Data Science & Business Intelligence

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auf Anfrage
10437 Berlin
08.09.2019

Kurzvorstellung

Ich bringe Erfahrungen aus meinen bisherigen Tätigkeiten als Consultant für Data Science mit, bei denen ich in diversen sehr unterschiedlichen Projekten im Machine Learning und BI Umfeld gearbeitet habe.

Ich biete

IT, Entwicklung
  • Python
  • Machinelles Lernen
  • Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS)
  • Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)
  • Business Intelligence (BI)
  • SQL
  • Ruby
Forschung, Wissenschaft, Bildung
  • Data Science
  • Mathematik

Fokus
  • R

Projekt‐ & Berufserfahrung

Data Scientist / Data Analyst
Volkswagen / WeShare, Berlin
8/2019 – 12/2019 (5 Monate)
Automobilindustrie
Tätigkeitszeitraum

8/2019 – 12/2019

Tätigkeitsbeschreibung

WeShare ist ein Car Sharing Unternehmen von Volkswagen, das seinen Betrieb erstmals im Juni 2019 in Berlin aufgenommen hat. WeShare betreibt in Berlin eine Flotte von 1500 Elektrofahrzeugen und wird in naher Zukunft den Betrieb in vielen weiteren europäischen Städten aufnehmen. Durch den ausschließlichen Einsatz von Elektrofahrzeugen und deren längerer Ladedauer gegenüber klassischen Benzinfahrzeugen ergeben sich hier besondere Herausforderungen und Problemstellungen, die Flotte zu überwachen und betriebsfähig zu halten.

Als Teil des Data Teams war ich in den Aufbau des Data Warehouses eingebunden und habe in Absprache mit den verschiedenen Fachabteilungen BI Reports erstellt, um beispielsweise über Geoinformationen die Bewegungsdaten der Fahrzeuge oder Lade- und Service-Vorgänge an den Autos zu überwachen. Zudem habe ich statistische Modelle zur Schätzung von latentem Demand und zur Demand Vorhersage entwickelt und in Python implementiert. Hierbei wurde das h3 Framework von Uber eingesetzt. Um Fahrzeuge, die in Zonen mit geringer Nachfrage gelandet sind, wieder in Umlauf zu bringen, habe ich einen Optimierungsalgorithmus implementiert, der automatisch Tickets für die Service Kräfte generiert und Autos basierend auf der Nachfragevorhersage in Zonen umparken lässt, in denen sie mit hoher Wahrscheinlichkeit wieder genutzt werden.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Mathematik, Business Intelligence (BI), Machinelles Lernen, Python, Google Cloud


Schulungsleiter
GWQ ServicePlus AG, Düsseldorf
12/2018 – 12/2018 (1 Monat)
Gesundheitswesen
Tätigkeitszeitraum

12/2018 – 12/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Ich habe bei dem Kunden eine mehrtägige Schulung zum Thema R und Machine Learning Services auf dem MS SQL Server durchgeführt. Der Schwerpunkt lag darauf, den Mitarbeitern die Möglichkeiten für den Einsatz statistischer Methoden und Machine Learning Verfahren auf dem SQL Server näher zu bringen.

Eingesetzte Qualifikationen

Data Science, Microsoft SQL-Server (MS SQL), Machinelles Lernen, Support Vector Machine (SVM)


Data Scientist
GWQ ServicePlus AG, Düsseldorf
11/2018 – 2/2019 (4 Monate)
Gesundheitswesen
Tätigkeitszeitraum

11/2018 – 2/2019

Tätigkeitsbeschreibung

Bei der GWQ werden Versichertendaten von Krankenkassen mit Hilfe statistischer Methoden ausgewertet. Dadurch sollen Vorhersagemodelle entwickelt werden, die bei Versicherten bisher unentdeckte Krankheiten erkennen oder feststellen, ob Personen Risikogruppen angehören, die zukünftig von bestimmten Krankheiten betroffen sein könnten. Das Ziel dabei ist eine bessere medizinische Betreuung der versicherten bei gleichzeitiger Kostenoptimierung für die Krankenkassen. Ich habe im Rahmen dieses Projekts die GWQ in verschiedenen Projekten unterstützt. Dabei habe ich über Möglichkeiten zum Einsatz von Machine Learning beraten und war selbst an der Umsetzung dieser Projekte beteiligt. Die Daten wurden hier aus einem Data Warehouse bezogen und mit Hilfe von SQL und R für die Anwendung von Data Science Methoden aufbereitet.

