Data Science und Machine Learning Projekte verfügbar

Data Science und Machine Learning Projekte

verfügbar
Profilbild von Anonymes Profil, Data Science und Machine Learning Projekte
  • 12101 Berlin Freelancer in
  • Abschluss: Dr. rer. oec / Dipl. Physiker
  • Stunden-/Tagessatz: nicht angegeben
  • Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (verhandlungssicher)
  • Letztes Update: 26.03.2019
SCHLAGWORTE
PROFILBILD
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SKILLS
Gerne bringe ich meine mehr als 6 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Science und Machine Learning in Ihr Projekt ein. Ich arbeite auch gerne in internationalen Teams oder setze komplette Projekte zügig um.

Bisherige Projektinhalte mit den jeweils angewandten Methoden
  • B2B Kundensegmentierung (geographic information systems, density-based clustering, custom hierarchical clustering methods)
  • Predictive Sales für zu erwartende Umsätze und Abschlusswahrscheinlichkeiten (supervised learning, tree-based models)
  • Price Recommender System (supervised learning, deep learning)
  • Deduplizierung und Data Matching (fuzzy string matching, natural language processing methods)
  • Simulation und Optimierung von Energiesystemen (numerical optimization, nonlinear programming)
  • Zeitreihenanalyse (multi-variable regression analysis)
  • Entwicklung eines MVP im Bereich Persönliche Finanzen (REST, Node.js)

Bisher eingesetzte Technologien
  • Sprachen: Python, R, Javascript, GAMS
  • Machine Learning & Data Science: Scikit-learn, Pandas, Keras, PyTorch, Apache Spark
  • DevOps: Git, Docker, Kubernetes, Linux, CI/CD, Google Cloud, Amazon Web Services, Azure
  • Datenbanken: PostgreSQL, MongoDB
  • Web: Microservices, REST APIs, Node.js, React
REFERENZEN
8/2018 – 12/2018  Data Scientist / Data Engineer / Projektleitung
Entwicklung eines End-User-Tools für Prognosen über Ernteerträge für eine internationale Organisation. Die Komponenten waren eine ETL-Pipeline (implementiert in R) und ein End-User-Tool (implementiert in Excel).

7/2018 – 11/2018 Data Scientist
Konzeption und Entwicklung einer Pricing Engine zur Prognose von optimalen Preisen im Hospitality Sektor. Als Grundlage für das Pricing Modell wurden Daten durch Web-Scraping gesammelt.
Aus einer Vielzahl von getesteten Modellen (linear, tree-based, deep learning) wurde das optimale ausgewählt und bereitgestellt. Eingesetzte Technologien waren Node.js, Python und Scikitlearn.

7/2018 – 8/2018 Data Scientist
Konzeption und Umsetzung einer geographischen Segmentierung von potenziellen Kunden für eine B2B Sales Organisation. Durch diese Segmentierung wurde ein präziser und effizienter Marktangang ermöglicht.
Die zugrunde liegenden Algorithmen wurden zum Teil speziell für dieses Problem entwickelt (Python, Numpy).

5/2018 – 6/2018 Data Scientist / Machine Learning Engineer
Konzeption und Implementierung einer Lead-Scoring Engine für B2B Sales. Durch Vorhersage von Umsatzpotenzial und Abschlusswahrscheinlichkeit wurden die besten Potenzialkunden für Vertriebskampagnen ausgewählt und die Effizienz der Account Manager maximiert. Dazu wurden eine Bestandskundendatenbank (>20 Tausend Einträge) mit einer externen Leaddatenbank (>5 Millionen Einträge) durch einen speziell für dieses Problem entwickelten performanten Fuzzy-Matching Algorithmus verknüpft. Das gesamte Projekt wurde in Python implementiert und der komplette, dokumentierte Quellcode mit ausgeliefert. Der Data Engineering Teil wurde basierend auf der Pandas Bibliothek geschrieben, der Machine Learning Teil basiert auf Scikit-learn.

7/2012 – 5/2014 Design und Implementierung eines Lösungsalgorithmus
Design und Implementierung eines Lösungsalgorithmus für ein Energiesystem-Modell. Durch diesen Lösungsalgorithmus konnte die Laufzeit des Modells um 95% gesenkt werden. Der Lösungsalgorithmus basiert auf Konzepten aus der Spieltheorie. Er wurde in GAMS (General Algebraic Modeling System) umgesetzt und läuft parallelisiert auf einem Linuxbasierten Supercomputer.

 
ZEITLICHE UND RÄUMLICHE VERFÜGBARKEIT
Europa 
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