面議(經常性薪資達4萬元或以上) 台北市松山區 3年工作經驗 10天前更新
1.數據源擷取與整合(30%)
-主導數據獲取策略,透過網路爬蟲(Web Scraping)、API介接或資料庫查詢等方式,自動化整合內外部多源數據。
-建立並維護數據清洗、驗證與特徵工程的流程,確保數據品質,為後續建模奠定穩固基礎。
2.預測模型建構(10%)、驗證(30%):
-針對不同的商業問題,研究、選擇並應用最合適的統計學與機器學習模型
-進行模型參數調校,並透過交叉驗證等方法,客觀評估模型的準確性、穩健性與商業效益。
-量化並解釋模型的預測不確定性,為決策提供風險評估的科學依據。
3.數據視覺化(10%):
-將複雜的數據洞察與模型結果,轉化為清晰易懂的互動式儀表板或視覺化報告。
4.知識文件撰寫(20%):
-建立並維護詳盡的專案技術文件,包含數據字典、模型架構、程式碼註解與實驗記錄。
-將數據科學的思維與方法,透過分享會、報告等形式,在組織內進行知識擴散與轉移,提升數據素養。
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