Abdullateef T.

Industriepraktikum

Lagos, Nigeria

Erfahrungen

März 2025 - Sept. 2025
7 Monaten

Industriepraktikum

Grandville Medical and Laser

  • Routinetests im medizinischen Labor durchgeführt, einschließlich Probenentnahme, -vorbereitung und Analyse.
  • Testergebnisse genau dokumentiert und berichtet, um diagnostische Prozesse zu unterstützen.
  • Wichtige Laborgeräte wie Mikroskope und Zentrifugen bedient und gewartet.
  • Wissen in Bereichen wie Hämatologie, Mikrobiologie, klinische Chemie und Diagnosetechniken vertieft.
Okt. 2024 - Bis heute
1 Jahr 2 Monaten

Freiwilliger

Dareword Students Association

  • Jüngere Studierende in akademischen Themen, Forschungsbereitschaft und persönlicher Entwicklung betreut.

  • Führungskompetenz, Kommunikations- und zwischenmenschliche Fähigkeiten durch aktive Mitarbeit im Programm gestärkt.

  • Kommunikation und Empathie durch strukturierte, interkulturelle Dialoge gefördert.

  • Globale Perspektive durch Austausch mit einem internationalen Netzwerk entwickelt.

Zusammenfassung

Biochemie-Student im letzten Studienjahr mit einem Notendurchschnitt von 4,09/5,00 und interdisziplinärer Expertise in Nasslabortechniken und computergestützter Analyse (Python, Bioinformatik-Pipelines, ML & KI). Nachgewiesene Fähigkeit, biologisches Wissen mithilfe praktischer Projekte und Forschung mit Datenwissenschaft zu verbinden. Leidenschaftlich bestrebt, KI und maschinelles Lernen anzuwenden, um Innovationen in Präzisionsmedizin und biotechnologischen Entdeckungen voranzutreiben.

Sprachen

Englisch
Muttersprache
Spanisch
Grundkenntnisse

Ausbildung

University of Ilorin

Bachelor of Science · Biochemie · Nigeria · 4,09/5,00

Zertifikate & Bescheinigungen

Datenwissenschaft

Axia Africa

Datenwissenschaft & Analytik

HP Life

Datenwissenschaft in der Präzisionsmedizin & Cloud-Computing

Standford Data Ocean

Datenvisualisierung

Kaggle

Grundlagen von KI / ML in der Präzisionsmedizin

Standford Data Ocean

Einführung in die Bioinformatik

OmicsLogic

Einführung in die Grundlagen und Praxis klinischer Forschung

NIH

Maschinelles Lernen

Kaggle

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