ANA GÖREVLER

• SQL/Python gibi araçları kullanarak ana ve ikincil kaynaklardan, veritabanları, kredi raporları ve diğer dış kaynaklar dahil verileri almak.
• Temiz ve kullanılabilir veriler için iş ile uyumlu, veri anlamı ve beklenen davranışları göz önünde bulundurarak net kriterler oluşturun.
• Veri setlerinde tutarsızlıkları, eksik değerleri, tekrarları ve format hatalarını tanımlamak ve düzeltmek için veri temizleme teknikleri uygulayın.
• Özellikle veri kalitesi ve verimliliği sürekli sağlansın diye veri çıkarma, hazırlama ve temizleme görevlerini otomatikleştirmek üzere Python skriptleri geliştirin.
• Karmaşık veri setleri içinde model, eğilim ve anormallikleri tanımlamak için istatistiksel araçları kullanın.
• veri analizinden elde edilen eğilimleri, kalıpları, tahminleri ve diğer değerli içgörüleri etkili bir şekilde sunarak paydaşlar için kapsamlı raporlar ve etkileşimli panolar hazırlayın.
• Kullanılan metodolojiyi ve izlenen spesifik adımları net bir şekilde belirtin.
• İşe en uygun verileri tanımlamak, iş sorularını yanıtlamak ve fırsatları belirlemek için iş alanlarına aktif bir şekilde katılın.
• Kurum ve sektörü etkileyen yerel, ulusal ve küresel eğilimleri analiz edin.
• Veri kalitesini izlemek ve sürdürmek için veri modellerini, altyapıyı ve süreçleri koruma konusunda destek sağlayın.

DENeyM:

• En az 5 yıl veri deneyimi ve en az 3 yıllık veri analizi deneyimi
• Veri girmek ve temizlemek, kalitenin kontrolü, model doğrulama, regresyon analizi, veri görselleştirme ve raporlama araçlarındaki deneyim
• SQL ve Python'da yüksek yeterlilik şarttır.
• Veri boru hatları, veri modelleri ve veritabanları geliştirme ve sürdürme deneyimi tercih edilir fakat zorunlu değildir.
• Tüketici kredileri/kişisel kredileri ile çalışma deneyimi şarttır.
• Önceki bir başlangıç deneyimi tercih edilir.

Lütfen iş tanımına bakın.