Pablo Gallardo Calleja
Datenanalyseprojekt zur Untersuchung von Krankenhaus-Wiederaufnahmeraten
Erfahrungen
Datenanalyseprojekt zur Untersuchung von Krankenhaus-Wiederaufnahmeraten
- Analysierte einen Datensatz von Krankenhauspatienten, um zu bewerten, wie das Vorhandensein von HbA1c die Wiederaufnahmeraten beeinflusst.
- Wandte Datenbereinigung und überwachte Lerntechniken in Python an, um statistisch relevante Muster zu erkennen.
Quanten-adiabatische Berechnung mittels Bifurkation für kombinatorische Probleme
- Führte Simulationen mit Monte-Carlo- und deterministischen Methoden in Python auf einem HPC-Cluster durch.
- Implementierte parallele Optimierungstechniken zur Steigerung der Simulationsleistung und erreichte bis zu 10× schnellere Simulationen.
Quantenverallgemeinerung des Hopfield-Netzwerks
- Führte numerische Simulationen mit Python auf einem HPC-Cluster durch, um die Ergebnisse unter Berücksichtigung von Finite-Size-Effekten im Netzwerk zu validieren.
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 Informationstechnologie (1.5 Jahre) und Bildung (1 Jahr).
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 Forschung und Entwicklung (1.5 Jahre) und Informationstechnologie (0.5 Jahre).
Zusammenfassung
Physiker mit Spezialisierung auf komplexe Systeme und fundiertem Hintergrund in Berechnungsphysik sowie numerischen Methoden. Erfahren in der Simulation quantenmechanischer Systeme mit C++ und Python in Hochleistungsrechnerumgebungen (HPC). Kompetent im Umgang mit großen Datensätzen sowie in Datenanalyse, statistischer Modellierung und Methoden des maschinellen Lernens.
Fähigkeiten
Programmierung:
- C++
- Python
- Fortran
- Sql
Werkzeuge:
- Linux
- Git
- Docker
- Hpc-umgebungen Und -Cluster
- Cuda
Maschinelles Lernen:
- Pytorch
- Scikit-learn
- Neuronale Netzwerke
- Zeitreihenanalyse
Physik:
- Monte-carlo-methoden
- Numerische Optimierung
- Paralleles Rechnen
Soft Skills:
- Analytisches Denken
- Teamarbeit
- Anpassungsfähigkeit
- Problemlösung
Sprachen
Ausbildung
Universität der Balearen
MSc in Physik komplexer Systeme · Physik komplexer Systeme · Palma, Spanien · 8.760
Universität Granada
BSc in Physik · Physik · Granada, Spanien · 8.795
Zertifikate & Bescheinigungen
Docker-Grundlagen für DevOps
KodeKloud
Einführung in nebenläufige Programmierung mit GPUs
Johns Hopkins University
Praktische Einführung in Linux-Befehle und Shell-Scripting
IBM
Optimierung im Quantencomputing
Fujitsu
Profil
Frequently asked questions
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Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
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