Michael (Prof. Dr.) Serejenkov-Prof. Dr. Michael Serejenkov
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Erfahrungen
Data Scientist
CompuGroup Medical Deutschland AG, docmetric GmbH
Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse von Medizin- und Patientendaten, u. a. Medikationsanalysen, Diagnoseanalysen, Prognosen, Prozeduranalysen, Dosierungsanalysen, Komorbiditätsanalysen, Verordnungsanalysen, Patientenpotenzialanalysen, Überweisungsprofilanalysen, Verordnungsanalysen. Analysen im Bereich Real World Evidence.
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPIs
- Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kundendashboards
- Erarbeitung und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Simulation, Künstliche Intelligenz, Python, R, SQL, Microsoft Power BI, Amazon Web Services, Elasticsearch, PostgreSQL, Databricks, multivariate Statistik
Data Scientist
Open Grid Europe GmbH (OGE)
Entwicklung von KI- und klassischen Modellen zur Analyse und Modellierung des Wasserstoffmarktes, einschließlich der Betrachtung der benötigten Flexibilität für das kurzfristige Anlaufen von Kraftwerken, Abschaltnotwendigkeiten sowie der Speicheroptimierung.
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPIs
- Konzeption und Entwicklung von Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kundendashboards
- Erarbeitung und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Simulation, Künstliche Intelligenz, Python, R, SQL, Microsoft Power BI, Amazon Web Services, PostgreSQL, multivariate Statistik
Data Scientist
Dortmunder Energie- und Wasserversorgung GmbH
Koordination und Entwicklung von KI- sowie klassischen Modellen zur Prognose der Preise (QPFC, MPFC, PFC) und Verkaufs- sowie Einspeisemengen für Strom und Gas, Mitentwicklung der Modelle für Pricing.
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPIs
- Konzeption und Entwicklung von KI-Modellen und Visualisierungen der Ergebnisse mittels Kundendashboards u. a. für die Bereiche: Preisprognose, Prognose der Verkaufsmenge, Einspeisemengenprognose, Netzlastprognose
- Erarbeitung und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Künstliche Intelligenz, Python, R, SQL, Microsoft Power BI, Amazon Web Services, PostgreSQL, multivariate Statistik
Data Scientist
Jungheinrich AG
Koordination und Entwicklung von Data-Driven-Flottenmanagement
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPIs
- Erarbeitung und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Konzeption und Entwicklung von analytischen Modellen und deren Visualisierungen mittels Kundendashboards u. a. für die Bereiche: Predictive Maintenance, Recommender System, Unfallanalysen, Kostenoptimierung, Geräteausfallanalysen, Reparaturvorhersage
- Entwicklung von Forecasts und Prognosemodellen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Python, R, SQL, Microsoft Power BI, Amazon Web Services, Amazon Redshift, PostgreSQL, multivariate Statistik, Clustering, Predictive Analytics
Data Scientist
Oberfinanzdirektion Karlsruhe
Bekämpfung der Wirtschaftskriminalität mittels Künstlicher Intelligenz
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von KPIs
- Aufbau und Weiterentwicklung der KI-Entwicklungsumgebung
- Aufbau der Datenbasis
- Konzeption und Entwicklung von KI-Modellen sowie Visualisierungen der Ergebnisse mittels Dashboards u. a. für die Bereiche: Betrugsprävention, Kostenoptimierung.
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Python, R, SQL, Oracle, On Premise, multivariate Statistik, Clustering, Neuronale Netze
Data Scientist, Data Analyst
GIATA GmbH
Koordination und Entwicklung von Management Cockpit
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Konzeption und Definition von unternehmensweiten KPI's
- (Mit-)Entwicklung des ETL-Prozesses
- Erarbeiten und Umsetzung von DWH-Anpassungen
- Konzeption und Entwicklung von analytischen Modellen und deren Visualisierungen mittels Management-Dashboards u.a. für die Bereiche: Unternehmensteuerung, Vertriebssteuerung, Kundenanalysen, Kündigungsanalysen, Inkassoanalysen
- Entwicklung von Forecasts und Prognosemodellen
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Microsoft Power BI, Python, R, SQL, Azure, Azure Data Factory, Azure SQL-Datenbank, Azure Machine Learning, Multivariate Statistik, Clustering, Predictive Analytics
Data Scientist
Telefónica Germany GmbH & Co. OHG
Koordination und Entwicklung von Data-Science-Applikationen für das Customer Experience Management
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Teilprojekts
- Koordination und Entwicklung von Data-Science-Applikationen für das Customer Experience Management, u.a. Entwicklung der datenbasierten Modelle zur Optimierung und Vorhersage von Net Promoter Score (NPS), Bestimmung und Analyse der Faktoren, die NPS beeinflussen, Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Verbesserung des NPS-Scores und zur Optimierung der Kundenbindung
- Koordination und Entwicklung von zugehörigen Dashboards und Visualisierungen
Methoden, Technologien: Python, R, SQL, Dataiku, Power BI, Tableau, Amazon Web Services, Oracle, Amazon Redshift, Multivariate Statistik, Clustering, Regressionsanalyse, Neuronale Netze
Data Scientist
Ein Beratungsunternehmen aus Hamburg
Entwicklung datenbasierter Modelle zur Bestimmung des Personalbedarfs sowie von Verkaufsprognosen.
