
Data Scientist/Data Engineer/Statistician
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- 21.03.2023
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
9/2022 – 3/2023
Tätigkeitsbeschreibung
- Verwendung verschiedener KI-Modelle wie Random Forest, Naive Bayes, Logistische Regression, Neurale Netze und Linear Regressionsanalyse, um verschiedene Herausforderungen im Zusammenhang mit der Krankengeldvorhersage, Deckungsbeitragsberechnung und -überwachung, Modellierung von Kündigungen von Versicherten sowie der Anpassung des Morbiditätsrisikos zu lösen.
- Anwendung von Neuronalen Netzen zur Erkennung komplexer Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren, um eine präzisere Vorhersage von Krankengeldzahlungen zu ermöglichen.
- Einsatz von Random Forests und Naive Bayes zur Berechnung und Überwachung von Deckungsbeiträgen durch Berücksichtigung verschiedener Faktoren wie Schadenshäufigkeit und -kosten.
- Verwendung von Modellen der Logistischen Regression, um das Risiko von Kündigungen von Versicherten vorherzusagen und entsprechende Maßnahmen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit und -bindung zu ergreifen.
- Anpassung des Morbiditätsrisikos mithilfe von Linearer Regressionsanalyse, um das Risiko von Krankheiten in einer bestimmten Bevölkerungsgruppe genauer zu quantifizieren und geeignete Maßnahmen zur Risikominderung zu ergreifen.
Deckungsbeitragsrechnung, Machinelles Lernen (allg.), Naive Bayes, Neuronale Netze, Python, Random Forest, Statistik (allg.)
4/2017 – 4/2021
TätigkeitsbeschreibungBeratung in SAS und R Programmierung sowie Entwicklung von statistischen und mathematischen Modellen für epidemiologische und klinische Studien.
Eingesetzte QualifikationenMachinelles Lernen (allg.), R (Programmiersprache), SAS (Software), Statistik (allg.)
4/2016 – 8/2022
TätigkeitsbeschreibungLehre, Mitglied des Studienberatungsteams, Studienmentoring für internationaler Studierende, allgemeine Betreuung internationaler Studierende der Fakultät Statistik
Eingesetzte QualifikationenForschung & Entwicklung (allg.), Statistik (allg.)
Zertifikate
Ausbildung
(Dr. rer. nat.)
Ort: Dortmund
(Master of Science)
Ort: Dortmund
(Master of Science)
Ort: Jaounde
Über mich
Weitere Kenntnisse
Für Datenanalysen, Visualisierungen sowie der Entwicklung von maschinellen Lernverfahren nutze ich überwiegend Python, R, Matlab, SAS und SQL. Auch Cloud Computing und Power BI gehören zu meinen täglichen Werkzeuge. Unter Berücksichtigung dieser Technologien beantworte ich auch gerne Ihre datenzentrierten Fragestellungen.
Zu meiner bisherigen Projekte gehören: die Entwicklung statistischer und mathematischer Modelle für epidemiologische und klinische Studien für Biopharma-Unternehmen. Weiter entwickel ich für Krankenversicherungen KI Modelle für optimale Entscheidungsprozesse.
Optimale Kontrollstrategien und numerische Analysen für statistische und mathematische Modelle sind auch Teil meiner Tätigkeit.
Persönliche Daten
- Deutsch (Fließend)
- Englisch (Fließend)
- Französisch (Muttersprache)
- Europäische Union
Kontaktdaten
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