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Aliaksandra Shymanskaya
As a Senior Data Scientist with a Ph.D. in Physics, my expertise spans machine learning, statistics, data visualisation, medical imaging, and e-commer... View More
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- Coursera Certificates:
- Introduction to Machine Learning in Production Neural Networks and Deep Learning Structuring Machine Learning Projects
Seungbo Hong
Chemical Engineering PhD Candidate and PPG Fellow specializing in molecular descriptors, machine learning, and molecular simulation to study and predi... View More
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Subhav Goel
Professioneller Führungskraft, der bereit ist, den Erfolg des Teams voranzutreiben und die Ziele zu übertreffen. Nachgewiesene Erfolge in den Bereiche... View More
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Seth Rosenblith
Passionate and detail-oriented research intern skilled in data analysis, experimental design, and effective communication. Eager to contribute analyti... View More
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Hasan Alais
Scientific professional with strong foundation in laboratory practices and research methodologies. Known for effective teamwork and producing reliable... View More
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GIAN ASCI
Dynamic IT professional with experience at Franciscan University, excelling in technical support and customer service. Proven ability in network troub... View More
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Moustapha DIOUF
Je suis un professionnel dynamique et fiable, animé par un enthousiasme passionné et une expertise approfondie. Ma capacité à résoudre les conflits et... View More
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Mallory Sorola
Dynamic and results-driven professional with a proven track record at TAMU-SA as a Math Tutor, leveraging Python and strong communication skills to en... View More
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Marco Davini
Dynamic FEA Software Developer with a proven track record at Bridgestone, specializing in Simulation and Python Development. Expert in automating comp... View More
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Lissette Valdés Valdés
Enthusiastische Data-Science-Expertin mit Fähigkeiten in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und statistische Modellierung. Beherrscht Pyt... View More
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Certifications
- Data Analytics & Data Science Certification (Stackfuel, Remote) Durchführung umfassender Datenanalysen und Implementierung von Projekten im Bereich machine Learning mit Python. Verwendete Pandas für die Datenverarbeitung, Matplotlib und Pandas für die Datenvisualisierung und APIs für die Sammlung externer Daten. Anwendung von überwachten und unüberwachten Lerntechniken mit sklearn, Entwicklung neuronaler Netze mit Keras und Verwaltung von Big Data mit Pyspark und SparkSQL. •Konzeption effizienter Datenpipelines, Identifizierung von Ausreißern und Erstellung robuster Modelle für genaue Datenvorhersagen. •Fertigstellung eines unabhängigen Abschlussprojekts, das die Beherrschung der Modellinterpretation, der Datenvisualisierung und des Codehostings auf GitHub unter Beweis stellt.