DATEIANLAGEN
Diese Anzeige ist nur für angemeldete Nutzer möglich.
SKILLS
Scientific computing: NumPy, C++, Fortran, CUDA, MatLab;
Machine learning: Tensorflow, Keras, Scikit-Learn, R;
Datenverarbeitung: SQL, PostgreSQL, Pandas, R;
Paralleles Rechnen: CUDA;
Bildverarbeitung: Python, Matplotlib, Plotly, Dash;
Programmiersprachen: Python, C++;
Graphical User Interface-Design: Tkinter in Python;
Sonstiges: GitHub, LaTeX, Markdown, Microsoft Office/OpenOffice
PROJEKTHISTORIE
- 01/2019
- bis jetzt
-
-
- Non-Profit
- < 10 Mitarbeiter
- Sonstiges
- Data Scientist
- Bilderkennung von Röntgenaufnahmen mit Python, Tensorflow und Keras unter Verwendung von Convolutional Neural Networks und Computer Vision (https://tinyurl.com/y4r9e837)
Vorhersage von Börsenkursen mit Python und Tensorflow unter Verwendung von LSTM und Neuronalen Netzen
(https://tinyurl.com/y2nssvdb)
Klassifizierung von Kreditkartenbetrug mit Python, Tensorflow, Keras und SciKit-Learn unter Verwendung von Autoencodern, Neuronalen Netzen, Random Forests, t-SNE und Clustering (https://tinyurl.com/y656jd8f)
Produktempfehlung mit Python und Pandas unter Verwendung von Natural Language Processing und der Inverse Document Frequency (https://tinyurl.com/y2tadg3v)
Klassifizierung von Nachrichten mit Python, Tensorflow und Keras unter Verwendung von Natural Language Processing und Neuronalen Netzen (https://tinyurl.com/y5pk7vgw)
- 01/2017
- 12/2019
-
-
- TU Dresden
- 5000-10.000 Mitarbeiter
- Öffentlicher Dienst
- Mathematiker
- Optimierung des numerischen Rechenkerns der Simulationssoftware PCSiWaPro in Fortran90, C++, CUDA, Python, VB.Net, MS Access, SQLite
Datenanalyse
Berichtwesen
Veröffentlichung in englischsprachigen Journals (https://www.mdpi.com/2073-4441/12/1/286/htm)
- 09/2012
- 08/2015
-
-
- Bundesanstalt für Gewässerkunde
- 250-500 Mitarbeiter
- Öffentlicher Dienst
- Data Scientist
- Zeitreihenanalyse in R und C++
Neuronale Netze in R
Datenanalyse in R
Aufbau eines Datenanalysetools in Python, C# und MS Access
Publikation: Korrektur von Abfluss-Vorhersagen mit Hilfe linearer und nichtlinearer Zeitreihenmodelle (BfG-Bericht 1842)(http://doi.bafg.de/BfG/2015/BfG-1842.pdf)
- 12/2009
- 12/2011
-
-
- 3S Consult GmbH
- 10-50 Mitarbeiter
- Energie, Wasser und Umwelt
- Forschungsingenieur
- Entwicklung eines mathematischen Optimierungsalgorithmus in C++
Publikation des Algorithmus (https://tinyurl.com/y4bu7yzy)
Berichtwesen
Datenanalyse
ZEITLICHE UND RÄUMLICHE VERFÜGBARKEIT
ich bin deutschlandweit verfügbar
