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Data Scientist und Analyst, Projektmanager
Rein datengetriebene Modelle verpassen häufig Fehler, weil sie die physikalische Realität ignorieren. Dieses Projekt schließt diese Lücke, indem es maschinelles Lernen mit mechanischer Fachkenntnis verbindet und eine hochpräzise Asset-Tracking-Pipeline liefert, die physikalische Variablen wie thermische Grenzen, Stress und Vibrationsfrequenzen berücksichtigt.
Expertise:
Ausreißererkennung
•
Prädiktive Analyse
Programmiersprache:
Python
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SQL
Frameworks:
scikit-learn
•
Panda