Data Scientist / Softwareentwickler / Tutor
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- 01.07.2021
Kurzvorstellung
Data Scientist und Softwareentwickler mit Expertise in quantitativer Modellierung, sowie langjähriger Erfahrung als Nachhilfelehrer und Tutor im Fach Mathematik.
Qualifikationen
Projekt‐ & Berufserfahrung
Researcher - Natural Language Processing
LMU, München
1/2021
–
4/2021
(4 Monate)
Tätigkeitszeitraum
1/2021 – 4/2021
TätigkeitsbeschreibungNLP Researcher
Eingesetzte QualifikationenMaschinelles Lernen, Natural Language Processing
Statistik-Tutor
LMU, München
10/2019
–
3/2020
(6 Monate)
Tätigkeitszeitraum
10/2019 – 3/2020
TätigkeitsbeschreibungTutor
Eingesetzte QualifikationenMathematik, Statistiken
R Software Entwickler
LMU, München
1/2019
–
6/2019
(6 Monate)
Tätigkeitszeitraum
1/2019 – 6/2019
TätigkeitsbeschreibungEntwicklung eines R-Pakets für maschinelles Lernen
Eingesetzte QualifikationenStatistiken, R (Programmiersprache)
Data Scientist
Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung, Mannheim
10/2017
–
6/2018
(9 Monate)
Tätigkeitszeitraum
10/2017 – 6/2018
TätigkeitsbeschreibungStatistische Programmierung in R und Stata
Eingesetzte QualifikationenStatistiken, R (Programmiersprache)
Mathematik-Tutor
Kundenname anonymisiert, Mannheim
3/2014
–
5/2018
(4 Jahre, 3 Monate)
Tätigkeitszeitraum
3/2014 – 5/2018
TätigkeitsbeschreibungVorbereitung auf das Abitur
Eingesetzte QualifikationenMathematik
Ausbildung
Statistik
Master
2020
München
München
Mathematik
Bachelor
2018
Mannheim
Mannheim
Über mich
Dienstleistungen in den Bereichen Data Science und Softwareentwicklung:
- Explorative Datenanalysen
- Entwicklung von Vorhersagemodellen
- Statistisches Consulting
- Softwareentwicklung mit Fokus auf Statistiksoftware
- Mathematik-Nachhilfe
- Explorative Datenanalysen
- Entwicklung von Vorhersagemodellen
- Statistisches Consulting
- Softwareentwicklung mit Fokus auf Statistiksoftware
- Mathematik-Nachhilfe
Weitere Kenntnisse
Statistische Programmierung & Softwareentwicklung:
- R
- Python
- SQL
- Apache Spark
Machine Learning:
- Random Forests
- Neuronale Netze (Deep Learning)
- Clusteranalyse
- Dimensionsreduktion (z.B. PCA, Faktoranalyse)
- Regularisierung/Variablenselektion
- Boosting
- Bagging
Klassische Statistik:
- Generalisierte Lineare Modelle (GLMs)
- Hypothesentests
- Kausale Inferenz
- Semiparametrische Regression (z.B. Generalisierte Additive Modelle)
- Nichtparametrische Regression (z.B. Bayesianische Glättung)
- Quantilregression
- R
- Python
- SQL
- Apache Spark
Machine Learning:
- Random Forests
- Neuronale Netze (Deep Learning)
- Clusteranalyse
- Dimensionsreduktion (z.B. PCA, Faktoranalyse)
- Regularisierung/Variablenselektion
- Boosting
- Bagging
Klassische Statistik:
- Generalisierte Lineare Modelle (GLMs)
- Hypothesentests
- Kausale Inferenz
- Semiparametrische Regression (z.B. Generalisierte Additive Modelle)
- Nichtparametrische Regression (z.B. Bayesianische Glättung)
- Quantilregression
Persönliche Daten
Sprache
- Deutsch (Muttersprache)
- Englisch (Fließend)
- Französisch (Grundkenntnisse)
Reisebereitschaft
auf Anfrage
Arbeitserlaubnis
- Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
1672
Alter
30
Berufserfahrung
10 Jahre und 10 Monate
(seit 01/2014)
Kontaktdaten
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