Analyse Projekt zur Identifikation struktureller Engpässe im Schienennetz der Deutschen Bahn. Unter anderem wurde die Schieneninfrastruktur als Netzwerk in einer Graph-Datenbank modelliert. Die genauen Geokoordinaten einzelner Infrastrukturobjekte wurden ermittelt. Hierfür wurde ein Algorithmus (Trajektorien Approximation) entwickelt, der die GPS-Daten der Züge auf die nächstmögliche Infrastrukturobjekte aus OpenRailwayMap mappt, um so die dort hinterlegten Geokoordinaten auf die Objektbezeichner der internen digitalen Schieneninfrastruktur zu überführen.
Aufgaben:
Derzeit gibt es viele Sozial Network Plattformen, deren Inhalte durch den Betreiber auf verletzende Inhalte hin überwacht werden müssen. Mit diesem Hate Speech Detector kann man mit maschineller Unterstützung die Sichtung der Beiträge unterstützen, um darin enthaltene unerwünschte Inhalte mit höherer Präzision zu erkennen.
Datenvorbereitung von Nachrichte auf Twitter, Facebook und verschiedene Websites
Trainieren von Sequence Modellen mit LSTMS, GRU in der Richtung Sentiment Analyse zur natürlichen Sprachverarbeitung auf Deutsc
Bereitstellung dieser Modelle auf Websites als API.
Anhand von Planungsdaten und Kostenkalkulationen sollten über ein Optimierungsverfahren die sinnvollsten Ausstattungsvarianten identifiziert werden.
Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellsysteme
Preprocessing und Plausibilitätsprüfun
Identifikation von fachlichen und technischen Regeln beim Verbau von Sonderausstattungen
Durchführung eines Optimierungsverfahren
Empfehlung der rentabelsten Varianten
Erstellen der Teileliste für die Montage
Der Kunde kann durch eine optimale Reduktion der geplanten Varianten Kosten in Einkauf und Produktion senken, ohne die Nachfrage auf dem Markt zu vernachlässig
Durch diese App kann sich der Benutzer selbstständig trainieren, ohne dass ein Trainer benötigt wird. Die App bietet eine kostengünstige und zeitsparende Möglichkeit, die optimale Region zu finden, in der das Telefon platziert werden kann, um das gesamte für das Training erforderliche Feld anzuzeigen. Darüber hinaus kann der Benutzer mit anderen Benutzern in Kontakt treten und die Verbesserung seiner Fähigkeiten teilen.
Entwicklung eines Animationstools zur Visualisierung der Spieler- und Ballinteraktion für Modelle zur Schätzung der menschlichen Pose.
Bereitstellung einer Visualisierung für ein Zeitreihenmodell, um mehr Einblicke in die Funktionsweise des Modells zu erhalten.
Der Berater begeistert sich für Data Science, Statistik und künstliche Intelligenz. Er hat mehr als 7 Jahre Erfahrung in der Entwicklung dynamischer und statistischer Modelle. Er bildet sich permanent im Bereich Data Science fort, insbesondere in Deep Learning Methoden, der Analyse von unstrukturierten, strukturierten Daten, Zeitreihenmodelle und der Bewertung von Risikofaktoren sowie KPIs (Key Performance Indikatoren). Der Berater kommuniziert seine Ergebnisse eloquent und wissenschaftlich fundiert. Seine Neugier macht ihn zu einem guten Zuhörer.
Als Mitarbeiter im Team "Data Science App" arbeitet der Berater an folgenden Aufgaben:
Erstellung von Mockups und Bearbeitung von Proof-of-Concepts, um die Ideen und Wünsche
des Kunden in eine Al-basierte Applikation zu verwandeln.
Zuständig für die Konzeption, Umsetzung, Performance und das Deployment der Data Pipelines
und Modellen auf der jeweiligen IT-Infrastruktur des Kunden.
Das Trainieren und Testen von Machine Learning Modellen.
Implementierung produktionstaugliche Backend-Systeme und Webapplikationen, um die
Ergebnisse des Data Science Modells verwendbar zu machen.
