Ich führe Datenwissenschafts- und Signalverarbeitungsprojekte durch

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Entwickler

Signal Processing Experte, Data Scientist und Telecom Engineer mit einem vollständigen Skillset — von Rohdaten bis zur Produktion. Ich spezialisiere mich auf EEG-, fMRI- und in-vitro/in-vivo-iPSC-Sign...
Über diesen Service

Erfahrener Spezialist für Datenanalyse, Signalverarbeitung und maschinelles Lernen, insbesondere bei Bio-Signalen (EEG, fNIRS, fMRI)


Hast du Schwierigkeiten mit verrauschten, unordentlichen Daten? Ich biete professionelle Datenanalyse, Signalverarbeitung und maschinelles Lernen, spezialisiert auf Bio-Signal- und Neuroimaging-Daten.


Kerntätigkeiten:

  • EEG, fNIRS, in vitro Signalverarbeitung & Artefaktentfernung
  • Zeitreihenanalyse, Filterung, Merkmalsextraktion & statistische Modellierung
  • fMRI & Neuroimaging-Analyse (Preprocessing, GLM, Konnektivität, ICA)
  • 2D/3D Bildverarbeitung & Computer Vision
  • Umgang mit NIH/NIfTI, BIDS-Format Datensätzen
  • Maschinelles Lernen & Deep Learning (Klassifikation, Regression, CNN, LSTM)
  • Modellbereitstellung via AWS SageMaker, Docker, REST-APIs
  • Datenvisualisierung & reproduzierbare Pipelines


Tools & Technologien:

  • Python (NumPy, SciPy, Pandas, MNE-Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), MATLAB (EEGLAB, FieldTrip, SPM, ERPLab), AWS SageMaker, Jupyter Notebook, Git, Docker, Wavelet-Transform, FFT, PCA/ICA, Nilearn, ANTs, FSL


Techniken: Denoising, Zeit-Frequenz- & Konnektivitätsanalyse, Dimensionsreduktion, Feature Engineering Sauberer Code, strenge Methodik, klare Dokumentation.


Bitte schreibe mir vor der Bestellung eine Nachricht.

Expertise:

Bildverarbeitung

•

Klassifizierung

•

Clustering

Programmiersprache:

Python

•

MATLAB

•

SQL

•

MLflow

•

Amazon SageMaker

Frameworks:

scikit-learn

•

Google ML Kit

•

keras

•

PyTorch

•

Panda

APIs:

Microsoft Computer Vision AI

•

Amazon Rekognition

Tools:

Jupyter-Notizbuch

•

opencv

•

OpenNN

•

tensorflow

•

MLflow

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