LR079 Data Scientist III

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Data Scientist III, Cloud Computing Technologies Agile Development Labor Rate identifie les tendances et les problèmes de l’entreprise grâce à une analyse complexe du Big Data. Interprète les résultats de sources multiples à l’aide d’une variété de techniques. Développer des processus et des outils pour surveiller et analyser les performances du modèle et la précision des données. Coordonner avec différentes équipes fonctionnelles pour mettre en œuvre des modèles et surveiller les résultats.

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Data Scientist III, Cloud Computing Technologies Agile Development Labor Rate identifie les tendances et les problèmes de l’entreprise grâce à une analyse complexe du Big Data. Interprète les résultats de plusieurs sources à l’aide d’une variété de techniques, allant de l’agrégation de données simple par l’analyse statistique à l’exploration de données complexe indépendamment. Data Scientist III conçoit, développe et met en œuvre les solutions d’affaires les plus précieuses pour l’organisation. Prépare le Big Data, implémente des modèles de données et développe des bases de données pour prendre en charge les solutions métier. Formuler des problèmes d’affaires en optimisations. Travaillez sur de grands ensembles de données, rassemblez des idées et développez des modèles d’apprentissage automatique. Développer, former et évaluer des modèles ML. Coordonner avec différentes équipes fonctionnelles pour mettre en œuvre des modèles et surveiller les résultats. Développer des processus et des outils pour surveiller et analyser les performances du modèle et la précision des données. En plus d’un baccalauréat en sciences, Data Scientist III peut nécessiter un diplôme avancé (maîtrise ou doctorat) en informatique, traitement des données, mathématiques ou tout autre domaine connexe. Le travail data scientist III est généralement indépendant et collaboratif. Contribue à des aspects modérément complexes d’un projet. Pour être un data scientist III nécessite généralement 9 + ans d’expérience connexe. Devrait avoir une expérience de programmation avec un langage de script tel que Python, Perl, C/C++ ou Ruby. Bien informé dans les algorithmes d’apprentissage automatique et expérimenté dans la construction de pipelines de production. Expérience avec les outils et les techniques de visualisation. Posséder de bonnes compétences analytiques. Expérience de l’exploration de données, de l’analyse et de la construction d’ensembles de formation. Expérience dans la création et l’utilisation d’algorithmes et de statistiques avancés d’apprentissage automatique : régression, simulation, analyse de scénarios, modélisation, regroupement, arbres de décision, réseaux neuronaux, etc. Expérience d’analyse des données de fournisseurs tiers : Google Analytics, Site Catalyst, Coremetrics, Adwords, Crimson Hexagon, Facebook Insights, etc. Connaissance d’une variété de techniques d’apprentissage automatique (clustering, apprentissage des arbres de décision, réseaux neuronaux artificiels, etc.) et de leurs avantages/inconvénients réels. Connaissance des techniques et concepts statistiques avancés (régression, propriétés des distributions, tests statistiques et utilisation appropriée, etc.) et expérience des applications. Expérience avec les outils distribués de données/informatiques : Map/Reduce, Hadoop. Fait généralement rapport au gestionnaire des sciences des données.

Brand

Cloud Computing Technologies

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