Haitham Almoughraby.

• Data Science Intern Consulting. • Aufbau von End-to-End-Machine-Learning-Projekten. • BI-Analyst (Business Intelligence-Analyst).

• Eine Empfehlungssystem für den E-Commerce entwickelt und implementiert, unter Verwendung modernster Technologien wie Big Data und Graph-Machine-Learning. • Mein umfangreiches Fähigkeiten-Set, einschließlich Expertise in Pandas, Anaconda, Jera, Apache Spark, Big Data, Agile Umgebung, Scrum, Data Science, Machine Learning, Python, Git, Microsoft Office, Visual Studio, PyCharm und Data-Mining, genutzt, um eine hochmoderne Empfehlungs-Engine für den E-Commerce zu entwerfen und aufzubauen.

• Mit Managern beraten, um Machine-Learning-Ziele zu bestimmen und zu verfeinern. • ML-Algorithmen entwickelt, um riesige Mengen historischer Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. • Maschinelles Lernen Prozesse entwickelt und umgesetzt, einschließlich Zeitreihenprognosen, unter Verwendung leistungsstarker Werkzeuge wie Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, Anaconda, Microsoft Azure, Scrum, Künstliche Intelligenz (KI), Python, Git, Microsoft Office und Visual Studio.

• Forschung betrieben und bewährte Praktiken implementiert, um die bestehende Machine-Learning-Infrastruktur zu verbessern. • Geeignete Datensätze und Datenrepräsentationsmethoden ausgewählt. • Starke Kenntnisse im Bereich Machine Learning, Data Mining, Datenverarbeitung und Visualisierung angewendet, einschließlich Fähigkeiten in Pandas, Keras, Scikit-Learn, TensorFlow, SQL, Künstliches Neuronales Netzwerk, Docker, Node-RED, Grafana, InfluxDB, Gitlab.

• Agile- und Scrum-Methodologien angepasst und verstanden. • Mit Backend-End-Entwicklern und anderen Teammitgliedern zusammengearbeitet, um einen kohärenteren und funktionalen Code zu entwerfen. • Erfolgreich .Net-Lösungen entwickelt und implementiert und dabei Fehler identifiziert und behoben, unter Verwendung einer Kombination von Fähigkeiten in SQL, Azure DevOps, Continuous Improvement, Microsoft Azure, Agile Umgebung, Scrum, Git, GitHub, Microsoft Office und Visual Studio.

• Erfolgreich nicht-lineare Funktionen mit Hilfe von neuronalen Netzwerken approximiert und vorhergesagt, wobei die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens und des Deep Learnings genutzt wurde. Dabei wurden fortgeschrittene Fähigkeiten in Python, Numpy, Matplotlib, Pandas, OpenCV, Keras und Tensorflow kombiniert, was zu einer verbesserten Vorhersagegenauigkeit und umsetzbaren Erkenntnissen führte.

• Schülerinnen und Schüler in Bereichen wie Programmierung I, C und Matlab-Übungen unterrichtet und unterstützt, indem maßgeschneiderte Unterrichtspläne und Lernmaterialien zu den Fachthemen erstellt wurden.

Image processing . Signal processing