Hosna (M.) Monavar
Datenwissenschaftler
Erfahrungen
Datenwissenschaftler
VelpTEC GmbH
Datenwissenschaftler
IT-Street GmbH
- Entwickelte und implementierte ML/DL-Modelle (z. B. LSTMs, Gradient Boosting) für Zeitreihen- und Energiepreisprognosen, wodurch Handelsstrategien und operative Planung durch robuste Datenpipelines und entwickelte Features verbessert wurden.
- Führte die Datenaufbereitung durch und validierte Modelle mit Python und SQL, um umsetzbare Erkenntnisse in volatilen Energiemärkten zu liefern.
ML-Berater
TechPark
- Entwarf und beriet zu ML/DL-Lösungen, einschließlich prädiktiver Modelle, NLP, Computer Vision und Empfehlungssystemen, abgestimmt auf kundenspezifische Ziele und Datenprofile.
Angewandter Forscher/Assistenzprofessor
University of Bu-ali Sina
- Leitete Forschungsprojekte zur Anwendung fortgeschrittener Datenanalyse in der Landschaftsökologie und Umweltmodellierung.
- Führte gründliche Umweltstudien mit Machine Learning und statistischen Methoden durch, um komplexe ökologische Daten zu interpretieren.
- Entwickelte und hielt universitäre Kurse in fortgeschrittener Datenanalyse, um das Fachwissen der Studierenden in datengetriebener Problemlösung zu fördern.
Gastwissenschaftler
Nofima
- Entwickelte chemometrische und statistische Modelle (z. B. PCA, LDA, PLSR) für die Spektraldatenanalyse, arbeitete in Qualitätssicherungssystemen mit und implementierte ML-Pipelines mit domänenspezifischer Vorverarbeitung (z. B. Savitzky-Golay-Filterung), Merkmalsauswahl und robusten Validierungstechniken (z. B. Kreuzvalidierung, RMSE, R, IQR, Mahalanobis-Distanz).
Branchenerfahrung
Sehen Sie, in welchen Branchen dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Landwirtschaft, Bildung, Informationstechnologie (IT), Energie, Chemie und Lebensmittel und Getränke.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E), Informationstechnologie (IT), Business Intelligence, Betrieb und Qualitätssicherung.
Zusammenfassung
Datenwissenschaftler und KI-Ingenieur mit umfangreicher Erfahrung in der Anwendung von Machine Learning, statistischer Modellierung und Geodatenanalyse in komplexen Datenumgebungen. Nachgewiesene Erfolge bei der Leitung interdisziplinärer Projekte, der Erstellung von Vorhersagemodellen und der Implementierung von Datenpipelines mit Fernerkundungs- und IoT-Daten. Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Python und KI-gestützte Problemlösungen. Leidenschaftlich interessiert an skalierbarer KI, Cloud-Plattformen und nachhaltigen Technologielösungen.
Fähigkeiten
- Methoden Des Maschinellen Lernens Und Deep Learning.
- Programmierung & Data Science: Python (Pandas, Numpy, Scikit-learn, Tensorflow, Opencv), Sql, Matlab
- Machine Learning & Modellierung: Überwachtes / Unüberwachtes Lernen, Zeitreihenprognosen, Neuronale Netze (Cnns, Lstms), Anfis, Optimierungstechniken
- Datenverarbeitung & -Analyse: Pandas, Numpy, Scipy, Opencv, Tensorflow, Scikit-learn
- Geodaten & Fernerkundung: Sentinel-1/2, Modis, Landsat, Google Earth Engine (Gee), Gdal, Rasterio, Fiona, Geopandas
- Datenvisualisierung: Power Bi
- Versionskontrolle & Reporting
Sprachen
Ausbildung
Universität Teheran
Promotion in Informationstechnologie für Präzisionslandwirtschaft · Informationstechnologie für Präzisionslandwirtschaft · Tehran, Iran, Islamische Republik
Universität Teheran
Master of Science in Mechatronik in der Landwirtschaft · Mechatronik in der Landwirtschaft · Tehran, Iran, Islamische Republik
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
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Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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