Разработчик логистической регрессии разрабатывает, внедряет и сопровождает прогностические модели на основе логистической регрессии - статистического метода, используемого для решения задач бинарной классификации. Они анализируют массивы данных, выбирают подходящие признаки и применяют алгоритмы логистической регрессии для прогнозирования результатов. Они проверяют модели, интерпретируют результаты и корректируют параметры для оптимизации работы. Они используют такие языки программирования, как Python или R, и такие инструменты, как TensorFlow или Scikit-learn. В сотрудничестве с учеными, инженерами по обработке данных и другими заинтересованными сторонами они интегрируют эти модели в более крупные системы, обеспечивая их соответствие потребностям бизнеса. Они также осуществляют постоянный мониторинг производительности моделей и при необходимости дорабатывают их.