LR079 डेटा वैज्ञानिक III

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डेटा साइंटिस्ट III, क्लाउड कंप्यूटिंग टेक्नोलॉजीज चंचल विकास श्रम दर जटिल बड़े डेटा विश्लेषण के माध्यम से व्यापार प्रवृत्तियों और समस्याओं की पहचान करता है । विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके कई स्रोतों से परिणामों की व्याख्या करता है। मॉडल प्रदर्शन और डेटा सटीकता की निगरानी और विश्लेषण करने के लिए प्रक्रियाओं और उपकरणों का विकास। मॉडल को लागू करने और परिणामों की निगरानी करने के लिए विभिन्न कार्यात्मक टीमों के साथ समन्वय करें।

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डेटा साइंटिस्ट III, क्लाउड कंप्यूटिंग टेक्नोलॉजीज चंचल विकास श्रम दर जटिल बड़े डेटा विश्लेषण के माध्यम से व्यापार प्रवृत्तियों और समस्याओं की पहचान करता है । सांख्यिकीय विश्लेषण के माध्यम से सरल डेटा एकत्रीकरण से लेकर जटिल डेटा खनन तक स्वतंत्र रूप से विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके कई स्रोतों से परिणामों की व्याख्या करता है। डेटा वैज्ञानिक III संगठन के लिए सबसे मूल्यवान व्यावसायिक समाधानों को डिजाइन, विकसित और लागू करता है। बड़ा डेटा तैयार करता है, डेटा मॉडल को लागू करता है और व्यावसायिक समाधानों का समर्थन करने के लिए डेटाबेस विकसित करता है। अनुकूलन वाले लोगों में व्यावसायिक समस्याओं को तैयार करें। बड़े डेटासेट पर काम करें, अंतर्दृष्टि इकट्ठा करें और मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करें। एमएल मॉडल का विकास, प्रशिक्षण और मूल्यांकन करें। मॉडल को लागू करने और परिणामों की निगरानी करने के लिए विभिन्न कार्यात्मक टीमों के साथ समन्वय करें। मॉडल प्रदर्शन और डेटा सटीकता की निगरानी और विश्लेषण करने के लिए प्रक्रियाओं और उपकरणों का विकास। बैचलर ऑफ साइंस की डिग्री के अलावा डाटा साइंटिस्ट III को कंप्यूटर साइंस, डाटा प्रोसेसिंग, मैथमेटिक्स या किसी अन्य संबंधित फील्ड में एडवांस डिग्री (मास्टर्स या पीएचडी) की जरूरत पड़ सकती है । डेटा वैज्ञानिक III काम आम तौर पर स्वतंत्र और प्रकृति में सहयोगात्मक है। एक परियोजना के मामूली जटिल पहलुओं के लिए योगदान देता है। एक डेटा वैज्ञानिक III होने के लिए आम तौर पर संबंधित अनुभव के 9 + साल की आवश्यकता है । पायथन, पर्ल, सी/सी + + या रूबी जैसी पटकथा भाषा के साथ प्रोग्रामिंग अनुभव होना चाहिए। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में जानकार और उत्पादन पाइपलाइनों के निर्माण में अनुभवी। दृश्य उपकरण और तकनीकों के साथ अनुभव। अच्छे विश्लेषणात्मक कौशल के अधिकारी। डेटा खनन, विश्लेषण और प्रशिक्षण सेट निर्माण का अनुभव करें। उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और सांख्यिकी बनाने और उपयोग का अनुभव: प्रतिगमन, सिमुलेशन, परिदृश्य विश्लेषण, मॉडलिंग, क्लस्टरिंग, निर्णय पेड़, तंत्रिका नेटवर्क, आदि। तीसरे पक्ष के प्रदाताओं से डेटा का विश्लेषण करने का अनुभव करें: गूगल एनालिटिक्स, साइट उत्प्रेरक, कोरमेट्रिक्स, एडवर्ड्स, क्रिमसन हेक्सागन, फेसबुक इनसाइट्स आदि। मशीन लर्निंग तकनीकों की एक किस्म का ज्ञान (क्लस्टरिंग, निर्णय पेड़ सीखने, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, आदि) और उनके वास्तविक दुनिया लाभ/ उन्नत सांख्यिकीय तकनीकों और अवधारणाओं (प्रतिगमन, वितरण के गुण, सांख्यिकीय परीक्षण और उचित उपयोग, आदि) और अनुप्रयोगों के साथ अनुभव का ज्ञान। वितरित डेटा/कंप्यूटिंग टूल के साथ अनुभव: मानचित्र/कम, हैडोप । आमतौर पर डेटा विज्ञान प्रबंधक को रिपोर्ट करें।

Brand

क्लाउड कंप्यूटिंग टेक्नोलॉजीज

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