مدير التعلم الآلي

جمع البيانات: جمع كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة من مصادر مختلفة، وتنظيفها ومعالجتها مسبقًا من مصادر مختلفة، مثل قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات وتجميع الويب وبيانات الاستشعار.
تحليل البيانات: تطبيق التحليل الإحصائي وخوارزميات التعلم الآلي للكشف عن الأنماط والاتجاهات والعلاقات المتبادلة داخل البيانات. استخدم أدوات مثل Python أو R أو برامج تحليل البيانات المتخصصة.
تطوير النموذج: تطوير النماذج التنبؤية وخوارزميات التصنيف ونماذج التعلم الآلي الأخرى لحل مشكلات عمل محددة أو تحسين العمليات.
تصور البيانات: قم بإنشاء تصورات البيانات ولوحات المعلومات لتوصيل الرؤى بشكل فعال إلى أصحاب المصلحة غير التقنيين باستخدام أدوات مثل Tableau أو Power BI أو مكتبات تصور البيانات في Python.
هندسة الميزات: تحديد الميزات ذات الصلة وهندستها من البيانات الأولية لتحسين أداء النموذج.
تفسير البيانات: تفسير نتائج التحليلات والنماذج لتقديم توصيات ورؤى قابلة للتنفيذ يمكن أن توجه عملية صنع القرار الاستراتيجي.
التعاون: التعاون مع فرق متعددة الوظائف، بما في ذلك محللي الأعمال والمهندسين وخبراء المجال، لتحديد أهداف المشروع وترجمتها إلى حلول تعتمد على البيانات.
التعلم المستمر: ابق على اطلاع بأحدث التطورات في علوم البيانات والتعلم الآلي وتحليلات البيانات لتطبيق التقنيات والأدوات المتطورة.
الاعتبارات الأخلاقية: ضمان الالتزام بخصوصية البيانات وأمانها والاعتبارات الأخلاقية طوال عملية علم البيانات.
التوثيق: الحفاظ على التوثيق الشامل لمصادر البيانات والمنهجيات والنماذج للاستنساخ وتبادل المعرفة.
الاتصالات: ضمان التواصل مع المديرين وSnr. المديرين واللجان والاستشاريين ومختلف أصحاب المصلحة للتوصية والاستراتيجيات ومشاركة الأفكار المبتكرة على أساس منتظم.