Praktisch jedes Unternehmen sammelt tagtäglich verschiedenste Daten. Häufig werden diese Daten aber kaum genutzt. Dabei bietet die Verwendung viele Vorteile: Sei es zur Prozessoptimierung, Umsatzsteigerung, Entscheidungsunterstützung oder klassisch zur Kostensenkung. Ich helfe Ihnen dabei, Ihre Daten erfolgreich zu nutzen.
Als Wirtschaftsinformatiker (B. Sc.) und Informatiker (M. Sc., mit Auszeichnung) habe ich mich auf die Auswertung und Nutzung großer Datenmengen spezialisiert ("Big Data"). Dazu gehören auch Aspekte des Data Engineering, wie etwa Datenbankdesign, Datenkonvertierung und Schnittstellenentwicklung. Mein Fokus liegt allerdings im Bereich Data Science, speziell auf der Auswertung und der Nutzung durch Machinelles Lernen und künstlicher Intelligenz.
In der Vergangenheit habe ich an unterschiedlichen Projekten in den Bereichen E-Commerce, Fertigung und Produktion, Logistik sowie in der Medizin und Forschung gearbeitet. Meine Masterarbeit absolvierte und schrieb ich am renommierten Massachusetts Institute of Technology (MIT).
Als "Programmiersprachen" verwende ich in der Regel Python und SQL. Vertiefende Kenntnisse habe ich insbesondere bei der Verarbeitung von Bilddaten, biomedizinischen Zeitreihensignalen und unstrukturierten Texten (Natural Language Processing). Zu meinen häufig verwendeten Bibliotheken im Bereich Deep Learning und Machine Learning gehören TensorFlow, Keras, ScikitLearn, Pandas und diverse Visualisierungstools.
Durch die Kombination fachlicher Expertise in der Informatik und meinem Verständnis für Geschäftsprozesse aus der Wirtschaftsinformatik kenne ich beide Welten. Ich kann die entsprechenden Anforderungen sowohl technisch wie auch fachlich miteinander verknüpfen. Ich bin ausdrücklich nicht nur forschungsfokussiert, sondern mir ist die schnelle und zielgerichtete Bearbeitung auch betriebswirtschaftlicher Fragestellungen wichtig.
Ich gehe grundsätzlich ergebnisorientiert vor. Je nach Fragestellung lassen sich häufig auch schon mit einfachen Mitteln Ergebnisse erzielen. Dadurch ermöglichen auch kleinere Budgets die quantitative Bearbeitung relevanter Fragestellungen.
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