Praktikai priimami:
Bakalaurai, magistrantai
Studijų kryptis:
Energetika, elektros inžinerija, informatika, taikomoji matematika, duomenų mokslas, ekonomika, ir kt.
Įdarbinimas:
Dėl įdarbinimo sprendžiama individualiai
Vadovas:
Dalius Tarvydas
Dalius.Tarvydas@lei.lt
Darbas su dideliu degalų kainų duomenų masyvu, apimančiu atskiras degalines visoje Lietuvoje. Atliekama statistinė analizė, siekiant nustatyti, ar degalinių tinklų skelbiamos akcijos (nuolaidos, lojalumo programos ir pan.) daro reikšmingą įtaką mažmeninei degalų kainai atitinkamuose tinkluose, palyginti su konkurentais ir bendra rinkos tendencija.
Analizė apims duomenų valymą, laiko eilučių ir panelinių duomenų tyrimą, koreliacijos bei priežastingumo (pvz., prieš-po analizė, kontrolinių grupių palyginimas) vertinimą ir rezultatų vizualizaciją.
Reikalingos kompetencijos:
- Python (ar panaši kalba) programavimas duomenų analizei (pandas, numpy)
- Statistinės analizės pagrindai (hipotezių tikrinimas, regresinė analizė, laiko eilučių analizė)
- Darbo su dideliais duomenų masyvais (didelės apimties CSV/SQL duomenų bazių) patirtis
- Duomenų ir rezultatų vizualizavimo įgūdžiai
- Gebėjimas dirbti su neišvalytais/netvarkingais realaus pasaulio duomenimis
- Analitinis mąstymas ir gebėjimas savarankiškai formuluoti tyrimo hipotezes
Gebėjimas naudotis dirbtiniu intelektu būtų privalumas.
Nuotolinis darbas: esant poreikiui, dalį praktikos galima atlikti nuotoliu.
