ассортимента в региональных точках продаж.
2024
Публикация в профессиональном журнале
Статья о применении ансамблевых методов для прогнозирования временных рядов опубликована в журнале по прикладной статистике. Материал описывает методологию и результаты кейсов из практики компании.