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Profil
Ich bin leidenschaftlicher Statistiker und Data Scientist mit fundierten Kenntnissen in Machine Learning und Deep Learning. Mein Schwerpunkt liegt auf der gesamten Datenpipeline – von der Datensammlung über die Datenbereinigung und -aufbereitung bis hin zur explorativen Datenanalyse, Clusteranalyse, Kundenwertanalyse und Modellierung.
Mit umfangreicher Erfahrung in Python und den Bibliotheken Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn sowie TensorFlow setze ich datengetriebene Lösungen um, die Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren.
Ich freue mich darauf, meine Expertise in innovativen Projekten einzubringen und gemeinsam datenbasierte Mehrwerte zu schaffen.
Bildung
Studium der Statistik – Erfolgreich absolvierte Lehrveranstaltungen: Statistik I und II: Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik III: Schätz- und Testverfahren Datenerhebung: Erhebungstechniken und Grundlagen der Versuchsplanung Lineare Modelle Multivariate Verfahren Diese Kurse vermittelten fundierte Kenntnisse in theoretischer und angewandter Statistik sowie statistischer Modellierung.
Im Rahmen meiner beruflichen Weiterbildung zum Data Scientist an Mines ParisTech und der Universität Pantheon Sorbonne wurden folgende Lehrziele erfolgreich erreicht: Programmieren mit Python und relevanten Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn Machine Learning: Anwendung von Supervised und Unsupervised Learning Methoden Fortgeschrittenes Machine Learning mit Statsmodels, Text Mining und Web Scraping Deep Learning-Technologien, einschließlich Keras, Convolutional Neural Networks (CNN) und TensorFlow Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn zur anschaulichen Ergebnisdarstellung Big Data-Verarbeitung und Machine Learning mit SQL und PySpark Diese Kompetenzen fördern die Fähigkeit, komplexe datengetriebene Herausforderungen praktisch und effektiv zu lösen.
Erfahrungen
Als Statistiker war ich im Bereich der trägerübergreifenden Qualitätssicherung im Rettungsdienst Baden-Württemberg tätig und unterstützte die Sicherstellung und Verbesserung der Versorgungsqualität. Dabei umfassten meine Hauptaufgaben: Durchführung regelmäßiger, vierteljährlicher Standardauswertungen auf Basis definierter Codes mithilfe der Statistiksoftware R. Umsetzung von Prozessschritten zur Datenvalidierung, Datenübertragung, Datenaufbereitung und Datenverknüpfung. Selbstständige Durchführung von Testauswertungen und datenbankgestützten Abfragen. Verwendung von R und Tinn-R zur Analyse und Berichterstellung.
