Esempio di curriculum per analista di dati presso Amazon

• Ha fornito un valido supporto tecnico ai colleghi e ai clienti chiave, accettando di rispondere a richieste ad hoc e fornendo una formazione efficace ai nuovi apprendisti.
• Ha sfruttato i dati per implementare modelli modificabili, frammenti di contenuto e frammenti di esperienza per la distribuzione di contenuti personalizzati, aumentando il coinvolgimento degli utenti del 15%.
• Ha utilizzato SQL per un'analisi approfondita dei dati degli utenti, scoprendo e prevenendo in modo efficace le segnalazioni di spam provenienti dall'invio di moduli, con una riduzione sostanziale del 40% degli incidenti di spam.
• Ha gestito le attività amministrative di AEM, comprese le autorizzazioni degli utenti, l'authoring, il DAM, la gestione di più siti, il dispatcher e la gestione dei flussi di lavoro. Ha guidato con successo la migrazione al cloud AWS, ottenendo un miglioramento del 40% della scalabilità e del 30% delle prestazioni del sistema.
• Ha collaborato a stretto contatto con team interfunzionali per identificare e risolvere problemi di qualità dei componenti e dei dati, garantendo l'integrità e la coerenza dei dati in tutta l'organizzazione.
• Ha utilizzato Tableau per l'analisi dei dati, creando metriche e KPI essenziali per tracciare i progressi delle varie richieste e migliorare significativamente del 15% la produttività del team.

• Esecuzione di analisi predittive e progettazione di report sui dati degli studenti dell'Università utilizzando PowerBI.
• Il lavoro comprende l'analisi dei dati, lo scraping del web con Python, la gestione del magazzino dati e la modellazione dei dati.

• Ha migliorato la gestione degli asset con sensori IoT e analisi dei dati, riducendo i costi di manutenzione del 20% e aumentando i tempi di attività degli asset del 15%.
• Ha svolto un ruolo chiave nel ciclo di vita dello sviluppo del software per la funzione di tracciamento dei treni, seguendo la metodologia Agile e utilizzando Git, Jira, ServiceNow, Confluence e Jenkins.
• Ha aumentato la soddisfazione degli utenti integrando i feedback dei clienti, con un notevole aumento del 20% delle recensioni positive dei clienti.

Corsi: Algoritmi, architettura informatica, cloud computing (AWS), intelligenza artificiale, data mining, ML e DBMS.

• Sviluppo di algoritmi di approfondimento iterativo e di ricerca euristica per i task di apprendimento della cucina robotica, con un miglioramento del 20% dell'efficienza di recupero dei task.
• Ha pubblicato un documento di ricerca sull'apprendimento robotico, disponibile su arXiv (https://arxiv.org/abs/2211.01745), contribuendo alla conoscenza e al progresso del settore.

• Ottenuta una riduzione del 30% del tempo di completamento del compito su 1000 episodi di addestramento utilizzando un agente di apprendimento Q con aggiornamenti dell'equazione di Bellman, implementato con le librerie Python NumPy e TensorFlow.
• Convalidate le prestazioni dell'agente in CoppeliaSim, con una deviazione di solo il 5% dall'obiettivo, sfruttando librerie Python come PyRep, SciPy e Matplotlib per la simulazione, l'analisi e la visualizzazione.

• Sviluppato un modello CNN basato su TensorFlow, che ha raggiunto un tasso di accuratezza dell'88% nella classificazione delle immagini e ha ridotto il tempo di addestramento del 15% con l'elaborazione ottimizzata in batch utilizzando il dataset Kaggle.
• Ha utilizzato una rete LeNet-5 pre-addestrata, ottenendo un riconoscimento delle immagini con precisione (92%), richiamo (91%) e un punteggio F1 (93%), valutato tramite una matrice di confusione.

• Ha utilizzato Tableau per l'analisi e la visualizzazione dei dati al fine di scoprire modelli e tendenze della violenza con armi da fuoco nelle scuole.
• Ha raccolto e analizzato dati provenienti da fonti credibili, tra cui il Washington Post e il Gun Violence Archive.
• Sono stati analizzati fattori chiave come il luogo, le vittime, i dati demografici degli autori, i tipi di armi e i metodi di sparo. L'obiettivo è quello di individuare i principali fattori di rischio, informare le strategie di prevenzione e comprendere i modelli tra le regioni e i dati demografici.

• Ha condotto la preelaborazione, l'esplorazione e l'analisi statistica dei dati su un set di dati Kaggle comprendente 300 cartelle cliniche.
• Ha utilizzato gli algoritmi di classificazione KNN, Decision Tree, Random Forest e Naive Bayes per prevedere la probabilità di insorgenza di scompenso cardiaco.
• Ha identificato il modello ottimale attraverso una valutazione rigorosa della precisione, dell'accuratezza, del richiamo e della misura F su un set di dati di prova inedito.