Didem G.
Leiterin Datenmanagement
Erfahrungen
Leiterin Datenmanagement
Trendbox.io
- Trendbox sammelt Abverkaufsdaten aus traditionellen Kanälen für Markenüberwachung und Marketinganalysen.
- Verantwortlich für die Analyse traditioneller Märkte und die Erstellung von Insights-Dashboards für Marken.
- Führung der Teams für Datenanalyse, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung.
Technische F&E-Managerin
Sovos
- Verantwortlich dafür, durch den Einsatz modernster Machine-Learning-Techniken Mehrwert aus Daten zu schaffen.
Datenwissenschaftlerin, Gründerin
Verilista
- Bietet datengetriebene Beratungen für fortgeschrittene Marketinganalysen.
- Bietet Data-Science-, Data-Engineering- und Datenvisualisierungslösungen an.
- Hat Erfahrungen im Einzelhandel, Finanzwesen, im Technologiesektor und in der Pharmaindustrie.
- Datenstrategieberatung und Insight-Erstellung wurden Google und der Istanbuler Stadtverwaltung in Zusammenarbeit mit dem Oxford Centre for Technology and Development angeboten.
- Technische Due-Diligence-Prüfung für ein globales Pharmaunternehmen im Bereich Start-ups der digitalen Landwirtschaft.
Datenwissenschaftlerin
Samsung Electronics Benelux
- Verantwortlich dafür, dem Corporate-Marketing-Team als Vor-Ort-Beraterin Daten-Insights zu liefern.
- Enge Zusammenarbeit mit Produktteams, um mithilfe modernster Machine-Learning-Techniken ein Prognosemodell zur Vorhersage der Einlösung von Aktionen zu entwickeln.
- Datenaufbereitung und -harmonisierung von Datenlieferanten zur Erstellung von Marketing-Mix-Modellen (MMM).
- Entwicklung einer Plattform zur Erfolgsvorhersage im Social-Media-Marketing auf Basis früherer Markenbeiträge und mit Google Vision AI.
Senior Datenwissenschaftlerin
Kantar Regional Analytics
- Bereitstellung einer durchgängigen Lösung für ein dynamisches Segmentierungsprojekt einer Finanzinstitution mithilfe von Microsoft Azure Databricks, Scala, Python, PowerBI und Tableau.
- Semantische und Trend-Analyse von Social-Media-Beiträgen im Marketing unter Verwendung eines NLP-Themenmodells (Natural Language Processing) mit der Programmiersprache R.
- Zusammenführung von Kundendatenmetadaten in der CRM-Datenbank mittels heuristischer und stochastischer Methoden.
- Überprüfung von Kundenadressmetadaten mithilfe der Google Maps API.
Wissenschaftliche Hilfskraft
Bruno-Kessler-Stiftung
- Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens auf Big Data (insbesondere Call Detail Records), um menschliches Verhalten zu verstehen.
SAP-Technischer Berater
- Beteiligung an mehreren nationalen und internationalen SAP-Implementierungsprojekten als SAP-Technischer Berater.
Zusammenfassung
Datenbegeisterte mit starkem Beratungs- und Managementhintergrund. Leidenschaftlich darin, menschliches Verhalten mithilfe von Big Data, Machine Learning und Statistik zu erklären. Als Daten-Enablerin überführt sie aktuelle akademische Erfahrungen in solide Lösungen für die Industrie. Sie teilt gerne ihr Wissen und ihre Erfahrung mit jungen Datenbegeisterten.
Didem ist eine Datenwissenschaftlerin und Teamleiterin mit tiefgehender technischer Expertise auf verschiedenen Plattformen. Sie unterstützt Start-ups im Bereich Datenanalyse wie Trendbox.io und Tfashion.ai dabei, Daten in Wert umzuwandeln. Sie arbeitete als leitende Beraterin im Regional Marketing Analytics-Team von Kantar Italy in Mailand und war dort als Senior Datenwissenschaftlerin tätig. Sie war verantwortlich für fortgeschrittene Marketinganalysen und Machine-Learning-Anwendungen.
Sprachen
Ausbildung
Universität Trient
Informatik · Italien
Boğaziçi-Universität
Informatik · Türkei
Technische Universität Yıldız
Informatik · Türkei
Zertifikate & Bescheinigungen
Exzellenzzertifikat
Internationales PhD-Programm der Fondazione Bruno Kessler
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