Alber W.

My Name is Alber and I am specialized in Data; Extraction, Cleaning, Exploratory data analysis and building prediction models with machine learning.

Results, trends and recommendations are clearly presented in reports or tools. Get more value from your data with prediction models and machine learning techniques, for example by predicting behavior or targeting the right customer.

My area of expertise includes the whole analysis process:

Collecting and gathering data from simple sources like flat files and spread sheets, bigger databases, APIs and web scraping

Data Wrangling: Assessing data quality and tidiness, Cleaning data and ensure data quality reached good level for getting best results of exploratory analysis. Tools used for data wrangling process can be simple like spread sheets or using Python and associated libraries.

Data analysis: Performing exploratory analysis covering all aspects to reach good insights to help you make the best decision. Python programming language is the main tool in this stage and associated libraries such as pandas, Numpy, Matplotlib, seaboard and others. Data Visualization and dashboards: Visualization data and findings using the most powerful python libraries and excel if needed. Creating using excel, IBM Cognos and Power BI to show the most recent results in an interactive way. By clicking and drilling, you will examine trends and patterns yourself.

تحياتي،

اسمي ألبير وأنا متخصص في البيانات؛ الاستخراج والتنظيف، التحليل الاستكشافي للبيانات وبناء نماذج التنبؤ باستخدام التعلم الآلي.

احصل على قيمة أكبر من بياناتك باستخدام نماذج التنبؤ وتقنيات التعلم الآلي، على سبيل المثال من خلال التنبؤ بالسلوك أو استهداف العميل المناسب.

يشمل مجال خبرتي عملية التحليل بأكملها:

جمع البيانات:

من مصادر بسيطة مثل الملفات وجداول البيانات وقواعد البيانات الأكبر وواجهات برمجة التطبيقات وصفحات الويب.

معالجة البيانات:

تقييم جودة البيانات ودقتها، تنظيف البيانات والتأكد من وصول جودة البيانات إلى مستوى جيد للحصول على أفضل نتائج التحليل الاستكشافي. يمكن أن تكون الأدوات المستخدمة في معالجة البيانات بسيطة مثل الاكسيل أو استخدام لغات البرمجة مثل بايثون والمكتبات المرتبطة به.

تحليل البيانات:

إجراء تحليل استكشافي يغطي جميع الجوانب للوصول إلى رؤى جيدة لمساعدتك في اتخاذ القرار الأفضل.

لغة برمجة Python هي الأداة الرئيسية في هذه المرحلة والمكتبات المرتبطة بها مثل pandas، Numpy وMatplotlib seaborn وغيرها.

الرسوم البيانية:

الرسوم البيانية الثابتة للتحليل الاحصائي والرسوم التفاعلية باستخدام أقوى مكتبات Python.

يتم انشاء الرسوم البيانية باستخدام Excel وIBM Cognos وPower BI لعرض أحدث النتائج بطريقة تفاعلية. من خلال النقر والحفر، ستختبر الاتجاهات والأنماط بنفسك.