13.05.2025 aktualisiert


verifiziert
Premiumkunde
100 % verfügbarDatenanalyse, Visualisierung, Maschinelles Lernen | Python, R
Fürth, Deutschland
Weltweit
Dr.-Ing., Computer ScienceSkills
HTMLJavaPHPKünstliche IntelligenzAmazon Web ServicesData AnalysisBerechnungenContinuous DeliveryContinuous IntegrationLernmanagementsystemeDatenvisualisierungGithubR (Programmiersprache)GesundheitsforschungPythonLatexLernplattformenMatlabMachine LearningMysqlNumpyVisualisierungStatistische AuswertungenElearningTensorflowCloud PlatformHigh Performance ComputingFlaskJupyterGitlabPandasBlended LearningContainerisierungScikit-learnPlotlyBitbucketBiomarkerDocker
Datenanalyse und Machine Learning
Fortgeschrittene Datenanalyse und -interpretation. Entwicklung und Implementierung von Machine Learning Modellen, einschließlich generativer KI und prädiktiver Modellierung.
Programmierung und technische Fähigkeiten
Beherrschung von Python mit Bibliotheken wie NumPy, pandas, scikit-learn und TensorFlow. Erfahrung mit R, Jupyter, Docker, Flask und Cloud-Plattformen.
Datenvisualisierung und Dashboards
Entwicklung von Datenvisualisierungen und Dashboards. Nutzung von Tools wie Plotly Dash und PositConnect für effektive Darstellung komplexer Daten.
KI-gestützte Entscheidungsfindung
Implementierung von KI-Systemen zur Entscheidungsunterstützung und Generierung von Erkenntnissen in komplexen Datensätzen.
Zeitreihen- und Sensordatenanalyse
Spezialisierung auf die Analyse von Zeitreihen- und Sensordaten zur Extraktion neuartiger Erkenntnisse und Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit.
Digitale Biomarker-Entwicklung
Entwicklung und Validierung digitaler Biomarker. Anwendung fortschrittlicher Technologien zur Verbesserung der Gesundheitsbeurteilung.
High-Performance Computing
Erfahrung mit High Performance Computing für die Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Berechnungen in der Gesundheitsforschung.
Teaching & e-Learning
Umfassende Erfahrung in der Lehre sowie im Blended Learning und E-Learning durch erfolgreich abgeschlossene universitäre Seminare und Lehrveranstaltungen.
Fortgeschrittene Datenanalyse und -interpretation. Entwicklung und Implementierung von Machine Learning Modellen, einschließlich generativer KI und prädiktiver Modellierung.
Programmierung und technische Fähigkeiten
Beherrschung von Python mit Bibliotheken wie NumPy, pandas, scikit-learn und TensorFlow. Erfahrung mit R, Jupyter, Docker, Flask und Cloud-Plattformen.
Datenvisualisierung und Dashboards
Entwicklung von Datenvisualisierungen und Dashboards. Nutzung von Tools wie Plotly Dash und PositConnect für effektive Darstellung komplexer Daten.
KI-gestützte Entscheidungsfindung
Implementierung von KI-Systemen zur Entscheidungsunterstützung und Generierung von Erkenntnissen in komplexen Datensätzen.
Zeitreihen- und Sensordatenanalyse
Spezialisierung auf die Analyse von Zeitreihen- und Sensordaten zur Extraktion neuartiger Erkenntnisse und Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit.
Digitale Biomarker-Entwicklung
Entwicklung und Validierung digitaler Biomarker. Anwendung fortschrittlicher Technologien zur Verbesserung der Gesundheitsbeurteilung.
High-Performance Computing
Erfahrung mit High Performance Computing für die Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Berechnungen in der Gesundheitsforschung.
Teaching & e-Learning
Umfassende Erfahrung in der Lehre sowie im Blended Learning und E-Learning durch erfolgreich abgeschlossene universitäre Seminare und Lehrveranstaltungen.
Sprachen
DeutschMutterspracheEnglischverhandlungssicherFranzösischgut
Projekthistorie
Tasks:
Python, R, RStudio, Git, Bitbucket, Confluence, Docker, LaTeX, MATLAB, Cloud (AWS)
Data Science, Project Management, Machine Learning, Statistics, Data Visualization, Agile Software Development, Visual Studio Code
- Implementierung und Validierung digitaler Technologien für Mobilitätsbeurteilung in klinischen Studien.
- Feature Engineering und Datenmanagement.
- Datenqualitätskontrolle und Datenvisualisierung.
- Statistische Datenanalyse.
- Entwicklung von Algorithmen für Sensordatenanalyse und Erstellung prädiktiver Modelle mit Machine Learning.
- Einsatz generativer KI-Modelle für effiziente Informationsgewinnung aus internen Dokumenten und Datenbanken.
Python, R, RStudio, Git, Bitbucket, Confluence, Docker, LaTeX, MATLAB, Cloud (AWS)
Data Science, Project Management, Machine Learning, Statistics, Data Visualization, Agile Software Development, Visual Studio Code
Tasks:
Python, R, Git, GitLab Workflow, Docker, Visual Studio Code
Data Science, Team Lead, Project Management/Lead, Research, Machine Learning, Agile Software Development, Data Visualization
- Leitung der Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Algorithmen für Ganganalysen und digitale Biomarker sowie Betreuung von Doktoranden in der digitalen Gesundheitsforschung.
- Zusammenarbeit mit klinischen und industriellen Partnern zur Überführung von Algorithmen (Signalverarbeitungs- und KI-basiert) in praxisnahe Gesundheitsanwendungen.
- Akquise von Forschungsförderungen.
- Veröffentlichung in renommierten Fachzeitschriften.
Python, R, Git, GitLab Workflow, Docker, Visual Studio Code
Data Science, Team Lead, Project Management/Lead, Research, Machine Learning, Agile Software Development, Data Visualization
Tasks:
Python, R, Java, Git, Visual Studio Code, RStudio, MATLAB, SPSS, LaTeX, Linux, Docker, GitLab
Machine Learning, Data Science, Statistics, Research, Project Management, Motion Capture, Data Visualization
- Entwicklung prädiktiver Modelle und personalisierter Diagnosewerkzeuge für Arthrose mithilfe von Signalverarbeitung, maschinellem Lernen und biomechanischen Daten.
- Anwendung von Motion-Capture-Techniken, Signalverarbeitung und fortgeschrittenen Analysen zur Ganganalyse und Bewertung nicht-invasiver Interventionen.
- Integration multimodaler Datenquellen zur Verbesserung patientenspezifischer Outcome-Bewertungen in der muskuloskelettalen Gesundheit.
Python, R, Java, Git, Visual Studio Code, RStudio, MATLAB, SPSS, LaTeX, Linux, Docker, GitLab
Machine Learning, Data Science, Statistics, Research, Project Management, Motion Capture, Data Visualization