Mitarbeit in den Bereichen Data Science, Big Data, DWH oder BI
Mitarbeit in Forschungs- und Entwicklungsprojekten
Analyse Projekt zur Identifikation struktureller Engpässe im Schienennetz der Deutschen Bahn. Unter anderem wurde die Schieneninfrastruktur als Netzwerk in einer Graph-Datenbank modelliert. Die genauen Geokoordinaten einzelner Infrastrukturobjekte wurden ermittelt. Hierfür wurde ein Algorithmus (Trajektorien Approximation) entwickelt, der die GPS-Daten der Züge auf die nächstmögliche Infrastrukturobjekte aus OpenRailwayMap mappt, um so die dort hinterlegten Geokoordinaten auf die Objektbezeichner der internen digitalen Schieneninfrastruktur zu überführen.
Aufgaben:
Derzeit gibt es viele Sozial Network Plattformen, deren Inhalte durch den Betreiber auf verletzende Inhalte hin überwacht werden müssen. Mit diesem Hate Speech Detector kann man mit maschineller Unterstützung die Sichtung der Beiträge unterstützen, um darin enthaltene unerwünschte Inhalte mit höherer Präzision zu erkennen.
Datenvorbereitung von Nachrichte auf Twitter, Facebook und verschiedene Websites
Trainieren von Sequence Modellen mit LSTMS, GRU in der Richtung Sentiment Analyse zur natürlichen Sprachverarbeitung auf Deutsc
Bereitstellung dieser Modelle auf Websites als API.
Anhand von Planungsdaten und Kostenkalkulationen sollten über ein Optimierungsverfahren die sinnvollsten Ausstattungsvarianten identifiziert werden.
Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellsysteme
Preprocessing und Plausibilitätsprüfun
Identifikation von fachlichen und technischen Regeln beim Verbau von Sonderausstattungen
Durchführung eines Optimierungsverfahren
Empfehlung der rentabelsten Varianten
Erstellen der Teileliste für die Montage
Der Kunde kann durch eine optimale Reduktion der geplanten Varianten Kosten in Einkauf und Produktion senken, ohne die Nachfrage auf dem Markt zu vernachlässig
Durch diese App kann sich der Benutzer selbstständig trainieren, ohne dass ein Trainer benötigt wird. Die App bietet eine kostengünstige und zeitsparende Möglichkeit, die optimale Region zu finden, in der das Telefon platziert werden kann, um das gesamte für das Training erforderliche Feld anzuzeigen. Darüber hinaus kann der Benutzer mit anderen Benutzern in Kontakt treten und die Verbesserung seiner Fähigkeiten teilen.
Entwicklung eines Animationstools zur Visualisierung der Spieler- und Ballinteraktion für Modelle zur Schätzung der menschlichen Pose.
Bereitstellung einer Visualisierung für ein Zeitreihenmodell, um mehr Einblicke in die Funktionsweise des Modells zu erhalten.
Der Berater begeistert sich für Data Science, Statistik und künstliche Intelligenz. Er hat mehr als 7 Jahre Erfahrung in der Entwicklung dynamischer und statistischer Modelle. Er bildet sich permanent im Bereich Data Science fort, insbesondere in Deep Learning Methoden, der Analyse von unstrukturierten, strukturierten Daten, Zeitreihenmodelle und der Bewertung von Risikofaktoren sowie KPIs (Key Performance Indikatoren). Der Berater kommuniziert seine Ergebnisse eloquent und wissenschaftlich fundiert. Seine Neugier macht ihn zu einem guten Zuhörer.
Als Mitarbeiter im Team "Data Science App" arbeitet der Berater an folgenden Aufgaben:
Erstellung von Mockups und Bearbeitung von Proof-of-Concepts, um die Ideen und Wünsche
des Kunden in eine Al-basierte Applikation zu verwandeln.
Zuständig für die Konzeption, Umsetzung, Performance und das Deployment der Data Pipelines
und Modellen auf der jeweiligen IT-Infrastruktur des Kunden.
Das Trainieren und Testen von Machine Learning Modellen.
Implementierung produktionstaugliche Backend-Systeme und Webapplikationen, um die
Ergebnisse des Data Science Modells verwendbar zu machen.
Mitarbeit in den Bereichen Data Science, Big Data, DWH oder BI
Mitarbeit in Forschungs- und Entwicklungsprojekten