Über mich
Über mich
Embedded Files
Als Datenflüsterer verwandle ich komplexe Zahlen in verständliche und handlungsorientierte Erkenntnisse. Mit einem Master in Angewandter Physik und umfassender Erfahrung aus Industrie stelle ich sicher, dass Ihre Projekte fundiert und praxisnah sind. Lassen Sie uns gemeinsam innovative Lösungen finden – präzise, kompetent und mit einer Prise Humor.
Meine Stärken und Leistungen
Meine Stärken und Leistungen
💡 Datengesteuerte Innovation: Meine Arbeit fokussiert sich auf die Förderung von Innovationen durch datengetriebene Ansätze, die bedeutende Veränderungen bewirken.
📈 Führungs- und Veränderungskompetenz: In meiner bisherigen Laufbahn habe ich maßgeblich dazu beigetragen, ein Bewusstsein für die Notwendigkeit von Digitalisierung und Data-Science-Methoden zu schaffen. Durch meine innovativen Ansätze für datengesteuerte Entscheidungsfindung habe ich Unternehmen erfolgreich unterstützt.
🌟 Begeisterung und Überzeugung: Meine Begeisterung für die Selbstständigkeit als Data Scientist liegt nicht nur in meinem Fachwissen, sondern auch in meiner Überzeugung, dass datengetriebene Entscheidungen transformative Veränderungen bewirken können. Es bereitet mir große Freude, Menschen für innovative Methoden und Lösungen zu begeistern.
🗣️ Kommunikationsstärke: Für mich ist es nicht nur wichtig, Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, sondern auch, diese effektiv zu vermitteln. Ich fördere das Verständnis für datengetriebene Entscheidungsfindung in Unternehmen und schaffe ein Umfeld, in dem Innovation und Fortschritt gedeihen.
🤝 Partnerschaftliche Zusammenarbeit: Ich sehe mich nicht nur als Dienstleister, sondern auch als Partner für meine Kunden. Mein Ziel ist es, langfristige Beziehungen aufzubauen und gemeinsam an der Entwicklung und Umsetzung datenbasierter Strategien zu arbeiten.
🧠 Fachwissen und soziale Kompetenz: Meine Kombination aus technischem Fachwissen, analytischen Fähigkeiten und sozialen Kompetenzen ermöglicht es mir, einen positiven Einfluss auf die Unternehmen zu haben, mit denen ich zusammenarbeite.
📚 Anpassungsfähigkeit und kontinuierliche Weiterbildung: Ich passe mich neuen Technologien und Methoden an, um stets optimale Ergebnisse für meine Kunden zu erzielen.
Tools und Technologien
Tools und Technologien
R: ★★★★☆
Datenanalyse und -aufbereitung: dplyr, tidyverse, ggplot2, lubridate, stringr
Statistische Modellierung: caret, randomForest
Datenvisualisierung: ggplot2, shiny, ggpairs
Berichterstellung: rmarkdown
Design of Experiments: AlgDesing, FrF2
Python: ★★★☆☆
Datenanalyse und -aufbereitung: pandas, numpy
Machine Learning: scikit-learn, tensorflow, keras, pytorch
Datenvisualisierung: matplotlib, seaborn, plotly
Computer Vision: opencv, scikit-image
Ich bin auch mit vielen weiteren R- und Python-Paketen vertraut.
PostgreSQL: ★★★☆☆
TeXstudio: ★★★☆☆
Inkscape: ★★★☆☆
GitHub: ★★★☆☆
Google Colab: ★★★☆☆
MATLAB: ★★★☆☆
LabView: ★★★☆☆
Julia: ★★☆☆☆
ChatGPT: ★★★☆☆
Gemini: ★★★☆☆
Excel: ★★★☆☆
SAP: ★★★☆☆
AWS: ★★☆☆☆
Tableau: ★★★☆☆
SolidWorks: ★★☆☆☆
C++: ★★☆☆☆
Zertifizierungen
Zertifizierungen
Datenanalyse und Python: Fähigkeiten im Umgang mit großen Datensätzen, Anwendung von Datenanalysetechniken und Nutzung von Python zur Datenverarbeitung.
Statistik und maschinelles Lernen: Kenntnisse in statistischer Analyse, Regressionsanalyse, maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung.
Praktische Projekte: Durchführung von praxisorientierten Assessments und Projekten zur Vorbereitung auf fortgeschrittene Rollen in der Datenanalyse und Einstiegspositionen in der Datenwissenschaft.
Datenbankdesign und SQL: Kenntnisse in der Gestaltung relationaler Datenbanken und dem Einsatz von SQL zur Arbeit mit Datenbanken.
Erweiterte Datenbankthemen: Verständnis für Datenbankadministration, Data Warehousing, Big Data und NoSQL-Datenbanken.
Praktische Anwendung: Durchführung mehrerer Projekte zur Anwendung des erlernten Wissens und der Fähigkeiten im Bereich Datenbanken.
Grundlagen der Datenwissenschaft: Einführung in die wichtigsten Werkzeuge und Prozesse, die für Datenwissenschaftler relevant sind, einschließlich Datenmanagement und Datenanalyse.
Technische Kenntnisse: Vertrautheit mit Tools wie R und RStudio sowie Git und GitHub für Versionskontrolle und Zusammenarbeit.
Akademische Ausbildung
Akademische Ausbildung
Angewandte Physik (M.Sc.)
Mathematik und physikalische Systeme: Mathematische Methoden in der Physik, statistische Physik, Dynamik von Teilchen und Feldern.
Mikrostrukturphysik: Physik von dünnen Filmen und Oberflächen, Nanotechnologie.
Theoretische Physik: Quantenphysik, Quantenoptik, elektronische/optische Materialien.
Modellierung physikalischer Systeme: Systemtheorie, Modellierung physikalischer Systeme.
Experimentelle Methoden: Laserspektroskopie, Messtechnik in der Medizintechnik, Design of Experiments.
Physikalische Technik (B.Sc.)
Mathematik: Algebra, Analysis, Vektoren und Felder in der Physik, Differentialgleichungen.
Physik: Mechanik, Elektrizität, Schwingungen und Wellen, Thermodynamik, Akustik, Optik, Atomphysik.
Ingenieurwissenschaften: Technische Mechanik, Photonik, Elektronik, Elektromagnetismus, Biophysik, technische Akustik.
Labortechnik: Laborgeräteentwicklung, Messung und Instrumentierung.
Materialwissenschaften: Werkstofftechnik, industrielle Prozesse.
Informationstechnologie: Programmieren, CAD, Informationsverarbeitung.
Projektmanagement: Technisches Schreiben, Projektmanagement, Wirtschafts- und Unternehmensverwaltung.
Studienschwerpunkt Medizintechnik
Medizinische Physik und Technik: Verständnis für medizinische Geräte und Technologien, einschließlich Ultraschallphysik.
Anatomie und Physiologie: Grundlagen der menschlichen Anatomie und Physiologie.
Lassen Sie sich von meinen Projekten und meinem Wissen inspirieren, und zögern Sie nicht, mich für weitere Informationen oder eine Zusammenarbeit zu kontaktieren.
Google Sites
Report abuse