LR079 데이터 과학자 III

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데이터 과학자 III, 클라우드 컴퓨팅 기술 애자일 개발 노동률은 복잡한 빅 데이터 분석을 통해 비즈니스 동향과 문제를 식별합니다. 다양한 기술을 사용하여 여러 소스의 결과를 해석합니다. 모델 성능 및 데이터 정확도를 모니터링하고 분석하는 프로세스와 도구를 개발합니다. 모델을 구현하고 결과를 모니터링하기 위해 다양한 기능 팀과 협력하십시오.

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데이터 과학자 III, 클라우드 컴퓨팅 기술 애자일 개발 노동률은 복잡한 빅 데이터 분석을 통해 비즈니스 동향과 문제를 식별합니다. 통계 분석을 통한 간단한 데이터 집계에서 복잡한 데이터 마이닝에 이르기까지 다양한 기술을 사용하여 여러 소스의 결과를 해석합니다. 데이터 과학자 III는 조직을 위한 가장 가치 있는 비즈니스 솔루션을 설계, 개발 및 구현합니다. 빅 데이터를 준비하고, 데이터 모델을 구현하며, 비즈니스 솔루션을 지원하는 데이터베이스를 개발합니다. 비즈니스 문제를 최적화로 통합합니다. 대규모 데이터 집합에서 작업하고, 통찰력을 수집하고, 기계 학습 모델을 개발합니다. ML 모델을 개발, 교육 및 평가합니다. 모델을 구현하고 결과를 모니터링하기 위해 다양한 기능 팀과 협력하십시오. 모델 성능 및 데이터 정확도를 모니터링하고 분석하는 프로세스와 도구를 개발합니다. 데이터 과학자 III는 과학 학사 외에도 컴퓨터 과학, 데이터 처리, 수학 또는 기타 관련 분야에서 고급 학위(석사 또는 박사)를 필요로 할 수 있습니다. 데이터 과학자 III 작업은 일반적으로 독립적이고 본질적으로 협력적입니다. 프로젝트의 적당히 복잡한 측면에 기여합니다. 데이터 과학자 III가 되려면 일반적으로 9년 이상의 관련 경험이 필요합니다. 파이썬, 펄, C/C++ 또는 루비와 같은 스크립팅 언어에 프로그래밍 경험이 있어야 합니다. 기계 학습 알고리즘에 지식이 풍부하고 생산 파이프라인을 구축하는 데 경험이 풍부합니다. 시각화 도구 및 기술에 대한 경험. 좋은 분석 기술을 가지고. 데이터 마이닝, 분석 및 교육 세트 구성을 수행한 경험이 있습니다. 회귀, 시뮬레이션, 시나리오 분석, 모델링, 클러스터링, 의사 결정 트리, 신경망 등 고급 기계 학습 알고리즘 및 통계를 만들고 사용하는 경험 구글 애널리틱스, 사이트 촉매, 코어메트릭, 애드워즈, 크림슨 헥사곤, 페이스북 인사이트 등 제3자 제공업체의 데이터 분석 경험 다양한 기계 학습 기술(클러스터링, 의사 결정 트리 학습, 인공 신경망 등)과 실제 장점/단점에 대한 지식. 고급 통계 기술 및 개념(회귀, 분포 속성, 통계 테스트 및 적절한 사용 등)에 대한 지식 및 응용 프로그램에 대한 경험. 분산 데이터/컴퓨팅 도구 에 대한 경험: 맵/감소, Hadoop. 일반적으로 데이터 과학 관리자에게 보고합니다.

Brand

클라우드 컴퓨팅 기술

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