Ich absolviere aktuell eine 12-monatige Intensiv-Weiterbildung zur Für Data Science & AI an der WBS Coding School. Durch meinen fundierten Hintergrund im B2B E-Commerce, im Projektmanagement und in der industriellen Fertigung betrachte ich Daten nicht isoliert, sondern stets im Kontext der unternehmerischen Wertschöpfungskette.
Mein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Machine Learning Modellen und Daten-Pipelines, die konkreten geschäftlichen Mehrwert liefern – von der Conversion-Optimierung über Abwanderungsprognosen (Churn Prediction) bis hin zur Automatisierung von Schnittstellen zu ERP-Systemen.
Aktuelle Zertifizierungs-Ziele:
- PCEP (Certified Entry-Level Python Programmer)
- Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900)
- Scikit-learn Associate Practitioner
E-Com KNN (Predictive Analytics) Ein Data-Science-Projekt zur Vorhersage von Kaufwahrscheinlichkeiten. Das Projekt demonstriert den Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen (MLPClassifier) zur Identifikation von "Wackelkandidaten" für Smart Vouchers, nutzt Isolation Forests zur Bot-Erkennung und wendet Feature Selection an, um Serverkosten zu senken.
Svalinn PII Security Gateway Eine interaktive Architektur-Simulation aus dem Projekt HEIMDALL AI. Die Anwendung veranschaulicht Live-Datenanonymisierung (PII), Verschlüsselungs-Routing und Multi-Agent-Systeme in einer modernen, sicheren Umgebung.
Cortex Markdown Studio Ein serverloses, rein clientseitiges Markdown-Studio mit einer modernen "Living Neural Network" UI. Es demonstriert tiefgreifendes Verständnis für Frontend-Architektur, lokalen Dateisystem-Zugriff und reaktive Komponentenstrukturen ohne auf schwere Frameworks angewiesen zu sein.
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