06.03.2024 aktualisiert
SB
100 % verfügbar
Data Science Consultant, Statistician, R Developer, R Shiny Developer
Munich, Deutschland
Weltweit
Master of Science - Advanced Multivariate Data Analytics and Big Data - University of SalamancaSkills
HTMLJavaScriptForschungAmazon Web ServicesKünstliche Neurale NetzwerkeMicrosoft AzureBiostatistikC++CSSCloud ComputingClusteranalyseFaktorenanalyseIBM SPSSPythonMachine Learning
Programmiersprachen:
R, Python, HTML, CSS, JavaScript, SQL, C++
Anwendungen und Technologien:
PowerBI, Tableau, SPSS
Git, Cloud, AWS, Azure, Docker, Kubernetes
Statistik:
Clusteranalyse, Strukturgleichungsmodelle, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse,
Überlebenszeitanalyse, Metaanalyse,
Allgemeine Lineare Modelle, Gemischte Modelle,
Neuronale Netze, Entscheidungsbäume & Random Forests
R, Python, HTML, CSS, JavaScript, SQL, C++
Anwendungen und Technologien:
PowerBI, Tableau, SPSS
Git, Cloud, AWS, Azure, Docker, Kubernetes
Statistik:
Clusteranalyse, Strukturgleichungsmodelle, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse,
Überlebenszeitanalyse, Metaanalyse,
Allgemeine Lineare Modelle, Gemischte Modelle,
Neuronale Netze, Entscheidungsbäume & Random Forests
Erfahrung
Berufserfahrung5 - 10 Jahre
Freelancer seit2022
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherSpanischverhandlungssicher
Projekthistorie
Begleitung mehrerer Meta-Analysen im Bereich der Orthopädietechnik.
Modellierung von langfristigen Corona-Szenarien. Im Kontext unterschiedlicher Annahmen zur weiteren Entwicklung des Covid-19 Virus wurde zunächst ein Szenario Modell zur Simulation des Infektionsgeschehen in Europa und den USA aufgebaut. Im Anschluss folgte die Entwicklung einer Webapplikation die als Eingabemaske für die Berechnung verschiedener Szenarien dient. Hauptaufgabe war die Anbindung unterschiedlicher Datenquellen in den Modellierungsprozess und die Parallelisierung des selbigen innerhalb der Server Architektur. Aufbau von CI-Pipeline und Definition des Docker Container. Außerdem Frontend Entwicklung mit HTML/CSS JavaScript und R.
Berechnung der Budgetierung für die Personalplanung eines neuen Studiengangs unter Berücksichtigung der erwarteten Fördermittel und Kosten für die Besetzung der Planstellen