Kwabena Osei-Tutu

Je suis un passionné de données. J'ai plus de 4 ans d'expérience dans les technologies de l'information(IT) dans l'industrie des télécommunications. Mon travail a toujours tourné autour des données, qu'il s'agisse de la génération de rapports système ou d'une plate-forme de gestion qui a collecté et traduit l'enregistreur de données électroniques (EDR) et livré à l'entrepôt de données. Je partageais une responsabilité conjointe des bases de données des applications que je gérais avec les administrateurs de bases de données. Mon intérêt pour le travail avec les données s'est accru de plus en plus en 2019, je me suis inscrit à UniLaSalle, pour poursuivre un programme de master en science des données.

J'applique des techniques informatiques et statistiques, l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond dans des secteurs qui nécessitent une analyse de données pour en tirer une valeur ajoutée.Je maîtrise les outils d'analyse et de visualisation de données tels que Microsoft Excel et Tableau. J'ai construit des projets en utilisant des techniques Python Machine Learning et Deep Learning telles que la régression, la classification, le clustering, les séries temporelles et le traitement du langage naturel (NLP).

Je connais les frameworks Python comme Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly, Scikit Learn, NLTK et Keras.

J'aime écrire et partager des projets de science des données. J'aime aussi m'essayer au développement mobile et au développement web.

Les compétences de base: Analyse de données, science des données et apprentissage automatique avec langage de programmation Python et R, visualisation de données, traitement du langage naturel avec NLTK, développement de tableaux de bord avec Tableau, requête de base de données à l'aide de SQL, MYSQL, MongoDB et Oracle SQL.

Outils: Google colab, jupyter notebook, Android Studio, Microsoft Visual Studio Code, Eclipse IDE, Netbeans IDE, SOAP UI, mRemote, R Studio, Tableau Desktop.