Javid Hasanov
Wissenschaftliche Hilfskraft (Anwendungsprojekt - CHAI)
Erfahrungen
Wissenschaftliche Hilfskraft (Anwendungsprojekt - CHAI)
FH Kiel & Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU)
- Entwicklung eines KI-basierten Systems zur Korrosionserkennung für maritime Infrastrukturen im Rahmen des CHAI-Forschungsprojekts.
- Aufbau eines binären Bildklassifikationsmodells zur Korrosionserkennung anhand eines Datensatzes mit über 5.000 Metalloberflächenbildern.
- Automatisierte Datenbeschriftung anhand von Segmentierungsmasken und Entwurf von Workflows zur Erstellung von Bounding Boxes für einzelne Korrosionsstellen.
- Durchführung von Datenvorverarbeitung, Datenaugmentation und Modellevaluation (Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score).
- Zusammenarbeit mit dem Forschungsteam zur Integration von Computer-Vision-Workflows für Korrosionsüberwachung und Datensatzverbesserung.
Remote-Datenanalyst
Avrora MMC
- Analyse eines großen Datensatzes mit über 100.000 Einträgen (z. B. Verkaufs- und Kundendaten), um Muster und Trends aufzudecken, mithilfe von Python, Pandas, NumPy, SQL und Jupyter Notebook für Datenmanipulation und explorative Datenanalyse.
- Entwurf und Automatisierung von Datenvorverarbeitungspipelines in Python, wodurch die Datenbereinigungszeit um 30 % reduziert wurde, mittels Funktionen und Schleifen für den Umgang mit fehlenden Werten, kategorialer Kodierung, Duplikaten und Ausreißererkennung (IQR, Z-Score).
- Erstellung von Datenvisualisierungen und Anwendung statistischer Methoden (z. B. Korrelationsanalyse, Verteilungen, Hypothesentests) mit Matplotlib und Seaborn zur Identifikation umsetzbarer Erkenntnisse.
Praktikant im Bereich Datenanalyse
Kapital Bank
- Abfrage und Analyse von Kundentransaktionen mit SQL zur Gewinnung und Bearbeitung großer Datensätze.
- Verwaltung und Pflege großer Datensätze unter Gewährleistung von Datenintegrität, Sicherheit und Genauigkeit in den Datenbanken der Bank.
- Entwicklung und Optimierung komplexer SQL-Abfragen mit JOINs, GROUP BY, Subqueries und CTEs für erweiterte Datenaggregationen.
- Optimierung der Datenbereinigung und Durchführung von ETL-Prozessen zur Datenvorbereitung für Reporting und Analytics.
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Bank- und Finanzwesen (1 Jahr), Bildung (0.5 Jahre), Fertigung (0.5 Jahre) und Einzelhandel (0.5 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Business Intelligence (1.5 Jahre), Produktentwicklung (0.5 Jahre), Qualitätssicherung (0.5 Jahre) und Forschung und Entwicklung (0.5 Jahre).
Zusammenfassung
Master-Student im Studiengang Data Science an der Fachhochschule Kiel mit einem soliden Hintergrund in Informatik und praktischer Erfahrung in Datenanalyse, Data Engineering, Machine Learning und KI. Erfahren darin, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln durch Datenbereinigung, Feature Engineering, Modellerstellung und Visualisierung mit Python, scikit-learn, TensorFlow und XGBoost. Erfahren in der Analyse großer Datensätze, in der Anwendung statistischer Modelle und im Einsatz prädiktiver Algorithmen auf Cloud-Plattformen wie GCP und Docker. Leidenschaftlich daran interessiert, datenbasierte Ansätze zur Lösung komplexer Geschäfts- und Forschungsprobleme einzusetzen. Offen für Möglichkeiten als Datenwissenschaftler, Datenanalyst oder KI-Entwickler in innovativen, datengetriebenen Teams.
Fähigkeiten
- Programmierung & Datentools: Python, Sql, R (Grundkenntnisse), C/c++, Shell-scripting (Grundkenntnisse)
- Machine Learning & Ki: Überwachtes & Unüberwachtes Lernen, Deep Learning (Cnns, Transfer-learning), Feature Engineering, Modellevaluation, Regression, Klassifikation, Clustering, Pca, Hypothesentests
- Computer Vision: Bildverarbeitung, Objekterkennung (Mobilenetv2, Yolov8), Opencv, Bildsegmentierung, Datenaugmentation
- Datenvisualisierung & Reporting: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power Bi, Excel-dashboards
- Frameworks & Bibliotheken: Numpy, Pandas, Scikit-learn, Tensorflow, Keras, Pytorch, Xgboost, Lightgbm
- Datenbanken & Big Data: Mysql, Postgresql, Bigquery (Grundkenntnisse), Etl-pipelines (Grundkenntnisse)
- Cloud & Devops: Google Cloud Platform (Gcp), Docker, Cloud Functions (Grundkenntnisse)
- Entwicklungs- & Kollaborationstools: Jupyter Notebook, Vs Code, Pycharm, Git, Github, Microsoft 365
Sprachen
Ausbildung
Fachhochschule Kiel (FH Kiel)
Masterabschluss · Data Science · Kiel, Deutschland
Azerbaijan State Oil and Industry University
Bachelorabschluss · Informatik · Baku, Aserbaidschan
Zertifikate & Bescheinigungen
Webentwicklung (Zertifikatsprogramm)
CodeForFuture
Profil
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