Könnte verfügbar sein
(Aktualisiert 2020-09-13)Senior Data Scientist
Merdingen, Deutschland
Einheimische German, Mittelstufe English
- Visualisierung Tableau, Qlik und Power BI.
- SW Python und R, Datenanalyse
- Data Scientist mit 15 Jahren Erfahrung
Fähigkeiten (35)
DATENBANKEN
PREDICTIVE MAINTENANCE
Statistsiche Analyse
ERP
MAINTENANCE
STATISTICAL PROGRAMMING
SQL
MASCHINENBAU
Schulung
Python
MS VISUAL STUDIO
MEMS
STATISTICAL PROCESS CONTROL
Fortran
AWS
MONTE CARLO
Prozessanalyse
Produktionsbereich
Excel
statistische Auswertung
Six Sigma
Nachrichtentechnik
Prozesskontrolle
Produktionsanlagen
Entwicklungsprozess
PROCESS ENGINEERING
Herstellungsprozess
Management
NATURAL
Verkaufsraum
Planung
Medizinische Technik
VISUAL STUDIO
Medizintechnik
.NET
Berufserfahrung
2019-12 - 2020-09
• Planung, Durchführung, und Aufbau von ETL Strecken
• Erstellen Datenbank
• Auswertung der Daten
• Modellbildung und Simulation
• Validierung der Simulationsmodelle
• Messmittelanalyse
Methoden und Softwaretools:: R , Interaktive Shiny App, MySQL, Python, Talend (ETL), Tableau und Excel
2017-01 - 2020-09
Rolle: Statistiker und Software Entwickler R
Datenanalyse im Entwicklungsprozess im Medizinbereich; Durchführung eines DOE, Einzelheiten sind vertraulich
• Analyse der Entwicklungsdaten
• Durchführen von DOE
• Analyse DOE
• Einzelheiten auf Anfrage
Methoden und Softwaretools: Analyse mit R, Python
2017-01 - 2020-09
Kurzbeschreibung:
Ziel des Projektes war aus den Reaktionen auf Facebook und Twitter auf veröffentlichen Beiträgen eine Aussage über die Kundenzufriedenheit im Tourismusbereich abzuleiten.
Methoden und Softwaretools: Analyse mit R, Python, Rapid Miner, Big Data Technologie, CRM, Prädiktive Analytics
2017-07 - 2020-01
Die Zertifizierungsprojekte erfolgten nach den Regularien DO178 (Software, DAL A) und DO 254 (Hardware, DAL A).
Als Qualitätsingenieur war ich verantwortlich für
• die Erstellung der Prozesskonformen Planungsdokumente
• Entwicklungsprozesse (Requirements Engineering)
• Planung und Durchführung der Validierung (auch FPGA;VHDL-Code)
• Planung und Durchführung der Verifikation (auch FPGA,VHDL)
• Planung und Durchführung der Systemtest (Flugtests, Performancetest, Hardware- und Softwaretests, EMC Tests)
• Teilnahme an den Audits der Zulassungsbehörde (EASA).
Methoden und Softwaretools:: Dokumenten Review, Jira, Confluence, SVN und GIT
2019-01 - 2019-06
• Einführung der Monte Carlo Methode für das Projektmanagement
• Schulung der Mitarbeiter in der Monte Carlo Methode
• Evaluierung der verschiedenen SW Anbieter
• Simulation der Projektpläne hinsichtlich Zeit und Kosten
Methoden und Softwaretools: Statistische Simulationen, Monte Carlo Methode, R; Excel, Vosesoftware, @ RISK; Oracle Crystal Ball Suite, Tableau
2018-11 - 2019-01
• Vernetzen der Produktionsanlagen
• Aufbau der ETL Strecke zu SAP
• Aufbau SAP Tabellen
• Aufbereitung der Daten
• Einführen und Schulung der SPC Methode
• Analyse der Daten
• Erstellen von Machine Learning Analysen
• Einzelheiten auf Anfrage
Methoden und Softwaretools: SAP, R, R-Studio, SQL, Python, R Shiny (interaktive Anwendung) und Machine Learning, Tableau
2018-01 - 2018-12
• Analyse der User Reaktion auf Marketingaktionen
• Analyse des User Verhaltens
• Analyse der Kundenreaktionen
Methoden und Softwaretools: R, R-Studio, Visualisierung mit Shiny, Predictive Analytics, CRM System, Machine Learning und Python
2018-05 - 2018-12
• Vernetzen der Produktionsanlagen
• Aufbau der ETL Strecke zu SAP
• Aufbau SAP Tabellen
• Aufbereitung der Daten zur Korrelationsanalyse
• Verknüpfung von Daten verschiedener Produktionsschritte
• Predictive Analytics Modellen
• Statistische Auswertungen
• Einzelheiten auf Anfrage
Ziel des Projektes war die Verknüpfung von Testdaten aus den Produktionsprozessen um den Einfluss verschiedener Faktoren, die während der Produktion anfallen, zu analysieren. Aus den Analysen der großen Datensätze (mehrere Gigabyte) wurde erkannt, welche Faktoren einen entscheidenden Einfluss auf die Qualität des Endproduktes haben.
