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Ich werde Data Scientist für prädiktives Modellieren, maschinelles Lernen und Big Data Analytics
Data Engineer und Data Scientist
Senior Data Engineer und Scientist mit über 15 Jahren Erfahrung in Hadoop, Spark, PySpark, SQL, Datenpipelines und Machine Learning. Ich spezialisiere mich auf den Aufbau skalierbarer Big-Data-Lösunge...
Über diesen Service
Mit über 20 Jahren Erfahrung in Data Science, Data Engineering und Business Intelligence biete ich End-to-End-Datenlösungen an, von Datensammlung und -bereinigung bis hin zu Machine-Learning-Modellen und umsetzbaren Erkenntnissen. Ich habe an fortgeschrittenen Projekten wie Flugverspätungsprognosen, Kundenbindungsmodellen und Sentiment-Analysen gearbeitet, unter Einsatz modernster Tools wie Python, Spark, Hadoop und Cloud-Plattformen (Azure, AWS, GCP).
Was ich anbiete:
- Predictive & Klassifikationsmodelle (Random Forest, XGBoost, SVM usw.)
- NLP (Sentiment-Analyse, Topic Modeling, BERT)
- Deep Learning (CNN, LSTM, ANN)
- Big Data Analyse mit Hadoop, Spark (Scala, Java, PySpark)
- SQL & NoSQL Datenbanken (SQL Server, Oracle, MongoDB, Cassandra)
- Datenvisualisierung (Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn)
- Datenpipeline & ETL (SSIS, Talend, Airflow)
- Cloud-basiertes ML (Azure Databricks, AWS EMR, GCP BigQuery)
Tools & Sprachen:
Python, R, Java, Scala, SQL, PySpark, TensorFlow, Keras, Hadoop, Hive, Kafka, Power BI, Azure, AWS, GCP
Lass uns deine Rohdaten in wertvolle Business Intelligence verwandeln. Ob einmalige Analyse oder skalierbare ML-Pipeline – ich liefere professionelle, erklärbare und zuverlässige Ergebnisse.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
•
Colab
•
Java
•
NoSQL
Technologie:
Python
•
Java
•
Scala
•
tensorflow
•
PyTorch
•
SQL
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Informationen benötigen Sie von mir, um zu beginnen?
Um loszulegen, benötige ich Zugriff auf deine Datenquellen (oder Beispiel-Daten), eine kurze Beschreibung deiner Geschäftsziele und eventuelle spezielle Anforderungen wie das erwartete Ausgabeformat (z.B. Dashboards, CSV-Berichte, API-Endpunkte). Für größere Projekte ist ein kurzes Discovery-Gespräch empfehlenswert.
Arbeitest du mit Live- oder Produktionsdaten?
Ja, ich habe umfangreiche Erfahrung im Aufbau und Management von produktionsreifen Datenpipelines. Ich empfehle jedoch immer, mit einer Staging- oder Stichprobumgebung zu starten, um die Logik zu validieren, bevor man in die volle Produktion geht.
