LR077 データサイエンティスト I

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データサイエンティストI、クラウドコンピューティング技術アジャイル開発労働率は、データの収集と処理を行います。 データの視覚化手法を使用して、ビジネス上の問題に対処し、情報を提示するためのコンピューター モデルを構築します。 大量の生の情報を分析して、会社の改善に役立つパターンを見つけます。 貴重なビジネスインサイトを抽出するためのデータ製品の構築を担当します。

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データサイエンティストI、クラウドコンピューティング技術アジャイル開発労働率は、一般監督の下で、データの収集と処理を行います。 データの視覚化手法を使用して、ビジネス上の問題に対処し、情報を提示するためのコンピューター モデルを構築します。 大量の生の情報を分析して、会社の改善に役立つパターンを見つけます。 貴重なビジネスインサイトを抽出するためのデータ製品の構築を担当します。 重要なデータ ソースを特定し、収集プロセスを自動化します。 構造化データと非構造化データの前処理を行う。 大量の情報を分析して、傾向やパターンを発見します。 新しいデータソースを取得し、その正確性を評価する方法を検索します。 予測モデルと機械学習アルゴリズムを構築し、アンサンブルモデリングを使用してモデルを組み合わせます。 データの視覚化手法を使用して情報を表示します。 ビジネスの課題に対するソリューションと戦略を提案する。 エンジニアリングチームおよび製品開発チームとのコラボレーション 予測モデルを使用して、顧客体験、広告ターゲティング、収益創出などを向上させます。 同社のテストモデルの品質とA/Bテストフレームワークを開発する。 さまざまな技術/機能チームと連携して、モデルを実装し、結果を監視します。 利害関係者と協力して、ビジネス データを使用して価値のあるビジネス ソリューションを作成する方法を決定します。 カスタム データ モデルとアルゴリズムを作成します。 データの正確性を確保しながらモデルのパフォーマンスを分析および監視するプロセス、手法、ツールを開発します。 高度なビッグデータ分析を通じてビジネスの傾向と変化を特定し、統計分析、データ集約、データマイニングを通じて複数のデータソースの結果を解釈するさまざまな手法を使用します。 コンピュータサイエンス、数学、その他の関連分野の学士号が必要です。 3-5年の実業経験が必要です。 分析、数学、統計のコツを持つ高度に分析的でなければなりません。 データの解釈には批判的思考力や問題解決能力、機械学習や研究への情熱が不可欠です。 ビジネス インテリジェンス ツール (Tableau など) とデータ フレームワーク (Hadoop など) を使用した経験があります。 優れたコミュニケーションとプレゼンテーションのスキル。 複雑な問題の解決に向けた自然な傾向。 データを処理し、そこから洞察を得るために、R、Python、SLQなどの統計プログラミング言語に関する知識や経験を持っている必要があります。 データ アーキテクチャの使用と開発の経験がある場合があります。

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クラウド コンピューティング テクノロジ

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