Methoden und Softwaretools: R, R-Studio, Predictive Analytics, Python, Machine Learning, Visualisierung mit Shiny oder Tableau
2018-01 - 2018-05
• Erstellen von Testplänen
• Erstellen von Berichten
• Analyse der Versuchsdaten
• Statistische Auswertungen
• Einzelheiten auf Anfrage
Validierung von Testmethoden im Medizinischen Bereich; Statistische Auswertungen
Methoden und Softwaretools: Minitab; R, Interaktive Shiny App, Tableau
2017-09 - 2018-04
• Aufbau der ETL Strecke zu SAP
• Aufbau SAP Tabellen
• Aufbereitung der Daten für Predictive Maintenance
• Predictive Maintenance Modelle erstellen
• Statistische Auswertungen
• Einzelheiten auf Anfrage
Methoden und Softwaretools: Analyse mit R, Python und Rapid Miner
2017-05 - 2017-10
• Installation und Management über Ambari (Hortonworks)
• Cluster mit 3 Serverinstallation von Lambda Architektur mit Kafka als Ingestion Layer Aufbereitung
• Speed Layer (Storm)
• Batch Layer (Spark)
• Datenspeicherung in verschiedenen Datenbanken (HBase, Cassandra, MongoDb, "HDFS")
• Auswertung wurde hauptsächlich mit Python und R durchgeführt
• Prädiktive Analytics Aufbau
• Aufbau und Betrieb eines ETL Prozess mit Talend
• Einzelheiten auf Anfrage
2016-08 - 2016-12
Kurzbeschreibung:
Ziel des Projektes war die Verknüpfung von Testdaten aus den Produktionsprozessen um den Einfluss verschiedener Faktoren, die während der Produktion anfallen, zu analysieren. Aus den Analysen der großen Datensätze (mehrere Gigabyte) wurde erkannt, welche Faktoren einen entscheidenden Einfluss auf die Qualität des Endproduktes haben.
Methoden und Softwaretools: Daten aus SAP R3, CSV Dateien, Excel Dateien Visualisierung mit Tableau, Statistische Auswertung, Predictive Maintenance
2016-08 - 2016-12
• Analyse der Produktionsdaten
• Durchführen von DOE
• Analyse DOE
• Einzelheiten auf Anfrage
Methoden und Softwaretools: Analyse mit Minitab und R
2015-06 - 2015-12
Kurzbeschreibung:
Dieses Projekt war eine Fortführung des Projektes "Einführung SPC vernetzte Arbeitsplätze (INDUSTRIE 4.0)". Wichtigste Erweiterung war das Einbinden von SAP R3
Methoden und Softwaretools: Abfrage von Produktionsdaten aus SAP und CSV Dateien, Analyse mit Excel, R, Python, Rapid Miner, Minitab und Erstellen von Predictive Analytics Modellen
2015-01 - 2015-06
Kurzbeschreibung:
Ziel des Projektes war der Aufbau eines SPC Systems (statistische Prozesskontrolle) Mit diesem System wurden Prozesskenngrößen erfasst und statistisch Ausgewertet um die Prozessstabilität der Herstellungsprozess zu garantieren. Hauptziel war es frühzeitig Prozessveränderungen z.B. Verschleiß zu erkennen.
Die graphische Darstellung der Ergebnisse erfolgte hauptsächlich mit Tableau.
Benutzt wurden die Ergebnisse von Gruppenleitern und Abteilungsleitern in der Produktion.
Methoden und Softwaretools: Analyse mit Excel, R, Python, Rapid Miner, Minitab,
01.2015-06.2015
Auftraggeber / Branche: Luftfahrt
Rolle: Projektleiter und Software Entwickler R, Python und SQL
Aufbau eines MES Systems auf Basis SAP R3, Einführen Produktionstracking (Einzelfertigung, Kleinserie), Coaching Gruppenleitern und Abteilungsleitern in der Produktion
Kurzbeschreibung:
Ziel des Projektes war der Aufbau eines SPC Systems (statistische Prozesskontrolle) Mit diesem System wurden Prozesskenngrößen erfasst und statistisch Ausgewertet um die Prozessstabilität der Herstellungsprozess zu garantieren. Hauptziel war es frühzeitig Prozessveränderungen z.B. Verschleiß zu erkennen.
Die graphische Darstellung der Ergebnisse erfolgte hauptsächlich mit Tableau.
Methoden und Softwaretools: Visualisierung mit Tableau, Qlik, Coaching Projektleiter, Predictive Analytics für Liefertreue
Akademischer Hintergrund
1978-01 - 2024-11