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Data Scientist

offline
  • 80€/Stunde
  • 65760 Eschborn
  • Nähe des Wohnortes
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  • 20.09.2023

Kurzvorstellung

Projekterfahrung in Bereichen der Statistik und der mathematischen Oprimierung (u.a. Regression, Klassifikation, Zeitreihenanalysen, Clustering) sowie im Bereich Data Science (mit Fokus auf Maschine Learning & Deep Learning)

Qualifikationen

  • Data Science
  • Deep Learning
  • Maschinelles Lernen1 J.
  • Mathematik
  • Python1 J.
  • R (Programmiersprache)

Projekt‐ & Berufserfahrung

Werkstudentin und Masterandin
DB Fernverkehr, Frankfurt am Main
1/2022 – 6/2022 (6 Monate)
Logistikdienstleister
Tätigkeitszeitraum

1/2022 – 6/2022

Tätigkeitsbeschreibung

ASPEKT-BASIERTE SENTIMENTANALYSE VON KUNDENFEEDBACKS

Entwicklung von Deep Learning Methoden zur Aspekt-basierten Sentimentanalyse von Kundenfeedbacks
- Data Preprocessing von verschiedenen Datenquellen
- Training eines auf Worteinbettungen basierten Modells zur Erstellung von Pseudo-Labels für Aspekte und Sentiments
- Training von Convolutional Neural Networks auf Pseudo-Labels
- Training von self-learning Convolutional Neural Networks zur Verbesserung der Klassifikationsergebnisse für Aspekte und Sentiments

Methoden: Weakly-supervised Aspect-based Sentiment Analysis, Natural Language Processing, Deep Learning, Convolutional Neural Networks

Tools & Libraries: Pandas, NumPy, spaCy, nltk, PyTorch, Ray Tune, PyCharm, Git, SQL, Regex

Eingesetzte Qualifikationen

E-Learning, Faltendes Neuronales Netzwerk (CNN), Maschinelles Lernen, Natural Language Processing, Python, Pytorch, SQL

Praktikantin
DB Systel, Frankfurt am Main
3/2021 – 9/2021 (7 Monate)
IT & Entwicklung
Tätigkeitszeitraum

3/2021 – 9/2021

Tätigkeitsbeschreibung

STUDENT TRACK PROGRAMM IM BEREICH DATA SCIENCE

Durchführung von Zeitreihenanalysen, Vorträge zum Thema Zeitreihenanalysen, Klassifikation von Kundenfeedbacks mit Methoden des maschinellen Lernens
- Vertiefung und Durchführung von Methoden der Zeitreihenanalysen auf verschiedenen Datenquellen
- Vorstellung der Methoden der Zeitreihenanalysen in Vorträgen
- Beratung hinsichtlich der Auswahl geeigneter statistischer Methoden
- Untersuchung der Methoden des IBM Planning Analytics Workspace und Vergleich mit anderen Methoden der Zeitreihenanalyse
- Training von Machine Learning Modellen zur Klassifikation von Kundenfeedbacks im Rahmen einer Hospitation bei DB Fernverkehr

Methoden: Zeitreihenanalysen, Facebook Prophet, ARIMA, SARIMA, Exponential smoothing

Tools & Libraries: NumPy, Pandas, TM1py, statsmodels, fbprophet, IBM Planning Analytics Workspace, git, jira, confluence, TM1

Eingesetzte Qualifikationen

Business Intelligence (BI), Maschinelles Lernen, Python

Studentin
Georg-August-Universität Göttingen, Göttingen
10/2020 – 3/2021 (6 Monate)
Hochschulen und Forschungseinrichtungen
Tätigkeitszeitraum

10/2020 – 3/2021

Tätigkeitsbeschreibung

DEEP LEARNING METHODEN ZUR KLASSIFIKATION VON DEUTSCHEN ZEITUNGSARTIKELN
Forschungsprojekt im Universitätsumfeld

- Entwicklung von Deep Learning Methoden zur Klassifikation von deutschen Zeitungsartikeln
- Data Preprocessing von deutschen Texten
- Entwicklung und Evaluierung verschiedener Deep Learning und Machine Learning-Ansätze

