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Ce qu’il faut savoir sur Pandas
Pandas est une bibliothèque open-source pour Python, conçue pour la manipulation et l’analyse de données. Très populaire dans le domaine de la science des données et du traitement des informations, Pandas offre des structures de données flexibles et puissantes, comme les DataFrames et les Series, permettant de gérer efficacement des données tabulaires ou structurées. Avec Pandas, il est possible d’effectuer diverses opérations, telles que le nettoyage des données, les transformations, l’analyse statistique, ou encore la visualisation simple. Elle prend en charge de nombreux formats de fichiers, comme CSV, Excel, JSON ou SQL, facilitant l’importation et l’exportation des données. Grâce à sa facilité d’utilisation, ses performances et ses fonctionnalités avancées, Pandas est un outil incontournable pour les scientifiques de données, les analystes et les développeurs, leur permettant de travailler rapidement avec des données complexes.
Mission freelance
Data Scientist Machine Learning / Deep Learning et IA Générative -Aix eb Provence
Data Scientist Expérience souhaitée : 3 ans minimum 2 à 3 jours sur site Compétences requises Expérience confirmée en Machine Learning / Deep Learning et IA Générative. Bonne maîtrise de Python, SQL, Pandas, Scikit-learn, Numpy, Jupyter Notebook, Streamlit. Maîtrise des frameworks : TensorFlow, PyTorch. Connaissance du cycle de vie complet des modèles IA (conception, mise en prod, suivi). Curiosité, autonomie, capacité à faire de la veille technologique. Esprit d'équipe et envie de partager vos connaissances. Missions Analyser les problématiques métiers et démontrer la valeur ajoutée d’approches ML/DL ou IA Générative. Concevoir et mettre en production des modèles d’apprentissage automatique. Traiter de grandes quantités de données pour créer des jeux d'entraînement. Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et assurer l’explicabilité des modèles. Présenter les résultats de façon claire aux parties prenantes et suivre la performance des modèles dans le temps. Réaliser du prompt engineering pour les modèles d’IA Générative. Effectuer des benchmarks pour évaluer les modèles IA Gen. Optimiser les modèles (paramétrage, ajustements).
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