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Freelance

Mission freelance DATA SCIENTIST CONFIRME

PARTECK INGENIERIE
Publiée le
Git
Microsoft Power BI
Python

6 mois
100-590 €
Paris, France

Compétences techniques attendues • Maîtrise des concepts principaux en statistiques : théories des tests, économétrie, probabilités, ... • Maîtrise des concepts principaux en machine learning : processus d’entraînement d’un modèle, comment éviter le sur-apprentissage, comment échantillonner les données, ... • Apprentissage supervisé : connaissances des méthodes d’arbre de décisions, de bagging, boosting, de régression pénalisée, ... • Clustering : connaissance des méthodes de kmeans, CAH, DBSCAN, ... • Connaissance de méthode de deep learning : réseaux denses, réseaux convolutifs, ... • Maîtrise de SQL. • Maîtrise de Python : librairies classique en data science (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, ...), création d’environnements virtuels. • Connaissance sur les outils de dashboarding (PowerBI). • Maîtrise de git. • Savoir effectuer une recherche bibliographique. • Savoir restituer ses travaux d’analyse et de modélisation.

Freelance

Mission freelance DATA SCIENTIST

PARTECK INGENIERIE
Publiée le
AWS Cloud
Deep Learning
Microsoft Power BI

6 mois
100-650 €
Paris, France

Maîtrise des concepts principaux en statistiques : théories des tests, économétrie, probabilités, ... • Maîtrise des concepts principaux en machine learning : processus d’entraînement d’un modèle, comment éviter le sur-apprentissage, comment échantillonner les données, ... • Apprentissage supervisé : maîtrise des méthodes d’arbre de décisions, de bagging, boosting, de régression pénalisée, ... • Clustering : maîtrise des méthodes de kmeans, CAH, DBSCAN, ... • Maîtrise des méthodes de deep learning : réseaux denses, réseaux convolutifs, ... • Maîtrise de SQL. • Maîtrise de Python : librairies classique en data science (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, ...), création d’environnements virtuels. • Connaissance en recherche opérationnelle • Expérience avec un cloud provider : AWS, GCP ou Azure • Expérience dans l’encadrement de projet data science. • Connaissance sur les outils de dashboarding (PowerBI). • Maîtrise de git. • Savoir effectuer une recherche bibliographique. • Savoir restituer ses travaux d’analyse et de modélisation.

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