DATA SCIENTIST
وصف الوظيفة
- Freelance
- Casablanca
- Publié il y a 2 ans
Mission
- Collecte de données : Identifier et rassembler des données pertinentes à partir de diverses sources, qu’elles soient internes (bases de données de l’entreprise) ou externes (API, web scraping, etc.).
- Préparation et nettoyage des données: Nettoyer et transformer les données pour les rendre exploitables. Cela inclut le traitement des valeurs manquantes, la normalisation des formats, et l’élimination des doublons.
- Analyse exploratoire : Analyser les données pour en dégager des insights préliminaires. Cela peut inclure des vistalisationg. des statistiques descriptives et la recherche de correlations.
- Modélisation : Développer des modèles statistiques ou de machine learning pour résoudre des problèmes spécifiques (prédiction, classification, etc.). Cela implique le choix des l’algorithme, l’entraînement du modèle et l’évaluation de ses performances.
- Interprétation des résultats : Interpréter les résultats des analyses et des modèles, en traduisant les données en recommandations concrètes et en insights exploitables pour les décideurs.
- Langages de programmation : Python et R sont les plus couramment utilisés pour l’analyse de données et le machine learning.
- Outils de manipulation de données : Pandas et NumPy pour Python, dplyr pour R.
- Visualisation : Matplotlib, Seaborn, Plotly pour Python, ggplot2 pour R.
- Bases de données : SQL pour interroger des bases de données relationnelles, ainsi que NoSQL comme Cassandra.
- Environnements de développement : Jupyter Notebook, RStudio et IDE comme PyCharm.
- Machine learning : Scikit-learn, TensorFlow, Keras et PyTorch pour développer des modèles.
- Big Data : Hadoop, Spark pour traiter de grandes quantités de données.
- Outils de versionnage : Git pour gérer le code.
- Outils de déploiement: Docker, Kubernetes pour la mise en production des modèles.
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