Eyasu (Berhane) H.
Data Scientist
Erfahrungen
Nov. 2024 - Apr. 2025
6 MonatenFrankfurt, Deutschland
Data Scientist
Deutsche Bundesbank
- Web-Scraping-Skripte entwickelt, um Produktdaten von Zalando Online-Shopping-Plattformen zu extrahieren und zu parsen.
- ETL-Prozesse mit Apache Spark in CDSW durchgeführt, die Daten in das Hadoop-Ökosystem (HDFS) geladen und mithilfe von Hive und Impala verwaltet.
- Machine-Learning-Algorithmen zur Produktklassifikation entworfen und implementiert, unter Nutzung von Big Data.
- Zalando-Produkt- und Preisdaten in das Dashboard mit Otto und Takko für interaktive Visualisierungen integriert.
Sept. 2020 - Aug. 2021
1 JahrAddis Ababa, Äthiopien
Datenanalyst
Tekle Car Spare Part Shop
- Datensätze zu Motorbauteilen, Reifen, Filtern und Schmierstoffen analysiert, um Trends und Muster zu erkennen und strategische Entscheidungen zu unterstützen.
- Statistische Methoden und Datenvisualisierungstools eingesetzt, um die profitabelsten Produkte zu identifizieren.
- Datengetriebene Managementstrategien entwickelt, um Verluste in verschiedenen Jahreszeiten zu minimieren.
Sept. 2017 - Okt. 2019
2 Jahren 2 MonatenAsmara, Eritrea
Bauingenieur
Eritrea Water Resource Department
- Hydraulische Bauwerke mit AutoCAD entworfen und modelliert, um Hochwasserschutz und Trockenresilienz sicherzustellen.
- Wasserressourcen-Managementpläne und Strategien zur Infrastruktur-Resilienz entwickelt.
- Feldbegehungen durchgeführt und Daten erhoben, um potenzielle Standorte und Arten hydraulischer Bauwerke zu bewerten.
Sprachen
Amharisch
MutterspracheTigrinya
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenAusbildung
Okt. 2022 - Mai 2025
Bauhaus-Universität
Master in Digitales Engineering · Digitales Engineering · Deutschland
Okt. 2021 - Aug. 2022
Universität Padua
Master in Umwelttechnik · Umwelttechnik · Italien
Sept. 2012 - Juli 2018
EIT
Bachelor in Bauingenieurwesen · Bauingenieurwesen · Eritrea
Zertifikate & Bescheinigungen
Datenanalyse mit R
Datenwissenschaft
Deep-Learning-Spezialisierung
ETL und Daten-Pipelines mit Shell, Airflow und Kafka
Generative KI mit LLM
Machine-Learning-Spezialisierung
Verwaltung großer Datenmengen
NLP
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