R/Shiny Entwickler, Data Scientist und Statistik Berater

Ich arbeite seit 2017 mit R und war seitdem an mehreren Programmierprojekten beteiligt. In den letzten Jahren habe ich mich vor allem mit der Programmierung von interaktiven Webapplikationen mit shiny und der Paketprogrammierung in R beschäftigt.

• Data Mining
• Data Science
• Datenanalyse
• Deeplearning4j
• Maschinelles Lernen
• R (Programmiersprache)
• shiny
• Statistik (allg.)

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Ich arbeite seit mittlerweile 5 Jahren mit R. Begonnen habe ich mit überwiegend explorativer Datenanalyse und Supervised Learningproblemen. Während dieser Zeit habe ich umfangreiche Erfahrungen mit dem Tidyverse (inkl. data.table), funktioneller und objekt-orientierter Programmierung in R, Visualisierung (ggplot2, plotly), Reporting (LaTeX, rmarkdown, knitr), Webscraping (rvest) und interaktiven Webapps (shiny, bs4Dash) gesammelt. Meine erste (sehr einfache) shiny App können Sie hier finden: corona.statup.solutions/ . Diese shiny App soll ein Gefühl für die Infektionsdynamik während der Corona Pandemie vermitteln und veranschaulichen welchen Einfluss die Teststrategie auf die Inzidenz hat. Diese shiny App ist Teil eines online-Kurses des KI-Campus. Darüber hinaus lege ich großen Wert darauf, dass mein Code jederzeit reproduzierbar (Versionierung mit Git) und umfangreich kommentiert ist (roxygen2). Ich befolge den tidyverse Styleguide und lege großen Wert auf "defensive proramming" und programmiere daher alle meine Funktionen nach dem Motto "fail early and often" mit Hilfe des checkmate Pakets.

Ich habe bereits einige statistische Reports mit rmarkdown & knitr verfasst und auch shiny Apps inklusive ansprechendem Frontend (bs4Dash) programmiert. Außerdem habe ich umfassende Erfahrungen mit Geodaten; insbesondere mit deren Abfrage (osmdata), Aufbereitung (sf) und Visualisierung (leaflet). Zudem habe ich ein R-Paket programmiert, welche die Durchführung von Monte Carlo Simulationen sowie die Auswertung und Darstellung der Ergebnisse so einfach wie möglich gestalten soll (zu finden auf meinem GitHub Account: [...]). Darüber hinaus implementiere ich derzeit einen Boosting-Algorithmus in einem eigenen R-Paket (dieses ist allerdings noch nicht öffentlich verfügbar).

Auf freelancermap finden Sie noch ausführlichere Informationen zu meinen aktuellen und vergangenen Projekten: [...]

Programmiersprache & Technologie:
R, Git, LaTeX, SQL, Python, Jira, CI/CD, Docker

R Programmierung/Pakete:
- Paket Programmierung (devtools, usethis, roxygen2)
- interaktive Webapplikationen (shiny, bs4Dash, golem, bslib)
- Maschinelles Lernen, Deep Learning (mlr3, tidymodels, caret, tensorflow, vetiver)
- Datenaufbereitung (dplyr, data.table, magrittr, stringr, purrr, lubridate)
- Datenvisualisierung (ggplot2, plotly, ggiraph)
- Unit Tests/Assertions (checkmate, testthat, shinytest2)
- Reporting (rmarkdown, knitr, officer)
- Geodaten (osmdata, leaflet, sf)
- Webscraping (rvest)
- API-Abfragen (httr, httr2)
- Parallel Computing (future, furrr)
- API-Entwicklung (plumber)
- Data Processing/Analysis pipelines (targets)

statistische/machinelearning Modelle:
Allgemeine lineare Modelle, gemischte Modelle, LASSO, Quantilsregression,
Zeitreihenmodellierung, Discriminant Analysis,
Entscheidungsbäume / Random Forests, Bagging, Modelbased & treebased Boosting,
Bootstrapping,
Multilayer Neuralnetworks, Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Networks
Clusteranalyse, Hauptkomponentenanalyse,
Monte-Carlo-Simulationen