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Data Scientist für Machine Learning bei tabellarischen Daten
Erstelle und optimiere Machine-Learning-Modelle für tabellarische Daten mit Python, CatBoost und scikit-learn, inklusive Datenvorverarbeitung, Bewertung und sauberem Quellcode.
Ich entwickle geschäftsbereite Customer Lifetime Value (CLV)-Modelle anhand realer E-Commerce-Daten.
Mein Workflow umfasst Kundensegmentierung (RFM), CLV-Prognosen und umsetzbare Erkenntnisse
für Marketing, Kundenbindung und Umsatzsteigerung.
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
Tools:
Jupyter-Notizbuch
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