Descrição

O que esperamos de ti Profundo conhecimento técnico e de ciência de dados, habilidades estratégicas e analíticas, energia e desejo trabalhar em um ambiente baseado em desafios relacionados a análises de dados. Modelagem preditiva: regressão logística, regressão linear; Aprendizado de máquina: LCA, random forest, redes neurais, análise espaço-temporal, mineração de texto e análise de dados não estruturados; Conhecimentos no gerenciamento de dados: SQL, Hadoop/Hive; Atuar em Analytics com as ferramentas: R, Python, TensorFlow, Keras, DataRobot, SAS, etc. Conhecimentos em visualização de dados: Qlik, Tableau, kits de ferramentas GIS (ESRI, Quantum GIS, MapInfo ou similar), ESRI Network Analyst; Experiência em programação e/ou script: por exemplo, Python, C#, VBA, Java, Perl, etc; Experiência em análise aplicada para solução de problemas de negócios: por exemplo, Ampla experiência na criação de soluções analíticas para (um ou mais dos seguintes itens): eficácia de preços e promoção, eficácia do programa de fidelidade, segmentação de clientes, LTV do cliente maximização, prevenção de rotatividade (churn), análise de comportamento, desenvolvimento de modelos de propensão e NBO.

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