Jakie przewagi oferuje Python?
Gotowe rozwiązania open-source
Python umożliwia szybkie tworzenie MVP aplikacji dzięki gotowym bibliotekom open-source.
Łatwy w utrzymaniu i skalowaniu
Dzięki prostej składni i licznym bibliotekom do testowania aplikacji, aplikacje stworzone w Pythonie są tańsze w utrzymaniu i dalszym rozwoju.
Ułatwia wykorzystanie danych biznesowych
Python jest świetnym i powszechnie stosowanym rozwiązaniem do zastosowań pokroju Data Science, Machine Learning i AI.
Python - Gotowe rozwiązania open-source
Gotowe rozwiązania open-source
Python jest powszechnie wykorzystywany do budowy MVP aplikacji przez ilość gotowych, kompletnych rozwiązań open-source, które skracają czas i koszty developmentu. Narzędzia takie jak Django, Flask czy FastAPI pozwalają developerom w szybki i prosty sposób tworzyć backend aplikacji webowych i mobilnych.
Dzięki temu firmy mogą nie tylko szybko wdrożyć funkcjonalne MVP, ale również zapewnić ich łatwe skalowanie w miarę wzrostu potrzeb. Na przykład, Django doskonale nadaje się do budowy platform e-commerce, które początkowo mogą obsługiwać niewielką liczbę transakcji, ale będą projektowane tak, aby łatwo radzić sobie z tysiącami użytkowników i zamówień jednocześnie.
Dostępność narzędzi przekłada się bezpośrednio na obniżenie bariery stworzenia własnej aplikacji, umożliwiając firmom szybsze testowanie pomysłów biznesowych i adaptację do zmieniających się warunków rynkowych.
Python - łatwy w utrzymaniu i skalowaniu
Dzięki prostej składni i szerokiemu wyborowi narzędzi, aplikacje stworzone w Pythonie są łatwiejsze i tańsze w utrzymaniu oraz rozbudowie. Python pozwala na szybkie i łatwe wprowadzanie zmian w aplikacjach, co jest kluczowe w szybko rozwijających się rozwiązaniach e-commerce czy FinTech. Dodatkowo, Python zapewnia wysoką wydajność w zarządzaniu i operacjach na dużych zbiorach danych, co pozwala na lepszą optymalizację procesów biznesowych dzięki ich automatyzacji.
Python - wykorzystanie danych biznesowych
Python jest świetnym i powszechnie stosowanym rozwiązaniem w Data Science, Machine Learning i AI. Zespoły na całym świecie coraz chętniej korzystają z tego języka do analizowania danych i podejmowania na ich podstawie strategicznych decyzji.
Python posiada gotowe rozwiązania, których możesz użyć, aby zacząć wykorzystywać dane do podejmowania decyzji. Praktyczne zastosowania Pythona, takie jak analiza trendów zakupowych, personalizacja ofert, czy analiza rentowności dużej ilości produktów pozwalają firmom nie tylko zwiększać swoje zyski, ale także poprawiać satysfakcję klientów.
Jakie technologie wykorzystujemy z Pythonem?
Pandas
Biblioteka do analizy danych, która oferuje struktury danych i funkcje do operacji na danych. Kluczowe narzędzie w Data Science i ML.
NumPy
Podstawowa biblioteka do obliczeń w Pythonie. Zapewnia wsparcie dla dużych, wielowymiarowych tablic i macierzy.
TensorFlow/Keras
Zaawansowane frameworki do Machine Learningu i Deep Learningu, które pozwalają na szybkie i efektywne budowanie i trenowanie modeli ML i AI.
pytest
Zaawansowany framework do testów, który ułatwia pisanie prostych, skalowalnych testów jednostkowych i funkcjonalnych.
Flask i Django
Flask jest idealny do mniejszych projektów, podczas gdy Django oferuje więcej wbudowanych funkcji i jest lepszy do złożonych aplikacji.
AWS
Zintegrowane środowisko dla aplikacji, które umożliwia wykorzystywanie skalowalnych usług obliczeniowych w chmurze do szybkiego rozwijania i wdrażania aplikacji.
Firmy, z którymi pracowaliśmy
Najczęstsze pytania
Ile czasu zajmuje stworzenie aplikacji?
Czas potrzebny na stworzenie aplikacji zależy głównie od ilości funkcjonalności, które chcemy stworzyć. Aby dostarczyć szybko wartość biznesową, naszym celem jest rozwiązanie najważniejszych problemów biznesowych w czasie nie dłuższym niż 3 miesiące od rozpoczecia współpracy. Zauważalne rezultaty zazwyczaj obserwujemy w pierwszym miesiącu prac - po tym, jak udostępnimy pierwsze funkcjonalności użytkownikom.
Co jeśli zmieni się koncepcja w trakcie projektu?
Wiemy, że w projektach IT zakres prac i potrzeby potrafią się zmienić z tygodnia na tydzień - dlatego nasz model współpracy jest dostosowany do częstych zmian w projektach. Pracujemy w modelu Time & Materials i opieramy się o zwinne metodyki zarządzania. Jeżeli zajdzie potrzeba zmiany nawet większości zakresu - nie mamy z tym żadnego problemu.
Jak bardzo powinienem być zaangażowany w rozwój mojego projektu?
Większość firm nie zaczyna stworzenia własnego rozwiązania ze względu na skomplikowany proces i znacznie wymagane zaangażowanie w projekt. Często okazuje się, że do współpracy przy tworzeniu aplikacji konieczne jest wydelegowanie wewnętrznego specjalisty na znaczną ilość czasu, co nie zawsze jest możliwe. Wypracowaliśmy procesy, które pozwalają nam stworzyć skuteczne rozwiązanie w sposób, który nie wymaga od Ciebie innej wiedzy niż branżowej oraz jest mniej czasochłonny - i przeprowadzimy Cię przez nie, aby dostarczyć rezultaty biznesowe.
Ile kosztuje stworzenie aplikacji w Pythonie?
Koszty projektu najbardziej zależą od jego czasochłonności i poziomu skomplikowania. Na pierwszym spotkaniu podamy Ci szacunkowy przedział kosztów, jaki będzie trzeba uwzględnić - zazwyczaj są to kwoty w przedziale od kilkunastu tysięcy złotych do górnych kilkuset. Przed rozpoczęciem współpracy zawsze analizujemy Twój przypadek i sprawdzimy, czy współpraca z nami będzie dla Ciebie rentowna w realnym czasie. Jeżeli uznamy, że realizacja projektu może nie być dla Ciebie opłacalna - poinformujemy Cię o tym wprost.
Czy możecie przejąć projekt po innej firmie?
Tak - znaczna część naszych klientów współpracowała już z innymi firmami, z którymi nie udało się dostarczyć projektu lub komunikacja była punktem zapalnym współpracy. Skontaktuj się z nami, aby przedstawić nam Twoją sytuację - przygotujemy plan naprawczy projektu tak, aby oszczędzić Twój czas i budżet.
Kontakt
Co możemy dla Ciebie zrobić?
Zadaj nam dowolne pytanie - z chęcią dowiemy się więcej o Twoich potrzebach i przedstawimy, jak możemy z nimi pomóc.
Pierwszym krokiem będzie umówienie spotkania on-line, na którym lepiej poznamy Twoją firmę i zbierzemy informację dotyczące problemów, które chcemy rozwiązać.
Odpowiemy również na Twoje wszelkie pytania dotyczące projektu i naszej pracy.