Python für Data Science:
OOP, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Webscraping, Zeitreihenanalyse, EDA
Machine Learning:
Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen, Klassifikation, Regression, Clustering, Ensemble-Methoden
Deep Learning:
CNNs, RNNs, Backpropagation, Keras, TensorFlow, PyTorch
Big Data & BI:
ETL-Prozesse, Data Warehouses, MongoDB, Neo4j, PostgreSQL, Tableau, Power BI
KI-Anwendung:
?Prompt Engineering, LLMs, RAG, LangChain, Chatbots, Multi-Agenten-Frameworks, CrewAI
Profil:
Über 15 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, gestartet mit der Spezialisierung auf Bildverarbeitung und Mustererkennung. Dieser Schwerpunkt führte mich in die Fahrerassistenzentwicklung, wo ich Erfahrungen in Funktionsentwicklung, Problem-Resolution-Management nach Automotive SPICE, Software-Audit und der Umsetzung großer Softwareprojekte im V-Modell und in agiler Entwicklung sammelte ? stets geprägt durch Stakeholder-Management und Konfliktlösung. Aus meiner Faszination für Datenanalyse und Algorithmenentwicklung absolvierte ich eine sechsmonatige Weiterbildung in Data Science und KI ? mit Schwerpunkten in Machine Learning, NLP-Fine-Tuning, RAG und Business Intelligence. Ein Bereich, in dem ich meine berufliche Zukunft sehe.
Kenntnisse:
Data Science:
KI-Anwendungen:
Big Data & BI:
Versionsverwaltung:
Tools:
Automatisierung:
Soft-Skills:
Aktuelle Interessen
Python für Data Science:
OOP, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Webscraping, Zeitreihenanalyse, EDA
Machine Learning:
Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen, Klassifikation, Regression, Clustering, Ensemble-Methoden
Deep Learning:
CNNs, RNNs, Backpropagation, Keras, TensorFlow, PyTorch
Big Data & BI:
ETL-Prozesse, Data Warehouses, MongoDB, Neo4j, PostgreSQL, Tableau, Power BI
KI-Anwendung:
?Prompt Engineering, LLMs, RAG, LangChain, Chatbots, Multi-Agenten-Frameworks, CrewAI
Profil:
Über 15 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, gestartet mit der Spezialisierung auf Bildverarbeitung und Mustererkennung. Dieser Schwerpunkt führte mich in die Fahrerassistenzentwicklung, wo ich Erfahrungen in Funktionsentwicklung, Problem-Resolution-Management nach Automotive SPICE, Software-Audit und der Umsetzung großer Softwareprojekte im V-Modell und in agiler Entwicklung sammelte ? stets geprägt durch Stakeholder-Management und Konfliktlösung. Aus meiner Faszination für Datenanalyse und Algorithmenentwicklung absolvierte ich eine sechsmonatige Weiterbildung in Data Science und KI ? mit Schwerpunkten in Machine Learning, NLP-Fine-Tuning, RAG und Business Intelligence. Ein Bereich, in dem ich meine berufliche Zukunft sehe.
Kenntnisse:
Data Science:
KI-Anwendungen:
Big Data & BI:
Versionsverwaltung:
Tools:
Automatisierung:
Soft-Skills:
Aktuelle Interessen