Profilbild von Sergej Neustadt Experte für Data Science, Big Data, Business Intelligence aus FrankfurtamMain

Sergej Neustadt

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Letztes Update: 17.08.2021

Experte für Data Science, Big Data, Business Intelligence

Firma: Herr
Abschluss: Dipl.-Inform.
Stunden-/Tagessatz: anzeigen
Sprachkenntnisse: deutsch (verhandlungssicher) | englisch (gut) | russisch (verhandlungssicher)

Dateianlagen

Neustadt - Data Expert - Short Profile.pdf
Neustadt - Data Expert - Lebenslauf inkl. Projektliste.pdf

Skills

  • Big Data, Data Warehousing, BI, Data Science Expertise
  • Breiter sowie tiefer Blick auf alle Aspekte der Business Intelligence und BIg Data, durch langjährige Erfahrung in mehreren Rollen auf verschiedenen Ebenen von Projekten
  • Projektmanagement, Teamleitung
  • Management Beratung, Change Management, BI Governance
  • Business-Analyse (Fachkonzeption, Anforderungsaufnahme, technische Konzeption)
  • Architektur von Business Intelligence, Data Warehouse, Big Data
  • Data Science, Machine Learning, Deep Learning
  • Fachgebiete: Finance, Industrie, Logistik, Pharma
  • Tools: Informatica PowerCenter, SAP Business Objects, SQL, Python, Apache Spark, Hadoop, Talend, Denodo, RapidMiner, MS Azure
  • SCRUM, PRINCE2, Lean Startup

Projekthistorie

08/2006 - bis jetzt
Siehe Pdf-Profil: über 30 Projekte in Bereichen: Big Data, BI, Data Science in Rollen: Data Architect, Business Analyst, Projektmanager, Data Engineer, Data Scientist

08/2018 - 08/2019
Modernisierung einer Enterprise Datenlandschaft; Entwicklung einer Strategie und Architektur für Cloud BI, Big Data und Machine Learning
Analyse vorhandener Architekturen, Prozesse, Organisation im Bereichen BI und Analytics einer internationalen Fluggesellschaft. Strategie, Konzeption, DWH- und Data Lake- Architektur, Toolauswahl und Begleitung von PoCs.

Fachgebiet: Logistik: Sales, Finance, Handling

Aufgabe: Managementberatung, Business Analyse, Architektur der Datenlandschaft mit Data Lake, DWH, Reporting, Datenvirtualisierung, Machine Learning, Change-Management, Durchführung von PoCs, Toolauswahl, Erstellung eines Rollenmodells in BI/Analytics, Vorgaben für agiles Projektmanagement und DevOps

Tools: MS Azure Services, Denodo, MicroStrategy, RapidMiner, Talend, Apache Kafka, Apache Spark, Informatica ICS, Tibco ESB, Power BI, Tableau, Cognos, Azure DW, Data Lake, Blob Store.

 


04/2019 - 04/2019
PoC für AI basierte Vorhersage der Abwanderung von Bankkunden
Entwicklung eines Prototyps für die Vorhersage der Kundenabwanderung einer Bank basierend auf Data Science Methoden. Vorhersagezeithorizont: 3-5 Monate. Accuracy: AUROC=0,87. Konzeption der Abwanderungssimulation bei Preiserhöhungen.
 

Fachgebiet: Bank

Aufgabe: Business Analyse, Data Science, Koordination des Projekts

Methoden: Einsatz von NN-basiertem (SOM) Clustering der Kunden in Kombination mit Logistic Regression für binäre Klassifizierung. Binning der Prädiktoren auf Basis von WoE/IV. Einsatz eines eigenen Frameworks für die Pipelineerstellung. Datenbasis: Kundenstammdaten, Zahlungsverkehrsdaten. Ableitung mehrerer Prädiktoren aus den Zahlungsverkehrsdaten mit statistischen Methoden und Zeitreihenoperationen.

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