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- Faculdade de Medicina da Universidade do Porto
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- Universidade Católica Portuguesa - Porto
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Field
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, particularly Python; (ii) use of parameter optimization algorithms, particularly PEST and PEST++; (iii) remote sensing applied to the water cycle; and (iv) application of machine learning techniques to spatio
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; Conhecimento de programação em Python e R; Conhecimento em análise de Bases de Dados Relacionais; Participação em conferências e seminários na área do concurso; Envolvimento em ações de divulgação científica e
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requirements: Experience using deep-learning algorithms. In-depth knowledge of Python and PyTorch. Previous experience collaborating on scientific projects. Publications on deep-learning topics. 4. Work Plan
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be duly proven at the time of hiring. 2; 3. Preferred requirements: Experience using Machine Learning algorithms. In-depth knowledge of Python and PyTorch. Previous experience collaborating
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have Bachelor degree's classification above 13; - Solid knowledge in Linux and Python; - Programming skills in C, C++ are an asset; - Knowledge of communications and computer architectures; - Interest in
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FMUP | 1 (ONE) RESEARCH GRANT | ''BEST-COST" PROJECT (REF. HORIZON-HLTH-2022-ENVHLTH-04)'' | Pr. 412
. The criteria and weighting factors for the curricular assessment (AC) are: Curricular assessment (AC) (70%) Proven experience and knowledge with data analytics programs, including R, STATA, Python, and SPSS (20
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: Computer Sciences/Earth and Environmental Sciences Skills: Other requirements: - Experience in languages and tools such as Python, SNAP, C/C++ and R; - Training and knowledge in Remote Sensing (optical
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Computer Science and Engineering Experience on programming languages such as Python, Java and Go Knowledge of cyber security techniques for overlay networks EVALUATION CRITERIA The selection will be based
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certificates. Specific Requirements The candidate must have the following as a preferential requirement: - Knowledge of fast data acquisition systems. - Knowledge of Python and C++ programming. - Knowledge
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and geoprocessing of environmental data; Competences in quantitative data analysis and statistical modelling applied to ecological studies; Experience in the use of programming languages such as Python