Eingesetzte Qualifikationen

Microsoft SQL-Server (MS SQL), Machinelles Lernen, Python


Stellvertretender Projektleiter
GiZ, Bonn, Eschborn, Berlin
11/2018 – 2/2019 (4 Monate)
Entwicklungsförderung
Tätigkeitszeitraum

11/2018 – 2/2019

Tätigkeitsbeschreibung

Im Rahmen eines Digitalisierungsprojekts beim Kunden, wurde eine Studie durchgeführt, um die bestehende Datennutzung und Vernetzung im Unternehmen zu dokumentieren und Potentiale aufzudecken, wie durch den Einsatz moderner BI und Data Science Methoden Mehrwerte aus den vorhandenen Daten geschaffen werden können. Außerdem sollten Probleme bei der Data Governance identifiziert werden und Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität vorgeschlagen werden. Ich habe selbst beim Kunden Interviews und Workshops durchgeführt und anschließend die Studie erstellt. In dieser Studie wurden dem Kunden ausführliche Lösungsansätze geliefert, wie er durch eine Cloud-Infrastruktur mit data Warehouse und Data Lake die Data Governance optimieren und die vernetzte Datennutzung über Abteilungen und Unternehmensstandorte hinweg ermöglichen kann. Außerdem wurden Konzepte für den Einsatz von BI Tools und maschinellem Lernen erläutert, durch die sich Problemstellungen lösen lassen, die sich aus den Interview Terminen ergeben hatten.

Eingesetzte Qualifikationen

Datawarehouse / DWH, Machinelles Lernen, Microsoft Azure


SQL-Entwickler
TERRANET Software GmbH, Berlin
4/2018 – 7/2018 (4 Monate)
Gesundheitswesen
Tätigkeitszeitraum

4/2018 – 7/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Der Kunde bietet eine Data Warehouse Lösung mit einer eigenen Software für Krankenkassen an. Um den Anforderungen bei Krankenkassen, mit sehr vielen Versicherten und dementsprechend großen Mengen an Daten, gerecht zu werden, musste die Performance der ETL Ladestrecken für das Data Warehouse optimiert werden. Hierfür mussten etliche Stored Procedures umgearbeitet werden, um die Abläufe bei der Datenverarbeitung zu verbessern.

Eingesetzte Qualifikationen

Datawarehouse / DWH, Transact-SQL (T-SQL), Microsoft SQL-Server (MS SQL)


Data Scientist
Deutsche Apotheker- und Ärztebank, Berlin
3/2018 – 9/2018 (7 Monate)
Banken
Tätigkeitszeitraum

3/2018 – 9/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Der Kunde benötigte ein System, über das er wichtige Pressemeldungen in einfacher Art und Weise abrufen und lesen kann. Zu diesem Zweck wurde eine Lösung entwickelt, bei der ein Webcrawler Nachrichtenmeldungen aus verschiedenen Quellen abgreift, diese bereinigt und in einem Dashboard in übersichtlicher Form für den Nutzer bereitstellt. Um dem Nutzer die Möglichkeit zu geben, die Meldungen nach Thema oder Wichtigkeit der Meldung zu filtern, wurde eine künstliche Intelligenz integriert, die alle abgegriffenen Artikel klassifiziert, bevor sie im Dashboard bereitgestellt werden. Meine Aufgabe in diesem Projekt bestand in der Implementierung der künstlichen Intelligenz. Bei der Umsetzung wurde Natural Language Processing und eine Ensemble Methode für die Lösung des Klassifizierungsproblems eingesetzt.

Eingesetzte Qualifikationen

Microsoft SQL-Server (MS SQL), Machinelles Lernen, Natural Language Processing (NLP), Python, Microsoft Azure


DWH Entwickler
Stadtreinigung Hamburg, Hamburg
3/2018 – 5/2018 (3 Monate)
Versorgungswirtschaft
Tätigkeitszeitraum

3/2018 – 5/2018

Tätigkeitsbeschreibung

Bei der Stadtreinigung in Hamburg befand sich zur angegebenen Zeit gerade das Data Warehouse im Umbau. Schritt für Schritt sollte das Datenbankschema vereinheitlicht und erweitert werden. Hierfür mussten ETL-Strecken umgebaut oder neu erstellt werden, die Anbindung in den OLAP Cube vorgenommen werden und Berichte in Excel generiert werden. Ich habe bei diesem Projekt etwa 3 Monate unterstützend mitgearbeitet und habe im Rahmen dieser Tätigkeit Anbindungen für einzelne Fachbereiche neu entwickelt und sowohl die nötigen Anbindungen im Cube als auch die Erstellung der Berichte vorgenommen.

