Аналитик данных

Классифицирует и идентифицирует задачи систем искусственного интеллекта в зависимости от особенностей проблемной и предметной областей
Терминология в области данных, источники данных, критерии проверки и улучшения качества данных, области применения анализа данных, описательные статистики

Выбирает методы и инструментальные средства искусственного интеллекта для решения задач в зависимости от особенностей проблемной области
Собирает исходную информацию и формирует требования к решению задач с использованием методов искусственного интеллекта
Умение находить необходимые данные, работать с различными форматами, преобразование данных, оценка качества данных

Владение электронными таблицами, в том числе регулярными выражениями и сводными таблицами, владеет методами визуализации данных

Знает основных задачи машинного обучения и методы их решения
Проводит анализ требований и определяет необходимые классы задач машинного обучения

Определяет метрики оценки результатов моделирования и критерии качества построенных моделей
Принимает участие в оценке и выборе используемых методов машинного обучения
Умеет применять подходящие инструменты для решения задач машинного обучения

Владеет концепцией алгоритмов решения задач машинного обучения при помощи  Python и его библиотек

Осуществляет оценку и выбор инструментальных средств для решения поставленной задачи

Разрабатывает модели машинного обучения для решения задач

Владеет концепцией алгоритмов решения задач машинного обучения при помощи  Python и его библиотек

Осуществляет поиск данных в открытых источниках, специализированных библиотеках и репозиториях

Выполняет подготовку и разметку структурированных и неструктурированных данных для машинного обучения
Проводит разведочный анализ данных

Python и библиотеки
SQL/PostgreSQL
Электронные таблицы

Использует знания о вариантах использования больших данных, определениях, словарях и эталонной архитектуре больших данных для эффективного извлечения, хранения, подготовки больших данных
Проектирование данных в реляционной среде, знание принципов построения структур хранения данных и правил целостности, понимание дополнительных структур для оптимизации работы с данными, знание языка SQL и его процедурных расширений
Проектирование данных в терминах NoSQL хранилищ, знание принципов построения структур хранения данных и правил целостности, понимание дополнительных структур для оптимизации работы с данными, знание языка манипулирования данными в хранилище

Выполняет обработку, удаленную, распределенную и объединенную аналитику, описание и управление качеством и достоверностью, использует результаты анализа больших данных
Создание объектов базы данных: таблиц, индексов, процедур и функций с помощью языка SQL и его процедурных расширений, формирование запросов к данным
Создание объектов NoSQL хранилища, формирование запросов к данным

PostgreSQL
Python и библитеки
Redis, MongoDb, Cassandra, Neo4j

Решает прикладные задачи и участвует в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Компьютерное зрение»
Решает прикладные задачи и участвует в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Обработка естественного языка»
Решает прикладные задачи и участвует в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений»
Решает прикладные задачи и участвует в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Распознавание и синтез речи»
Решает прикладные задачи и участвует в реализации проектов в области перспективных сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта