Radovan
Data Scientist | Python, Machine Learning & SQL
Über Radovan
Ich habe einen PhD in Festkörperphysik und habe mich seither stark auf Data Science und Machine Learning konzentriert. Ich arbeite hauptsächlich in Python und verwende scikit-learn, pandas, NumPy und XGBoost für die Erstellung und Evaluierung prädiktiver Modelle sowie SQL für die Datenextraktion und -analyse.
Meine jüngsten Projektarbeiten umfassen ein Modell zur Vorhersage molekularer Eigenschaften (Top 40 % auf Kaggle) und ein Hochwasservorhersagesystem unter Verwendung von autoregressivem Deep Learning (Top 16 % auf Kaggle), die beide angewandte Erfahrung mit realen Datensätzen und End-to-End-Modellierungspipelines demonstrieren.
Ich biete Dienstleistungen in den Bereichen Datenanalyse, prädiktive Modellierung, Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben, Datenbereinigung und -verarbeitung, SQL-Abfragen und Datenvisualisierung an. Ich bin es gewohnt, mit strukturierten tabellarischen Daten zu arbeiten und klare, dokumentierte Ergebnisse zu liefern.
Meine jüngsten Projektarbeiten umfassen ein Modell zur Vorhersage molekularer Eigenschaften (Top 40 % auf Kaggle) und ein Hochwasservorhersagesystem unter Verwendung von autoregressivem Deep Learning (Top 16 % auf Kaggle), die beide angewandte Erfahrung mit realen Datensätzen und End-to-End-Modellierungspipelines demonstrieren.
Ich biete Dienstleistungen in den Bereichen Datenanalyse, prädiktive Modellierung, Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben, Datenbereinigung und -verarbeitung, SQL-Abfragen und Datenvisualisierung an. Ich bin es gewohnt, mit strukturierten tabellarischen Daten zu arbeiten und klare, dokumentierte Ergebnisse zu liefern.
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