Data Scientist Spezialist
(Versicherungen, 5000-10.000 Mitarbeiter)
Schlagwörter
Data Analysis
Microsoft Azure
Künstliche Intelligenz
Epidemiologie
Klinische Forschung
Python
Sas
SQL
Statistiken
Apache Spark
Skills
Ich bin ein erfahrener Data Scientist und KI-Engeneer mit einem PhD in Statistik, einem Master-Abschluss in Statistik, und einem Master-Abschluss in Mathematik. Seit vielen Jahren beschäftige ich mich mit der Entwicklung von Methoden und der Durchführung von qualitativen und quantitativen Datenanalysen. Meine Stärke liegt darin, meine unterschiedlichen fachlichen Hintergründe miteinander zu verknüpfen, um aus komplexen Daten aussagekräftige Informationen zu gewinnen.
Ich bin spezialisiert auf Datenanalyse, Visualisierung und die Entwicklung von maschinellen Lernverfahren. Dabei nutze ich vor allem **Python**, **R**, **SAS** und **SQL**. Ich habe Erfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen in der Cloud und kann Ihre datenzentrierten Fragestellungen unter Berücksichtigung dieser Technologien beantworten.
In der Vergangenheit habe ich KI-Modelle für optimale Entscheidungsprozesse für Krankenversicherungen erstellt. Unter anderem habe ich statistische und mathematische Modelle für epidemiologische und klinische Studien für Biopharma-Unternehmen entwickelt.
Meine Erfahrung und Expertise umfasst:
- **Deep Learning**
- **Reinforcement Learning**
- **Big Data with Spark and Hadoop**
- Microsoft Azure( z. B. **Azure Databricks**, **Azure Data Factory**, **Azure Synapse Analytics**, **Azure SQL Database**, **Azure Apache Spark Pools**, **Data Warehouse Analytics with Microsoft Azure**, **Azure ML Studio**
- Amazon Web Services (Amazon Redshift, Amazon Sagemaker, ),
- Google Cloud (z. B. BigQuery, Vertex AI, AutoML, MLOps, TensorFlow, ML Pipelines, ),
- IBM Cloud (z. B. IBM Watson)
- Programmierung (z.B. Python, R, SAS, SQL)
- Natural Language Processing (NLP)
- Clinical Trials, Epidemiology
Ich stehe Ihnen gerne zur Verfügung, wenn Sie Fragen haben oder ein Projekt besprechen möchten, das im Zusammenhang mit Datenanalyse, Machine Learning oder KI im allgemein steht.
Ich bin spezialisiert auf Datenanalyse, Visualisierung und die Entwicklung von maschinellen Lernverfahren. Dabei nutze ich vor allem **Python**, **R**, **SAS** und **SQL**. Ich habe Erfahrung in der Entwicklung von KI-Lösungen in der Cloud und kann Ihre datenzentrierten Fragestellungen unter Berücksichtigung dieser Technologien beantworten.
In der Vergangenheit habe ich KI-Modelle für optimale Entscheidungsprozesse für Krankenversicherungen erstellt. Unter anderem habe ich statistische und mathematische Modelle für epidemiologische und klinische Studien für Biopharma-Unternehmen entwickelt.
Meine Erfahrung und Expertise umfasst:
- **Deep Learning**
- **Reinforcement Learning**
- **Big Data with Spark and Hadoop**
- Microsoft Azure( z. B. **Azure Databricks**, **Azure Data Factory**, **Azure Synapse Analytics**, **Azure SQL Database**, **Azure Apache Spark Pools**, **Data Warehouse Analytics with Microsoft Azure**, **Azure ML Studio**
- Amazon Web Services (Amazon Redshift, Amazon Sagemaker, ),
- Google Cloud (z. B. BigQuery, Vertex AI, AutoML, MLOps, TensorFlow, ML Pipelines, ),
- IBM Cloud (z. B. IBM Watson)
- Programmierung (z.B. Python, R, SAS, SQL)
- Natural Language Processing (NLP)
- Clinical Trials, Epidemiology
Ich stehe Ihnen gerne zur Verfügung, wenn Sie Fragen haben oder ein Projekt besprechen möchten, das im Zusammenhang mit Datenanalyse, Machine Learning oder KI im allgemein steht.
Projekthistorie
09/2022
-
03/2023
- Verwendung verschiedener KI-Modelle wie Random Forest, Naive Bayes, Logistische Regression, Neurale Netze und Linear Regressionsanalyse, um verschiedene Herausforderungen im Zusammenhang mit der Krankengeldvorhersage, Deckungsbeitragsberechnung und -überwachung, Modellierung von Kündigungen von Versicherten sowie der Anpassung des Morbiditätsrisikos zu lösen.
- Mithilfe von Neuronalen Netzen komplexe Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren erkannt werden, um eine präzisere Vorhersage von Krankengeldzahlungen zu ermöglichen.
- Random Forests und Naive Bayes einsetzen, um Deckungsbeiträge zu berechnen und zu überwachen, indem sie verschiedene Faktoren wie Schadenshäufigkeit und -kosten berücksichtigen.
- Modelle der Logistischen Regression eingesetzen, um das Risiko von Kündigungen von Versicherten vorherzusagen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, um die Kundenzufriedenheit und -bindung zu verbessern.
- Anpassung des Morbiditätsrisikos mithilfe von Linearer Regressionsanalyse, um das Risiko von Krankheiten in einer bestimmten Bevölkerungsgruppe genauer zu quantifizieren und entsprechende Maßnahmen zur Risikominderung zu ergreifen.
- Mithilfe von Neuronalen Netzen komplexe Zusammenhänge zwischen verschiedenen Faktoren erkannt werden, um eine präzisere Vorhersage von Krankengeldzahlungen zu ermöglichen.
- Random Forests und Naive Bayes einsetzen, um Deckungsbeiträge zu berechnen und zu überwachen, indem sie verschiedene Faktoren wie Schadenshäufigkeit und -kosten berücksichtigen.
- Modelle der Logistischen Regression eingesetzen, um das Risiko von Kündigungen von Versicherten vorherzusagen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, um die Kundenzufriedenheit und -bindung zu verbessern.
- Anpassung des Morbiditätsrisikos mithilfe von Linearer Regressionsanalyse, um das Risiko von Krankheiten in einer bestimmten Bevölkerungsgruppe genauer zu quantifizieren und entsprechende Maßnahmen zur Risikominderung zu ergreifen.
05/2021
-
08/2022
Datenanalyst und Datenanalytiker für klinische Forschung und Epidemiologie
www.3d-statistical-learning.com
(Internet und Informationstechnologie, < 10 Mitarbeiter)
- Training auf führenden Softwareplattformen wie SAS, R, Python und mehr.
- Expertise in statistischer Analyse zur Unterstützung von akademischer Forschung. Darüber hinaus bieten wir maßgeschneiderte Beratung und Unterstützung für Personen, die ihre Bachelor-, Master- und Promotionsforschung betreiben.
- Schulungen für Maschinelles Lernen und Statistik mit R, SAS und Python.
Zertifikate
Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer Professional Certificate
2023
Python and Statistics for Financial Analysis
2022
Reisebereitschaft
Weltweit verfügbar
