Mein Interesse als Datenwissenschaftler hat sich schon früher in meinem Studium der Volkswirtschaft in Brasilien gezeigt. Die Analyse von wirtschaftlichen Fragen, die Zusammenhängen von Sozioökonomie Faktoren haben meine Neugier für statische Modelle geweckt. Das Studium an der Fachhochschule Köln habe ich als Bachelor of Science Wirtschaftsinformatik erfolgreich abgeschlossen. In Rahmen meiner Bachelorarbeit, implementierte ich eine Anwendungssoftware für die Visualisierung (Heatmap) und Auswertung von Daten in Form von Clustering.
Diese Software wurde in Zusammenarbeit mit der Deutschen Sporthochschule Köln (Institut für Trainingswissenschaft und Sportinformatik) entwickelt. Darüber hinaus wurden echte Daten aus der Fußball Bundesliga 2011/2012 unter zwei Maschinelles Lernen Methoden getestet und ausgewertet.
Seit 09/2022 beteilige ich mich an verschiedenen Projekten im Bereich Data Science und Daten Analyse, die von der Plattform Stack-Academy organisiert werden. Die Stack-Academy ermöglicht eine Zusammenarbeit zwischen der Wirtschaft und den Hochschulen. Dort habe ich wertvolle Erfahrungen gesammelt, sowie die Möglichkeit mit verschiedenen Menschen in dieser Fachrichtung zu arbeiten.
Background in: Python, Machine Learning and Mathematical Optimisation.
- Beschreibung: End-to-End-Pipeline zur automatischen Klassifizierung von Lungenknoten in medizinischen 3D-CT-Scans.
- Tech-Stack: Python, 3D-CNNs, Hounsfield-Skalierung (HU).
- Repository: Zum deep-learning-lung-cancer-detection
- Live-Demo: Hier geht es zur interaktiven Web-App auf Hugging Face Spaces!
- Beschreibung: Entwicklung eines regulatorisch konformen Kreditrisikomodells (PD, LGD, EAD) basierend auf Basel III / IFRS 9 mit direkt berechenbarem Business-Impact.
- Tech-Stack: Python, Scikit-Learn, Pandas, Scorecard-Entwicklung, robuste Logging-Pipelines.
- Repository: Zum Credit-Scoring Projekt
Links:
Sehen Sie sich die veröffentlichten Tutorials von Sigmoidal an:
- Wie man das Histogramm für Data Science nutzt: https://bit.ly/2L2cMwy
- Wie man lineare Regression mit Python implementiert: https://bit.ly/2Li5pzY
- Data Science: Die Untersuchung des Untergangs der Titanic: https://bit.ly/2Ubr5SH
- Wie man fehlende Daten mit Pandas behandelt: https://bit.ly/31KWSMN
- XGBoost: Lernen Sie diesen Machine-Learning-Algorithmus in Python kennen: https://bit.ly/2UbRhws
- So erstellen Sie eine Wortwolke in Python https://bit.ly/2OxsphM
- Wie man mit unausgewogenen Daten umgeht: https://bit.ly/2ZlaNsV
- Building Rome in a Day: 3D Reconstruction with Computer Vision
- Learn Camera Calibration using OpenCV
- Real-time Human Pose Estimation using MediaPipe
- What is Computer Vision and How does it work?
- ORB-SLAM 3: A Tool for 3D Mapping and Localization
- Building a Deep Learning Neural Network using TensorFlow
- Matrix Transformations and Coordinate Systems with Python
- Build a Surveillance System with Computer Vision and Deep Learning
- Fundamentals of Image Formation