Data science

10 Công việc Khoa học Dữ liệu hàng đầu để ứng tuyển vào tháng 9 năm 2021

Tìm kiếm một công việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu? Hãy xem những cơ hội mới này Hiện tại, khóa học khoa học dữ liệu là một trong những khóa học hàng đầu hỗ trợ bạn tiếp cận các lĩnh vực việc làm có xu hướng trên toàn cầu. Nếu bạn đang theo học một khóa học về khoa học dữ liệu hoặc bạn đã là một nhà khoa học dữ liệu thì không nghi ngờ gì nữa, đó là nghề tốt nhất để theo đuổi sự nghiệp của bạn trong thế giới đang phát triển hiện nay. Mỗi tổ chức có những nhu cầu cần thiết liên quan đến khoa học dữ liệu; Tuy nhiên, các công việc khác nhau đều trực tiếp hoặc gián tiếp, liên quan đến khoa học dữ liệu, những công việc này là nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, kiến ​​trúc sư dữ liệu, kỹ sư học máy, kỹ sư dữ liệu lớn và chuyên gia trí tuệ nhân tạo. Dưới đây là các công việc khoa học dữ liệu 10 hàng đầu để ứng tuyển vào tháng 9 2021: Quản lý cấp cao – Khoa học dữ liệu tại Bain & Công ty Vị trí: Bangalore Trách nhiệm: Cung cấp khả năng khoa học dữ liệu cho các nhóm trường hợp Bain và khách hàng trên khắp thế giới. Bạn sẽ làm việc với các nhóm trường hợp để thúc đẩy kết quả bằng cách khảo sát nhu cầu và tạo ra các kỹ thuật, sản phẩm và khả năng khoa học dữ liệu. Thúc đẩy các sắp xếp hợp lý mang kinh nghiệm cơ bản cho một loạt các vấn đề như tập trung vào khách hàng và phân khúc thị trường, cấu hình sản phẩm, nâng cao tiếp thị, dự đoán yêu cầu và định giá thương hiệu, kiểm tra lợi ích và giá trị, xác định gian lận. Làm việc cùng với và tác động đến nhân viên tư vấn kinh doanh và những người tiên phong như một tính năng của các nhóm đa lĩnh vực để đánh giá các sơ hở và thúc đẩy các câu trả lời dựa trên thông tin cho khách hàng của Bain trên các lĩnh vực. Quản lý cấp cao – Khoa học dữ liệu tại The Smart Cube Vị trí: Noida / Gurgaon Trách nhiệm: Lập kế hoạch giải pháp cho các dự án kiểm tra tiên tiến (đếm dữ liệu lớn) – sử dụng phương pháp nào, sử dụng công cụ / đổi mới nào, v.v. như thời gian, nỗ lực, khả năng nhóm cần thiết, v.v. Đảm nhận quyền sở hữu đối với việc chuyển tải cho các dự án bao gồm việc tạo ra các mô hình ML thích ứng và tính toán cũng như giải mã năng suất. Nói về các quyền tự do khác nhau với khách hàng hiện tại và khách hàng mong đợi ở cấp độ chuyên biệt. TOP 10 DỰ ÁN KHOA HỌC DỮ LIỆU XÂY DỰNG KẾT QUẢ VỚI NGUỒN MÃ SOLIDITY VS CLARITY VS MOVE: CUỘC CHIẾN CỦA NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH HỢP ĐỒNG THÔNG MINH 7 KHÓA HỌC KHOA HỌC DỮ LIỆU ĐƯỢC ĐÁNH GIÁ HÀNG ĐẦU TRÊN COURSERA ĐỂ TRỞ THÀNH NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU CHUYÊN NGHIỆP Nhà khoa học dữ liệu – Ngân hàng / Bảo hiểm tại Aureus Analytics Vị trí: Mumbai Trách nhiệm: Hơn 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực bảo hiểm hoặc ngân hàng về việc sử dụng phân tích (mô hình thống kê / học máy) để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Làm việc chặt chẽ với các khách hàng doanh nghiệp để hiểu các điều kiện tiên quyết của họ, đánh giá các nguồn thông tin có thể truy cập và đề xuất các câu trả lời dựa trên khoa học thông tin để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Hiểu từ trong ra ngoài các tính toán như tái phát trực tiếp và