عالم بيانات أول التعلم الآلي

فهم أهداف العمل وتطوير حلول الذكاء الاصطناعي التي تساعد على تحقيقها، إلى جانب المقاييس لتتبع تقدمها.
إعداد البيانات وتنظيفها ومعالجتها مسبقًا للتحليل.
تحليل جودة البيانات ومعالجة المشكلات بشكل استباقي.
تطوير خوارزميات تعتمد على البيانات للتجميع والتصنيف والانحدار والتحسين.
تقييم حلول الذكاء الاصطناعي المتوافقة مع أهداف العمل.
نشر وإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي في الإنتاج.
تحديد الاختلافات في توزيع البيانات التي قد تؤثر على أداء النموذج في تطبيقات العالم الحقيقي.
تحليل أخطاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتصميم استراتيجيات التغلب عليها.
الحفاظ على الحلول الحالية وتعزيزها لتلبية احتياجات العمل المتطورة.
تصور وتوصيل تحليل النتائج بشكل فعال.
تقديم الأفكار والخطط والنتائج شفويا وفي تقارير مكتوبة.
التعاون مع علماء البيانات ومهندسي البيانات ومهندسي البرمجيات في تطبيقات الإنتاج.