Senior Python Developer | Senior Data Analyst | PowerBI VIsualization Expert

9/2023 – 3/2024

Excel Data Automation with (Python) for complex sales planning tasks such as stock prediction and allocation.
Time Series Analysis - ARIMA, Holts Winters for Sales Demand Predicition
Construct Data Pipelines using Dataverse, Access, Python
Visual Dashboards using PowerBI
Script environment for end users using Jupyter Lab

Microsoft Access, Microsoft Power Apps, Microsoft Power BI

1/2023 – 9/2023

• Führte für Papirfly, einen weltweit führenden Anbieter im Bereich Digital Asset Management, ein umfassendes Full-Stack-Audit durch, das organische Suche/SEO, bezahltes Marketing, UX und Analyseleistung umfasste.
• Nutzung von Python für die Datenanalyse mithilfe von Numpy, Pandas und Plotly, um umsetzbare Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen zu extrahieren.
• Entwicklung von Looker Studio-Dashboards, die mit BigQuery/SQL-Datensätzen verbunden sind und eine Echtzeitvisualisierung kritischer Leistungsmetriken ermöglichen.
• Mit Streamlit schlanke Client-Dashboards erstellt und auf Heroku bereitgestellt, um Stakeholdern benutzerfreundliche, leicht zugängliche Einblicke zu bieten.
• Verwendete Modelle für maschinelles Lernen, einschließlich Scikit-Learn, Tensorflow und Keras, um Finanzmodellierungen durchzuführen, insbesondere bei der Marketing-Mix-Modellierung (MMM), und den ROI der Marketingausgaben über alle Kanäle hinweg zu optimieren.
• Einsatz von Data-Engineering-Fähigkeiten, um Datenpipelines zu rationalisieren und die Verfügbarkeit hochwertiger Daten für die Analyse sicherzustellen.

Data Science, Datenanalyse, Python, Google Cloud, SEO / SEM, Strategisches Marketing

3/2021 – 3/2022

• Leitung eines Beratungsprojekts bei Searchmetrics (kürzlich von Conductor übernommen) mit den folgenden Zielen: Verbesserung des Markenrufs durch die Erstellung unabhängiger SEO-Forschungsstudien mit Schwerpunkt auf organischer Suche, belegt durch im Portfolio verfügbare Veröffentlichungen, Verbesserung der Effizienz der Datenpipeline durch Optimierung großer Datenmengen Batch-Abfragen und Aufgabenplanung für Keyword-Daten, was zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen führt und Produktangebote von Mitbewerbern in der SEO-Branche abhebt.
• Durchführung umfassender Datenanalysen unter Nutzung von Python und Kernbibliotheken wie Pandas und Numpy, um umsetzbare Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen.
• Einsatz von Data-Engineering-Techniken, einschließlich der Analyse von Datenpipelines, Elasticsearch und AWS, um die Datenverarbeitung zu rationalisieren und die Systemeffizienz zu steigern.
• Evaluierung verschiedener Modelle für maschinelles Lernen, um einzigartige Wertversprechen für Kunden zu identifizieren und so zu einer fundierten Entscheidungsfindung und Produktdifferenzierung beizutragen.

Data Science, Big Data, Data Mining, Datenanalyse, Python, Web Analyse (allg.), SEO / SEM, Strategisches Marketing