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Projekts
- Entwicklung der datenbasierten Modelle zur Entscheidungsunterstützung
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Amazon Web Services, Power BI, R, Python, SQL
Datenanalyst, Projektmanager
Württembergische Versicherung
Digitalisierung des Geschäftsfeldes „Versichern“: Planung des Teilprojektes zum Umbau des dispositiven Data Warehouse und Anpassung an die digitalen Prozesse.
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Analyse des aktuellen Projektzustands
- Planung des Projekts
- Ausarbeitung und Einführung der bitemporalen Datenhistorisierung
Methoden, Technologien: Jira, SAS, SAP BW, Hadoop, IBM DB2
Datenmanager, Projektmanager
Westfalen Weser Energie
Strategische Einführung des unternehmensweiten Data Managements
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung des Projekts
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
- Analyse des aktuellen Datenzustandes im Unternehmen
- Ausarbeitung der Strategie zur Einführung des unternehmensweiten Data Managements
Methoden, Technologien: Agiles Projektmanagement, R, Microsoft Power BI, SQL
Datenwissenschaftler, Datenmanager
VW
Digitalisierung des Konzernbereiches „After Sales“, Digitalisierung des Gewährleistungsprozesses, Vorbereitung vom konzerneinheitlichen Gewährleistungsmonitoring, Erarbeitung von Analytic Use Cases.
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Planung der Etablierung des konzerneinheitlichen Gewährleistungsmonitoringssystems
- Erarbeitung von Analytic Use Cases im Bereich der Gewährleistung
Methoden, Technologien: Scrum, Jira, Tableau, R
Datenwissenschaftler, Scrum Master
Deloitte Consulting GmbH
Entwicklung der analytischen Applikationen zur Entscheidungsunterstützung im Einkaufsbereich.
- Aufnahme der Kundenanforderungen
- Anfängliche Planung des Projekts
- Planung und Anpassung des Projektbudgets, Budgetcontrolling
- Entwicklung der datenbasierten Modelle zur Entscheidungsunterstützung
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Amazon Web Services, Scrum, Jira, R, Qlik Core, Tableau, Microservices, Javascript, Multivariate Statistik, Mehrdimensionale Optimierung, Clustering, Regressionsanalyse
Datenwissenschaftler
Mediqon medical columbus GmbH
Die Digitalisierung der Entscheidungsprozesse speziell mit Bezug auf Gesundheitswesen.
- Entwicklung und Implementierung der datenbasierten Modelle zum Zwecke der Markt- sowie Businessanalyse.
- Aufbau der Data-Science-Umgebung
- Planung der Projekte
- Statistische Datenanalyse
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
Methoden, Technologien: Amazon Web Services, R, Python, Microsoft SQL Server, Alteryx, Tableau, Tableau Server, QGIS, ArcGIS, Multivariate Statistik, Mehrdimensionale Optimierung, Clustering, Regressionsanalyse, Simulation
Datenwissenschaftler, Projektmanagement
Schenker Deutschland GmbH, Lufthansa Industry Solution AS GmbH
Die Reduzierung der manuellen Eingriffe in Geschäftsvorgänge und die damit einhergehende Kostenreduktion mithilfe Datenanalyse.
- Planung des Projektes
- Fachliche Leitung der Projektmitarbeiter
- Modellentwicklung
- Statistische Datenanalyse
- Präsentation der Ergebnisse
Methoden, Technologien: R, Python, Oracle, RapidMiner, Tableau, Clustering, Regressionsanalyse
Datenwissenschaftler
Lufthansa Technik
Weiterentwicklung einer Applikation zur Gewinnsteigerung durch die Bestimmung der aktuellen sowie zukünftigen Fair Market Values (FMV) von Ersatzteilen. Der FMV bzw. dessen Prognosewert wird dabei mithilfe passender mathematischen bzw. statistischen Verfahren bestimmt. Ein Teil der Verfahren wird als realtime application implementiert.
- Weiterentwicklung der Applikation
- Modellentwicklung
- Statistische Datenanalyse
- Handlungsempfehlungen
- Dokumentation
Methoden, Technologien: R, Shiny-Server, Multivariate Statistik, Clustering, Regressionsanalyse
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Gesundheitswesen, Informationstechnologie (IT), Versorgungsdienstleistungen, Energie, Professionelle Dienstleistungen und Transport und Logistik.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Projektmanagement, Forschung und Entwicklung (F&E), Strategie und Planung und Produktentwicklung.
Fähigkeiten
Datenwissenschaft
Maschinelles Lernen
Business Intelligence
PräDiktive Analytik
Modellierung Und Datenanalyse Komplexer Systeme
Data Mining
Explorative Datenanalyse
Projektmanagement
Optimierungsverfahren
Risikoanalyse
Simulationsverfahren
Betriebssysteme: Ms Windows, Linux (Suse, Debian)
Skriptsprachen: Python, R, Sql
Datenbanksysteme: Microsoft Sql Server, Mysql, Cognos Tm1, Oracle
Anwendungen/Frameworks: Alteryx, Tableau, Microsoft Power Bi, Spss, Matlab, Rapidminer, Lindo/Lingo, Maple, Qgis, Arcgis, Shiny-Server, Ms Excel, Ms-Office-Solver, Deva (Portfoliooptimierung)
Sprachen
Ausbildung
Fernuniversität in Hagen
Dr.rer.pol. · Betriebswirtschaftslehre · Hagen, Deutschland
Leibniz Universität Hannover
Diplom-Mathematiker · Mathematik mit Nebenfach BWL · Hannover, Deutschland
Zertifikate & Bescheinigungen
Rapid Miner (1+2)
Requirements Management und Prozessanalyse
TM1-Schulung für Entwickler
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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