Mustafa

Junior-Datenwissenschaftler mit 1 Jahr Erfahrung im Praktikumsprogramm für Datenwissenschaftler. Driven Data Science Praktikant, der bereit ist, in anspruchsvollen Umgebungen für die Verarbeitung digitaler Informationen erfolgreich zu sein. Mit meinen fortgeschrittenen kognitiven Fähigkeiten bin ich bestrebt, meine Fähigkeiten in quantitativer Modellierung, prädiktiver Modellierung, maschinellen Lernalgorithmen/-frameworks (z. B. scikit-learn) und Deep-Learning-Frameworks (z. B. Tensorflow, Keras, PyTorch), Statistiken und Experimenten einzubringen, um die zu verbessern Einblicke in Daten aus der realen Welt und groß angelegte Probleme auf die nächste Stufe. Was haben wir während des Data Science Internship-Programms durchgeführt? • Durchführung fortschrittlicher Datenextraktionstechniken aus der Datenbank unter Verwendung von SQL, Datenmanipulation und Vorverarbeitung • Durchführung von explorativer Datenanalyse, statistischer Datenmodellierung und maschinellem Lernen mit Python, um Anwendungsfälle für Analysen voranzutreiben • Entwickelte und codierte Algorithmen und automatisierte Prozesse zum Bereinigen und Auswerten großer Datensätze aus mehreren unterschiedlichen Datenbanken • Präzise aussagekräftige Erkenntnisse aus großen Daten- und Metadatenquellen mithilfe von PowerBI und Tableau • Erstellte Datenvisualisierungsgrafiken, erstellte Dashboards, übersetzte komplexe Datensätze in umfassende visuelle Darstellungen • Anwendung geeigneter datenwissenschaftlicher Techniken zur Lösung von Geschäftsproblemen wie EDA, statistische Analyse, überwachte und nicht überwachte maschinelle Lernalgorithmen wie Kundensegmentierung, RFM-Analyse, Warenkorbanalyse, NLP usw • Zusammenarbeit mit Geschäfts- und Technologie-Stakeholdern, um den Geschäftskontext zu verstehen und das Domänenwissen zu erweitern • Einblicke präsentieren und Projektdokumentation durchführen Zuvor hatte ich erfolgreich einen 7-monatigen intensiven und erfolgreichen Kurs zu Python, SQL, künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML), Deep Learning (DL), Statistik, Tableau, PowerBI, Web Scraping, Streamlit, Docker, AWS EC2 abgeschlossen , Kolben, Heroku.