Ich führe statistische Datenanalyse durch und erstelle Kreditrisikomodelle

Rohe Daten in umsetzbare Entscheidungen verwandeln.

Ich bin Student der Informatik, Statistik und Informationssysteme und spezialisiere mich auf interpretierbare, regulatorische Datenmodelle. Kürzlich belegte ich 2. Platz national beim FNB DataQuest-Wettbewerb zur Kreditrisikomodellierung.

Was ich anbiete

• Datenbereinigung & Analyse: Präzises Aufbereiten komplexer Datensätze und Umfragen mit Python, SQL und R.
• Finanz- & Kreditrisikomodellierung: Entwicklung prädiktiver Modelle mit erklärbaren Techniken (SHAP, Scorecards), die den Compliance-Anforderungen entsprechen.
• Fairness & Bias-Audits: Überprüfung der Modelle auf Fairness in Bezug auf Demografie und Risikoprofile.
• Klare visuelle Berichte: Interaktive Dashboards, übersichtliche Diagramme und verständliche Zusammenfassungen, die auch Nicht-Techniker sofort umsetzen können.
• Zuverlässliche Umsetzung: Schnelle Bearbeitung, proaktive Updates und transparente Kommunikation.

So arbeiten wir zusammen

1. Umfang & Teilen: Du schickst deine Rohdaten und Geschäftsziele.
2. Erkunden & Analysieren: Ich bereite die Daten auf, erkunde sie und erstelle Modelle, während ich Anomalien, Risiken und Erkenntnisse markiere.
3. Liefern & Verfeinern: Du erhältst ein vollständiges Paket (Zusammenfassung der Erkenntnisse, Visuals, Code und nächste Schritte) mit Überarbeitungsmöglichkeiten.