Eingesetzte Qualifikationen

Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS), Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Microsoft SQL-Server (MS SQL)


BI Entwickler
Contipark Parkgaragen GmbH, Berlin
11/2017 – 12/2017 (2 Monate)
Parkhausbetreiber
Tätigkeitszeitraum

11/2017 – 12/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Bei diesem Projekt wurde im Rahmen eines Proof of Concept ein Reporting System entwickelt, über das sich die Auslastung von Parkhäusern überwachen lässt. Rohdaten über Ein- und Ausfahrten wurden auf einen SQL Server importiert und aufbereitet. Zur Auswertung der Daten wurde dann ein Dashboard in Power BI aufgesetzt, über das sich Kennzahlen abrufen lassen und die Daten nach diversen Kriterien gefiltert werden können. Ich habe dieses Projekt komplett eigenverantwortlich durchgeführt und erfolgreich abgeschlossen.

Eingesetzte Qualifikationen

Microsoft Power BI, Transact-SQL (T-SQL), Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Microsoft SQL-Server (MS SQL)


Projektleiter
Fashionette GmbH, Düsseldorf / Berlin
7/2017 – 12/2017 (6 Monate)
Handel
Tätigkeitszeitraum

7/2017 – 12/2017

Tätigkeitsbeschreibung

Bei dem Kunden handelt es sich um einen Onlinehandel, für den im Rahmen des Projekts ein Data Warehouse von Grund auf aufgebaut werden sollte. Dieses wurde vorwiegend für das Einkaufscontrolling konzipiert und sollte es ermöglichen den Bedarf für Warenbestellungen zu ermitteln. Zu diesem Zweck wurde ein DWH auf einem MS SQL Server erstellt und mit Analysis Services ein Tabular Cube aufgesetzt. Über den Cube wurden Verkaufszahlen aus der Vergangenheit ausgewertet und über eine Berechnungslogik Prognosen für die zukünftigen Bedarfe errechnet.
Ich selbst hatte bei diesem Projekt die Teamleitung und habe das Design des DWH und den Aufbau der ETL Strecken verantwortet. Außerdem habe ich die Berechnungslogik für den Cube konzipiert und umgesetzt.

Eingesetzte Qualifikationen

Datawarehouse / DWH, Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS), Transact-SQL (T-SQL), Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), Microsoft SQL-Server (MS SQL)


Ausbildung

Mathematik
(Master)
Jahr: 2017
Ort: Rostock

Mathematik
(Bachelor)
Jahr: 2014
Ort: Rostock

Qualifikationen

Mathematikstudium mit Schwerpunkt auf Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematischer Statistik. Im Rahmen dieses Studiums habe ich mich besonders auf maschinelles Lernen konzentriert.

Zu meinen Fähigkeiten zählen:
- Programmierung mit R, Python, Ruby, C, C++
- Big Data Analytics mit Spark
- Machine Learning
- Data Warehouse Entwicklung und Analysis Services
- SQL Entwicklung und Optimierung
- Einsatz von BI Tools wie MS Power BI und Qlik Sense

Über mich

Ich bin Mathematiker mit einer starken Affinität für Datenauswertung und Statistik. Bei meinem bisherigen beruflichen Werdegang als Consultant für Business Intelligence und Data Science konnte ich bereits in verschiedenen Projektzusammenhängen Erfahrungen in diesen Bereichen sammeln. Zu meinen Aufgabenfeldern gehörten z.B. der Einsatz von Machine Learning Verfahren im Gesundheitswesen und für Natural Language Processing. In anderen Projekten habe ich an der Entwicklung von Data Warehouses mitgearbeitet und BI Tools wie Power BI zur Visualisierung eingesetzt. Detailliertere Beschreibungen zu meinen jeweiligen Aufgaben finden sich unter dem Punkt Projekterfahrungen.

Ich bin außerdem immer danach bestrebt, mich über aktuelle Entwicklungen im Bereich Data Science auf dem Laufenden zu halten. Zu diesem zweck lese ich regelmäßig Fachliteratur z.B. zu Deep Learning oder Reinforcement Learning. Dabei beschäftige ich mich auch mit Möglichkeiten zur praktischen Umsetzung in R oder Python.

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
  • Spanisch (Grundkenntnisse)
Reisebereitschaft
Europa
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Profilaufrufe
215
Alter
33
Berufserfahrung
2 Jahre und 7 Monate (seit 02/2017)
Projektleitung
1 Jahr

Kontaktdaten

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