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Dr. Friedbert Wilczewski

data scientist, data analyst, six sigma

Peut se déplacer à Freiburg im Breisgau, Düsseldorf, Frankfurt am Main, Stuttgart, Hamburg, Berlin, Freiburg im Breisgau, München, Basel

  • 47.9961
  • 7.8494
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Dr. Friedbert.
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Localisation et déplacement

Localisation
Freiburg im Breisgau, Deutschland
Peut travailler dans vos locaux à
  • Freiburg im Breisgau et 50km autour
  • Düsseldorf et 80km autour
  • Frankfurt am Main et 80km autour
  • Stuttgart et 80km autour
  • Hamburg et 80km autour
  • Berlin et 80km autour
  • Freiburg im Breisgau et 80km autour
  • München
  • Basel et 80km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Automobile
  • Banque & assurances
  • Conseil & audit
  • Agence & SSII
  • E-commerce
+15 autres
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (26)

  • BigData
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Data Science
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Dr. Friedbert en quelques mots

Als Data Scientist betrachte ich die Fragestellungen aus einem methodenorientierten Blickwinkel. Ich bringe meine Kenntnisse über die zur Verfügung stehenden Algorithmen bzw. Verfahren und mein statistisches Wissen in die Projektdefinition ein. Eine erste Aufgabe ist es gemeinsam mit dem Kunden aus einer betriebswirtschaftlichen Perspektive den möglichen Geschäftserfolg abzuschätzen (ROI). Auch muss hier geklärt werden, welche Use-Cases für eine erste Umsetzung möglich bzw. vom Kunden gewünscht sind.

Für alle Data Science Projekte ist die Ist-Aufnahme der bereits vorhandenen Datenbestände ein erster wichtiger Schritt. Hier ist zu klären welche Daten vorliegen und mit welcher Qualität. Aus dieser Information können die weiteren Daten festgelegt werden, die für das Projekt wahrscheinlich erforderlich sind. Dies ist ein iterativer Prozess der im Projektverlauf mehrmals durchlaufen werden muss.

Mit dieser ersten Analyse ist eine erste Kosten- und Zeitplanung möglich.
Für die Projektdurchführung hat sich der Regelkreis nach der CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process) sehr gut bewährt.
Sind nun die Randbedingen geklärt kann mit dem Projekt gestartet werden. Hier beginnt die eigentliche Arbeit des Data Scientist. Folgende Hauptpunkte sind nun abzuarbeiten:
1. Verständnis der Daten schaffen
2. Vor- und Aufbereitung der Daten
3. Modellieren mit Hilfe der unterschiedlichen Verfahren
4. Bewertung und Überprüfung der Ergebnisse
5. Bereitstellung und Anwendung der Ergebnisse im produktiven Betrieb
Diese 5 Punkte werden mit den Standard Softwaretools und Methoden des Data Scientist abgearbeitet. Erfahrungen liegen mit den folgenden Softwaretools vor.
Meine Aufgaben in den verschiedenen durchgeführten Projekten waren neben Projektleitung das Einbringen meiner Kernkompetenzen in die Projekte.

Expériences

Auf Anfrage

Aéronautique & aérospatiale

Unterstützung bei der Zulassung Sicherheitskritischer Systeme

juillet 2019 - Aujourd'hui

Dokumenten Review

Auf Anfrage

Industrie pharmaceutique

Risikosimulation mit der Monte Carlo Methode

janvier 2019 - juin 2019

Einführung der Monte Carlo Methode für das Projektmanagement
Schulung der Mitarbeiter in der Monte Carlo Methode für das Projektmanagement
Evaluierung der verschiedenen SW Anbieter
Monte Carlo Methode

Auf Anfrage

Aéronautique & aérospatiale

Aufbau eines SPC Systems in der MEMS Produktion

novembre 2018 - février 2019

Installation und Management eines SPC-Systems in der MEMS Produktion
Einzelheiten auf Anfrage

Auf Anfrage

Voyage & tourisme

Text-Mining: Facebook und Twitter Reaktionen

janvier 2018 - décembre 2018

Recommandations externes

Consultez les recommandations qu'a reçues Dr. Friedbert

Formations

Certifications