Methoden: Klassifikation, Natural Language Processing, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Naïve Bayes

Tools & Libraries: Python, PyCharm, Tensorflow, Keras, kerastuner, SpaCy, flair, sklearn

Eingesetzte Qualifikationen

Faltendes Neuronales Netzwerk (CNN), Keras, Maschinelles Lernen, Naive Bayes, Natural Language Processing, Rekurrentes Neuronales Netzwerk (RNN), Tensorflow

Praktikantin, Werkstudentin und Bachelorandin
Statistisches Bundesamt, Wiesbaden
9/2018 – 6/2019 (10 Monate)
Öffentliche Verwaltung
Tätigkeitszeitraum

9/2018 – 6/2019

Tätigkeitsbeschreibung

METHODEN-FORSCHUNG IN BEREICH DER SEKUNDÄREN DATENGEWINNUNG

Praktikantin, Werkstudentin und Bachelorandin beim Statistischen Bundesamt

Untersuchung der Eignung von Mobilfunkdaten zur amtlichen Statistikproduktion: Analyse von statischen Mobilfunkdaten hinsichtlich der Bevölkerungsdarstellung, Analyse von dynamischen Mobilfunkdaten hinsichtlich der Pendlerstatistiken

- Abbildung und Vergleich der Wohn- und Tagesbevölkerung mithilfe von statischen Mobilfunkdaten von unterschiedlichen Mobilfunkanbietern
- Vergleich der Mobilfunkdaten von unterschiedlichen Mobilfunkanbietern mit den Zensusdaten
- Untersuchung von Pendler- und Touristenströmen mithilfe von dynamischen Mobilfunkdaten
- Graphische Darstellung der Mobilfunkdaten auf Kreis- und Gemeindeebene

Methoden: Mobile phone data, Spatial Statistics, Kernel Density Estimation, Visualisierung

Tools & Libraries: ggplot2, sp, Kernelheaping, lattice, rgeos, dplyr, RStudio, RMarkdown

Eingesetzte Qualifikationen

Mobilfunknetze, R (Programmiersprache), Statistiken

Zertifikate

Professional Scrum Product Owner I
2023
AWS Certified Cloud Practitioner
2023
Professional Scrum Master I
2023

Ausbildung

Angewandte Statistik
Master of Science
2022
Georg-August-Universität Göttingen

Weitere Kenntnisse

Methoden und Technologien

Projektmanagement: Scrum, Kanban, Jira, Confluence
Data Science: Data Mining, Machine Learning, Neuronale Netze, Zeitreihenanalysen, Clustering, Klassifikation, Regression, NLP, Räumliche Statistik
Persönlichkeit: Organisationstalent, Teamfähigkeit, Führungsqualitäten, Sorgfalt


Technisches Skillset

Programmiersprachen: Python, R, LaTeX
Frameworks: NumPy, Pandas, Scikit-Learn, Scikit-Image, Tensorflow, Keras, PyTorch, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Python Unittests, Python Logging, nltk, spaCy, FastText, tidyr, dplyr, plotly, ggplot2, RColorBrewer, stats, RSelenium, sp, stringr, readr
Datenbanken: Oracle, SQLite, MongoDB, MySQL
Entwicklungsumgebungen: PyCharm, Visual Studio Code, Jupyter, RStudio, IntelliJ
Tools: Git, Jira, Sharepoint, MS Office, TexStudio
Systeme: Windows


Branchenkenntnisse

Mobilität, Forschung, Lehre


Zertifizierung

Scrum Master
Product Owner
AWS Certified Cloud Practitioner
AWS Certified Machine Learning Specialty in Vorbereitung
Tableau in Vorbereitung

Persönliche Daten

Sprache
  • Deutsch (Muttersprache)
  • Englisch (Fließend)
  • Polnisch (Muttersprache)
Reisebereitschaft
Nähe des Wohnortes
Arbeitserlaubnis
  • Europäische Union
Home-Office
bevorzugt
Profilaufrufe
331
Alter
30
Berufserfahrung
1 Jahr und 10 Monate (seit 01/2023)

Kontaktdaten

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