•TəsvirQiymətli veri mənbələrini tanımlamaq və toplama proseslərini avtomatlaşdırmaq, verilənlər və kod depozitarına girişləri idarə etmək
•Verilənləri analiz edərək yeni irəliləmiş analitik istifadə halları və biliklər yaratmaq
•Proqnoz modelləri və maşın öyrənmə alqoritmləri qurmaq
•Trendlər və nümunələri aşkar etmək üçün böyük məlumat həcmində analiz etmək
•Statistik analitikadan istifadə edərək uyğun veri riski örtüyünü təmin etməyə yönəlmiş eşikləri optimallaşdırmaq
•Stakeholderlərlə əməkdaşlıq etmək, analitik məsləhətlər və lazımi dəstəyi təmin etmək
•Sistemləri optimallaşdırmaq üçün metodoloji dəyişikliklərini dəstəkləmək.
TələblərTəhsil: Bakalavr dərəcəsiTələb olunan iş təcrübəsi: Müvafiq sahə üzrə ən az 1 il Texniki bacarıqları: Kritik Texniki Bacarıqlar: • AI / Maşın Öyrənmə • Proqnoz Analitikası • Proqramlaşdırma / Scriptləmə • Statistik Təhlil • Verilən Modelinqi Əsas Texniki Bacarıqlar: • Bulud Hesablama • Dərin Öyrənmə • Təbii Dil İşləmə • Böyük Məlumat İşləmə • Verilənlər Analizi • Verilənlərin Hazırlanması • Verilənlərin Əsaslandırılması • Proqnoz Analitikası • Maşın Öyrənmə Həyat Dövrü İdarəetmə Kritik təcrübə
•Daha geniş big data ekosistemi ilə tanış olmaq, məlumat saxlama həlləri (HDFS, NoSQL verilənlər bazaları) və məlumat emalçı çərçivələri daxil olmaqla
•Məlumat setinin strukturu, dəyişənləri və məzmunu haqqında əsas anlayışın inkişaf etdirilməsi
Uyğunluğunuzu görün
Daxil olun və CV-nizi yükləyin, AI bu elana uyğunluğunuzu analiz edib məsləhət versin.
•Mövcud çərçivələr və kitabxanalar istifadə edərək maşın öyrənmə modellərinin təlimatlandırılması
•Optimal performans üçün model seçimi və hiperparametr tüninqi aparılması.Statistik, qərar ağacı modelləri, k-means qruplandırması, logistika regresiya, Nöron, random forest, xgboost kimi modellərin tətbiqi
•Kategoriyal dəyişənləri kodlaşdırma kimi əsas məlumat transformasiya işləri.Əksik dəyərlərin mükəmmələşdirilməsi üçün irəli texnikaların istifadəsi
•Biznes məqsədlərinə uyğun olan əməliyyatlı məsləhətlər və nəticələr təqdim etmə
•Daha yüksək dəqiqlik və möhkəmlətmə üçün çoxlu modelləri birləşdirən ansambl metotlarının istifadəsi
•Modullu və təkrarlanabilən kod yaratmaq üçün siniflər, obyektlər, miras və inkapsulyasiya kimi OOP konseptlərini öyrənmək
•Proqramlaşdırma ilə kompleks problemləri daha küçələn, idarə edilə bilən tapşırıqlara bölmək və effektiv həllər təklif etmək
•Biznes proqnozlaşdırma və risk qiymətləndirmə üçün statistik model tətbiqi
•Müxtəlif məlumat modeli tətbiq etmək
•Hər hansı bir DWH və ya Göl Mühit üçün məlumat modeli inkişaf etdirmək. Vakansiyalardan daha tez xəbərdar olmaq üçün Telegram kanalımıza abunə olun!