Mohamed Abderrahim NAIT ALI

Mohamed Abderrahim NAIT ALI

الجزائر العاصمة, الجزائر

Mohamed Abderrahim NAIT ALI

علم البيانات
عالم بيانات ومهندس تعلم آلي مع خلفية في الهندسة الميكانيكية والطاقة (درجة الماجستير، USTHB) وخبرة عملية في تحويل البيانات الخام إلى قرارات تجارية واضحة.
أبني حلول بيانات شاملة من البداية إلى النهاية: تنظيف واستكشاف مجموعات البيانات، وميزات هندسية، وتدريب وضبط نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق (مثل scikit learn، TensorFlow، Keras)، وعرض النتائج من خلال لوحات المعلومات والتقارير التي يمكن لأصحاب المصلحة غير التقنيين العمل عليها.
تشمل الأعمال الأخيرة:
مشاريع تعلم تصنيف الصور والنقل (VGG16، MobileNetV2) لاكتشاف العيوب والتعرف على الكائنات.
معالجة اللغة الطبيعية باستخدام BERT لتحليل المشاعر.
أنظمة التوصية التي تستخدم التجميع (K Means) وتقليل الأبعاد (PCA، t SNE).
تحليل البيانات المعتمد على SQL على مجموعات بيانات التجارة الإلكترونية، من تصميم الاستعلامات إلى رؤى الأعمال.
تصور البيانات وسرد القصص باستخدام Matplotlib وTableau، بما في ذلك توقفات المصنع والتحليل التشغيلي.
كما أكملت برامج تجربة افتراضية مع JPMorgan Chase (البحث الكمي)، BCG X (تحليلات التجارة الإلكترونية)، Quantium (تقسيم العملاء واختبار A/B)، وDeloitte (تصور البيانات).
أحمل شهادة NVIDIA للتعلم العميق وشهادة CAE C1 من كامبريدج للغة الإنجليزية، وأعمل حاليا كمذبح بيانات ذكاء اصطناعي، مما يبقيني قريبا من مشاكل جودة البيانات الواقعية التي لا يراها معظم المحللين.
أكتب كودا نظيفا وموثقا وجاهزا للإنتاج وأشعر بالراحة في العمل بشكل مستقل أو كجزء من فريق، بالإنجليزية أو الفرنسية.
إذا كنت بحاجة إلى شخص يمكنه نقل مجموعة بيانات من الملفات الخام إلى نموذج مكتمل أو لوحة تحكم مكتملة، ويشرح النتائج بوضوح على طول الطريق، فأنا مستعد لمساعدتك.

أوقات العمل

  • الإثنين:08h00 إلى 18h00
  • الثلاثاء:08h00 إلى 18h00
  • الأربعاء:08h00 إلى 18h00
  • الخميس:08h00 إلى 18h00
  • الجمعة:08h00 إلى 18h00
  • السبت:غير موجود
  • الأحَد:غير موجود
أبني حلول بيانات شاملة من البداية إلى النهاية: تنظيف واستكشاف مجموعات البيانات، وميزات هندسية، وتدريب وضبط نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق (مثل scikit learn، TensorFlow، Keras)، وعرض النتائج من خلال لوحات المعلومات والتقارير التي يمكن لأصحاب المصلحة غير التقنيين العمل عليها.
عالم بيانات ومهندس تعلم آلي مع خلفية في الهندسة الميكانيكية والطاقة (درجة الماجستير، USTHB) وخبرة عملية في تحويل البيانات الخام إلى قرارات تجارية واضحة.
أبني حلول بيانات شاملة من البداية إلى النهاية: تنظيف واستكشاف مجموعات البيانات، وميزات هندسية، وتدريب وضبط نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق (مثل scikit learn، TensorFlow، Keras)، وعرض النتائج من خلال لوحات المعلومات والتقارير التي يمكن لأصحاب المصلحة غير التقنيين العمل عليها.
تشمل الأعمال الأخيرة:
مشاريع تعلم تصنيف الصور والنقل (VGG16، MobileNetV2) لاكتشاف العيوب والتعرف على الكائنات.
معالجة اللغة الطبيعية باستخدام BERT لتحليل المشاعر.
أنظمة التوصية التي تستخدم التجميع (K Means) وتقليل الأبعاد (PCA، t SNE).
تحليل البيانات المعتمد على SQL على مجموعات بيانات التجارة الإلكترونية، من تصميم الاستعلامات إلى رؤى الأعمال.
تصور البيانات وسرد القصص باستخدام Matplotlib وTableau، بما في ذلك توقفات المصنع والتحليل التشغيلي.
كما أكملت برامج تجربة افتراضية مع JPMorgan Chase (البحث الكمي)، BCG X (تحليلات التجارة الإلكترونية)، Quantium (تقسيم العملاء واختبار A/B)، وDeloitte (تصور البيانات).
أحمل شهادة NVIDIA للتعلم العميق وشهادة CAE C1 من كامبريدج للغة الإنجليزية، وأعمل حاليا كمذبح بيانات ذكاء اصطناعي، مما يبقيني قريبا من مشاكل جودة البيانات الواقعية التي لا يراها معظم المحللين.
أكتب كودا نظيفا وموثقا وجاهزا للإنتاج وأشعر بالراحة في العمل بشكل مستقل أو كجزء من فريق، بالإنجليزية أو الفرنسية.
إذا كنت بحاجة إلى شخص يمكنه نقل مجموعة بيانات من الملفات الخام إلى نموذج مكتمل أو لوحة تحكم مكتملة، ويشرح النتائج بوضوح على طول الطريق، فأنا مستعد لمساعدتك.
أحمل درجة الماجستير في الهندسة الميكانيكية والطاقة من جامعة USTHB (جامعة العلوم والتكنولوجيا الحواري بومدين)، إحدى أبرز كليات الهندسة في الجزائر. شمل تدريبي الديناميكا الحرارية، ميكانيكا الموائع، أنظمة الطاقة، والتصميم الميكانيكي، إلى جانب أسس قوية في الرياضيات والفيزياء وحل المشكلات تحت قيود العالم الحقيقي.
هذه الخلفية الهندسية منحتني طريقة تفكير صارمة وتحليلية انتقلت مباشرة إلى علم البيانات. يتم تدريب المهندسين على نمذجة الأنظمة، والعمل مع الأرقام، واختبار الفرضيات، والتحقق من النتائج قبل الوثوق بها. هذه العقلية هي بالضبط ما يحتاجه علم البيانات عند العمل مع مجموعات البيانات، وبناء النماذج، وتفسير النتائج.
لاحقا انتقلت إلى علم البيانات من خلال معسكر تدريبي مكثف لمدة 600 ساعة مع GomyCode، حيث جمعت بين أساسيات الهندسة والأدوات الحديثة مثل بايثون، وتعلم الآلة، والتعلم العميق. هذا المزيج من الانضباط الهندسي ومهارات علم البيانات هو من أقوى أصولي: لا أبني فقط النماذج، بل أفهم الأنظمة الأساسية والمنطق وراء البيانات.
  • 🇬🇧 الإنجليزية
  • 🇫🇷 الفرنسية
  • 🇲🇦 العربية
0.0 (0)
0
0
0
0
0
⚠️
يرجى الدخول كزبون لإعطاء رأيكم