chiến lược, cây lựa chọn, rừng ngẫu nhiên, tăng độ dốc, phân nhóm, mạng nơ-ron và dự báo chuỗi thời gian. Nhà khoa học dữ liệu – Chủ sở hữu sản phẩm tại Dell Vị trí: Bangalore Trách nhiệm: Chỉ định và chỉ đạo một nhóm chuyên gia thực hiện các kỳ vọng phân tích và chi tiết quan trọng để đáp ứng nhu cầu kinh doanh. Giúp doanh nghiệp chủ động với việc giải thích và rút ra các quyết định có thể hành động từ thông tin. Hãy trở thành một phần cần thiết của nhóm phân tích và thông tin chi tiết về doanh nghiệp với tư cách là chủ sở hữu sản phẩm của nhóm phần mềm năng suất khách hàng. Nhà khoa học dữ liệu – Học máy nâng cao tại Thoucentric Địa điểm: Bangalore Trách nhiệm: Hiểu các mục tiêu kinh doanh và hình thành vấn đề như một vấn đề khoa học dữ liệu. Cấu hình, đào tạo và truyền tải các sắp xếp khoa học dữ liệu sử dụng tất cả các phương thức (đơn giản, văn bản, hình ảnh) và ở mọi kích thước. Hiểu sâu từ trong ra ngoài các khối xây dựng như MLP, RNN, LSTM, CNN, máy biến áp. Khả năng với một cái gì đó giống như một khung học sâu như PyTorch, Tensorflow, v.v. Nhà khoa học dữ liệu – Phân tích nâng cao tại Eclerx Vị trí: Pune Trách nhiệm: Hiểu các vấn đề kinh doanh và điều kiện tiên quyết bằng cách xây dựng thông tin khu vực và có nghĩa là các vấn đề khoa học thông tin. Lên ý tưởng và định cấu hình các giải pháp khoa học dữ liệu tiên tiến để giải quyết vấn đề khoa học thông tin, áp dụng các ý tưởng về tư duy cấu hình. Nhận ra các phép tính đúng, ngăn xếp công nghệ, sản lượng thử nghiệm cần thiết để đáp ứng nhu cầu cuối cùng một cách hiệu quả. Mô hình hóa và điều tra câu trả lời để thể hiện hiệu quả giá trị. Nhà khoa học dữ liệu tại Analytos Vị trí: Kolkata Trách nhiệm: Phát triển các nhiệm vụ xử lý ưu tú, được truyền đạt bằng cách sử dụng công nghệ dữ liệu lớn, chẳng hạn như Hadoop, NoSQL, khai thác văn bản và các tiến bộ khí hậu phổ biến khác tùy thuộc vào nhu cầu của hiệp hội. Lập kế hoạch và thúc đẩy việc hình thành các chuẩn mực mới và các phương pháp hay nhất trong việc sử dụng mô hình dữ liệu thống kê. Nhà khoa học dữ liệu tại Jumio Corporation Vị trí: Jaipur, Rajasthan Trách nhiệm: Khai thác và phân tích thông tin từ các tập dữ liệu của tổ chức để thúc đẩy việc nâng cao và cải tiến mục tiêu, thúc đẩy các phương pháp và quy trình kinh doanh. Đánh giá tính đầy đủ và chính xác của các nguồn thông tin mới và các thủ tục thu thập thông tin. Sử dụng hiển thị trước để gia tăng và cải thiện số lần gặp gỡ khách hàng, độ tuổi thu nhập, tập trung vào quảng cáo và các kết quả kinh doanh khác. Nhà khoa học dữ liệu – Nhà phát triển C3 tại Shell Vị trí: Chennai / Bangalore Trách nhiệm: Sắp xếp bài kiểm tra đơn vị để đánh giá việc thực thi các chức năng mã, SQL tiến bộ, lưu trữ hàng loạt và đặt câu hỏi về thông tin không có cấu trúc và làm việc trên các cấu trúc kiểm tra python và các hệ thống khác nhau như jasmine, flask, react , vue.js Nhà khoa học dữ liệu tại IBM Vị trí: Bangalore Trách nhiệm: Chịu trách nhiệm tạo và lập kế hoạch sắp xếp và mô hình khoa học trong SAS. Thúc đẩy các mô hình cùng với việc sử dụng các tiến bộ như SAS e-Miner, SAS cơ sở, SAS PROC tiêu chuẩn, SAS tiến bộ, v.v. thể hiện khả năng trong thiết bị khai thác điện tử SAS cùng với SAS VA.

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button