Санкт-Петербург, Пулковское шоссе 41 ЗИ
КАКИЕ ЗАДАЧИ СТАВИМ:
НАШИ ОЖИДАНИЯ:
понимание и применение на практике A/B-тестирования, проверки статистических гипотез, регрессионного анализа, предсказательного моделирования (predictive analytics);
основы ML: Знание основных алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, кластеризация, классификация) на уровне применения готовых библиотек (scikit-learn).
работа с Big Data: опыт работы с большими данными и понимание экосистемы (Clickhouse).
ETL/ELT: понимание процессов извлечения, трансформации и загрузки данных.
ЧТО ГОТОВЫ ПРЕДЛОЖИТЬ: