WICHTIGSTE FÄHIGKEITEN: DATENWISSENSCHAFT, GESCHÄFTSANALYSE, DATA-MINING

Vladimir verfügt über einen umfassenden Hintergrund in den Bereichen Datenwissenschaft und Softwareentwicklung, der sich über mehrere Jahre und verschiedene Branchen erstreckt. Seine Fachkenntnisse in den Bereichen maschinelles Lernen, Statistik und Analyse verleihen ihm umfassende Fähigkeiten zur Entwicklung und Verfeinerung von Datenmodellen und Mining-Algorithmen. Darüber hinaus zeichnet sich Vladimir durch die Anwendung fortschrittlicher statistischer Techniken zur Analyse großer Datenmengen aus und bietet aufschlussreiche und umsetzbare Lösungen für komplexe geschäftliche Herausforderungen. Seine umfassende Erfahrung unterstreicht seine ausgeprägte Fähigkeit, komplexe Daten in sinnvolle, ergebnisorientierte Strategien umzusetzen. Fähigkeiten Programmiersprachen: Python, SQL, R, Bash (Linux), Java, C++ Maschinelles Lernen/Statistische Modellierung: Datenanalyse/Feature Engineering (Pandas, Scipy, Numpy, Pyspark); Deep Learning RRN/CNN/NCF/NLP (keras, tf), Klassifizierung/Regressionsanalyse (sklearn, statsmodels, xgboost), Zeitreihen (auto.arima, arch, prophet), Empfehlungssysteme (scikit-surprise, sparkml), Monte-Carlo-Simulationen (rjags), Netzwerkanalyse (networkx, gephi). Big Data/Cloud-Plattformen: Apache Spark, Databricks, Microsoft Azure, Google Cloud, AWS SQL/NoSQL-Datenbanken: SQL Server/MySQL/PostgreSQL, InfluxDB, MongoDB Datenvisualisierung/GUI: Matplotlib/Plotly, PowerBI, Dash, Grafana, Tableau, Plotly, Gephi, QT, Streamlit, ggplot.