Eugene Tefong

Statistik Und Data Science

Fundierte Programmierkenntnisse In Python Und R

Fundierte Erfahrung Mit Den Bibliotheken: Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch, Sqlalchemy, Openpyxl

Fundierte Kenntnisse In Sql

Solide Kenntnisse Statistischer Methoden Und Verfahren

Analytische Und Kommunikationsfähigkeiten

Strukturierte Sowie Selbständige Arbeitsweise

Interkulturelle Kompetenz

Explorative Datenanalyse: Aufbereitung, Auswertung Und Erstellung Aussagekräftiger Visualisierungen Von Datensätzen Mit Python

Statistische Analyse: Anwendung Statistischer Methoden Und Auswertung Von Daten Mit Python

Big Data & Datenbanken: Datenmanagement Und -Abfragen Mit Sql-server

Machine Learning & Modellierung: Entwicklung Von Vorhersagemodellen Mit Scikit-learn, U. A. Multivariate Regression, Klassifizierung (Entscheidungsbäume, Random Forest) Sowie Clustering-methoden (K-means)

Projektorientiertes Arbeiten: Durchführung Eigenständiger Analyseprojekte – Von Der Datenaufbereitung Über Die Entwicklung Von Machine-learning-modellen Bis Hin Zur Präsentation Der Ergebnisse – Mit Einem Klaren Schwerpunkt Auf Praxisrelevante Fragestellungen.