Javid H.
Wissenschaftliche Hilfskraft (Anwendungsprojekt - CHAI)
Erfahrungen
Wissenschaftliche Hilfskraft (Anwendungsprojekt - CHAI)
FH Kiel & Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU)
- Entwicklung eines KI-basierten Systems zur Korrosionserkennung an maritimer Infrastruktur im Rahmen des CHAI-Forschungsprojekts
- Aufbau eines binären Bildklassifikationsmodells zur Korrosionserkennung mit einem Datensatz von über 5.000 Metalloberflächenbildern
- Automatisierte Datenbeschriftung anhand von Segmentierungsmasken und Entwicklung von Workflows zur Generierung von Begrenzungsrahmen für einzelne Korrosionsbereiche
- Durchführung von Datenvorverarbeitung, Datenaugmentation und Modellebewertung (Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score)
- Zusammenarbeit mit dem Forschungsteam zur Integration von Computer-Vision-Workflows für Korrosionsüberwachung und Datensatzoptimierung
Remote-Datenanalyst
Avrora MMC
- Analyse eines großen Datensatzes mit über 100.000 Datensätzen (z. B. Verkaufs- und Kundendaten) zur Entdeckung von Mustern und Trends mit Python, Pandas, NumPy, SQL und Jupyter Notebook für Datenmanipulation und explorative Datenanalyse (EDA)
- Entwurf und Automatisierung von Datenvorverarbeitungs-Pipelines in Python, wodurch die Datenbereinigungszeit um 30 % durch Funktionen und Schleifen zur Behandlung fehlender Werte, kategorialer Kodierung, Duplikaterkennung und Ausreißererkennung (IQR, Z-Score) reduziert wurde
- Erstellung von Datenvisualisierungen und Nutzung statistischer Methoden (z. B. Korrelationsanalyse, Verteilungen, Hypothesentests) mit Matplotlib und Seaborn zur Identifizierung umsetzbarer Erkenntnisse
Data-Analyst-Praktikant
Kapital Bank
- Abfrage und Analyse von Kundentransaktionen mit SQL zum Abrufen und Verarbeiten großer Datensätze
- Verwaltung und Pflege großer Datensätze unter Sicherstellung von Datenintegrität, Datensicherheit und Genauigkeit in den Datenbanken der Bank
- Entwicklung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen mit JOINs, GROUP BY, Subqueries und CTEs für erweiterte Datenaggregation
- Vereinfachung der Datenbereinigung und Durchführung von ETL-Prozessen zur Aufbereitung der Daten für Reporting und Analytics
Zusammenfassung
M.Sc. Data-Science-Student an der Fachhochschule Kiel mit fundiertem Hintergrund in Informatik und praktischer Erfahrung in Datenanalyse, Data Engineering, Machine Learning und KI. Erfahren in der Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse durch Datenbereinigung, Feature Engineering, Modellerstellung und Visualisierung mit Python, scikit-learn, TensorFlow und XGBoost. Gewohnt, große Datensätze zu analysieren, statistische Modelle anzuwenden und prädiktive Algorithmen auf Cloud-Plattformen wie GCP und Docker bereitzustellen. Leidenschaftlich daran interessiert, datengetriebene Ansätze zur Lösung komplexer Geschäfts- und Forschungsprobleme einzusetzen. Offen für Positionen als Data Scientist, Data Analyst oder KI-Entwickler in innovativen, analytikorientierten Teams.
Sprachen
Ausbildung
Fachhochschule Kiel
Masterabschluss · Data Science · Kiel, Deutschland
Aserbaidschanische Staatliche Öl- und Industrieuniversität
Bachelorabschluss · Informatik · Baku, Aserbaidschan
Zertifikate & Bescheinigungen
Zertifikatsprogramm Webentwicklung
CodeForFuture
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