Data Scientist

Erfahrener Data Scientist mit umfassender Expertise in der Analyse von Zeitreihendaten und Computer Vision-Anwendungen. Breite Erfahrung in Medizin- und Energiebranche, spezialisiert auf die Lösung komplexer Datenherausforderungen

• Apama (Real-Time Analytics)
• Big Data
• Computer Vision
• Data Mining
• Data Science
• Deeplearning4j
• Google Analytics
• Python
• SQL
• Statistik (allg.)
• Support Vector Machine (SVM)

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################# Zusammenfassung ##################

Ich bin ein erfahrener Data Scientist mit fundierter Erfahrung in der Bearbeitung von industriellen und kommerziellen datenbezogenen Projekten. Im Verlauf meiner Karriere habe ich umfangreiche Erfahrungen in verschiedenen Branchen gesammelt, einschließlich des medizinischen und Energiesektors. Mein Fachwissen konzentriert sich besonders auf die Analyse von Zeitreihendaten und die Entwicklung intensiver Anwendungen in der Computer Vision. Diese vielfältige Erfahrung hat meine Fähigkeiten geschärft, komplexe Datenherausforderungen in verschiedenen Domänen zu meistern.


################# Hauptexpertise ##################

###### Datenanalytik ######
Meine Fähigkeiten in der Datenanalytik sind geprägt durch umfassende Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen und der Anwendung fortschrittlicher analytischer Methoden. Ich bin spezialisiert auf die Identifizierung von Trends, das Aufdecken von Korrelationen und das Extrahieren von aussagekräftigen Erkenntnissen aus komplexen Datensätzen. Mein Ansatz beinhaltet fortgeschrittene Analysemethoden, einschließlich prädiktiver Modellierung und maschinellem Lernen, um geschäftliche Herausforderungen zu lösen und datengesteuerte Entscheidungen zu unterstützen. Diese Fähigkeiten ermöglichen es mir, effektive Strategien zur Datennutzung zu entwickeln und wertvolle Einblicke für verschiedene Branchen zu liefern.

###### Datenbankmanagement ######
Meine Kompetenz in SQL sowie meine Vertrautheit mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken zeichnen mich aus. Ich bin erfahren in der Datenextraktion und der Optimierung von Abfragen. Mein Wissen umfasst Zeitreihendatenbanken und NoSQL-Datenbanken, sowie ein fundiertes Verständnis für Datenschutz und Datensicherheit, was mir eine effektive Verwaltung und Analyse von Daten ermöglicht.

###### Entwicklung von Machine Learning und Deep Learning Modellen ######
Ich verfüge über umfassende Fähigkeiten in der Entwicklung und Umsetzung von Machine Learning-Modellen. Dazu gehört ein tiefgehendes Verständnis verschiedener Algorithmen wie Regression, Klassifikation, Clustering und neuronale Netzwerke, sowie deren praktische Anwendung. Mein Fachwissen erstreckt sich auf die Feinabstimmung dieser Modelle für optimale Leistung, den Umgang mit Overfitting und das Verständnis der Komplexität von Datenverarbeitung und Merkmalsextraktion, um robuste und zuverlässige Modelle zu entwickeln.

###### EImplementierung von Modellen in der Produktion######
Ich zeichne mich besonders in der kritischen Phase der Implementierung von Machine Learning-Modellen in Produktionsumgebungen aus. Diese Kompetenz umfasst technische Aspekte der Integration in bestehende Systeme und gewährleistet Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit der implementierten Modelle. Ich beherrsche den Umgang mit verschiedenen Implementierungswerkzeugen und -plattformen, optimiere die Leistung der Modelle in realen Einsatzszenarien und implementiere kontinuierliche Überwachungs- und Aktualisierungsmechanismen, um die Modelle effizient in dynamischen Umgebungen zu betreiben

################# Kontakte ##################

- Email: [...]
- Handy: [...]
- LinkedIn: [...]

################## Core skills ##################

*** Big Data Verarbeitung & Analytik ***
Entwicklung von Datenpipelines, Gewinnung von Einsichten, Datenexploration, Datenvisualisierung.
-Tools: Pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly, Seaborn, SQL, NoSQL, Zeitreihen-Datenbank (InfluxDB).

*** Maschinelles/deep Lernen Modellentwicklung***
statistische Modelle, klassische ML-Modelle (Regression, Klassifikation, baumbasierte Modelle), sowie Deep learning (RNN, CNN).
- Tools: Pytorch, Pytorch Lightning, Scikit-learn, Darts, Sktime.

*** Model Deployment ***
Online-/Offline-Implementierung containerisierter Modelle als RESTful-Services.
- Tools: SeldonCore, MLflow, Docker, FastAPI, Flask, Uvicorn.

*** Daten- und Modellüberwachung ***
Beobachtung, wie sich Modelle und Daten nach der Implementierung verhalten, um Modell- und Datenqualität zu gewährleisten.
- Tools: Grafana, Prometheus, Evidently, Arize AI.

*** Softwarefähigkeiten ***
clean Code in Python, Versionskontrolle (Git), CI/CD-Pipelines.
##Tools: GitLab, GitHub Actions, Jenkins.