Data Analyst
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- 16.04.2024
Kurzvorstellung
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
9/2023 – 4/2024
Tätigkeitsbeschreibung
• Erweitern von Python-Modulen zum Transformieren, Speichern und Importieren von Sozialversicherungsdaten in ein Online-Datenbanksystem
• Abbilden von Tabellenstrukturen mithilfe von Python-Klassen (Spaltennamen, Datentypen, Feldlängen, Fremdschlüssel, Unique-Constraints, Referenzen zu anderen Tabellen)
• Automatisiertes Extrahieren von Daten aus Excel-Tabellen und Erzeugen von JSON Files zum Zwischenspeichern in Dateiablagesystem
• Importieren der JSON-Daten in DB2-Datenbank-Umgebungen via Command Line Tool, Batchdateien und Gitlab-Pipelines
• Loggen von SQL-Merge-Queries via Python SQLAlchemy-Package zur Wiederverwendung in verschiedenen Datenbankschemas
DB2, Python
9/2022 – 12/2022
Tätigkeitsbeschreibung
- Überarbeiten von Machine-Learning-Modellen in Azure DataBricks-Notebooks zur Vorhersage von Weiß-Werten, die bei Waschexperimenten mittels Fleckenmonitor gemessen wurden
- Visualisieren von Gütekennzahlen wie MSE und R² bei Regressions-Algorithmen wie Neuronalen Netzen und Random Forests
- Erklären der Vorhersagen mittels LIME und SHAP values
Azure Databricks, Maschinelles Lernen, Python
3/2021 – 7/2021
TätigkeitsbeschreibungProgrammatische Umsetzung von kundenindividuellen Softwareanpassungen eines ERP-Systems, auch mit MS Power BI
Eingesetzte QualifikationenSoftwareentwicklung (allg.)
10/2020 – 3/2021
TätigkeitsbeschreibungEinspielen von Produktions- und Logistikdaten aus Excel-Daten in ein Trello-Dashboard mittels API in Jupyter Notebook
Eingesetzte QualifikationenPython
11/2019 – 6/2021
Tätigkeitsbeschreibung
•Verwendung der Programmiersprache R
•Verwendung der Programmiersprache Python
•Erstellung von Shiny-Webapplikationen zur Visualisierung und Verarbeitung von Live- Daten
•Statistische Auswertung von Kundendaten
•Erstellung von automatisierten Reports
•Verwaltung von Daten innerhalb der PostgreSQL-Datenbank
•Datenanreicherung / Merging
•Data Wrangling von Geodaten
•Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen
•Anwendung von Clustermethoden
Datenanalyse
8/2019 – 12/2019
Tätigkeitsbeschreibung
Implementierung von Automated-Data-Science-Lösungen in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen PerfectPattern (München) ins MES-Umfeld von MPDV
Automatisches Erstellen von intelligenten Machine-Learning-Modellen, z. B. zur Vorhersage von Rüstzeiten und Ausschussquoten auf Basis von SQL-Abfragedaten
Data Science
9/2018 – 2/2019
TätigkeitsbeschreibungThema: »Zielgerichtete Vorbereitung und beispielhafte Auswertung von Sensordaten zur Generierung von Warnmeldungen mithilfe von Predictive Maintenance für Kunden eines mittelständischen Familienunternehmens«
Eingesetzte QualifikationenData Science
9/2017 – 8/2018
Tätigkeitsbeschreibung
Bearbeiten von Übersetzungsanfragen aus allen Unternehmensbereichen weltweit (u. a. Global Marketing)
Programmieren von VBA-Programmen zur Datenauswertung
Datenanalyse
Ausbildung
Aalen
Hochschule Heilbronn
Künzelsau
Über mich
• Python (u.a. Pandas, Numpy, Scikit-learn, SQLAlchemy)
• DataBricks
• Azure (als Anwender)
• Anaconda Navigator
• Jupyter Notebooks
• R
• RStudio
• SQL
• Gitlab
• DB2
• MS SQL Server
• DBeaver
• MS Power BI
• MS Office (Word, Excel, Powerpoint)
Persönliche Daten
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Europäische Union
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