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Evangelos K.
Data Scientist
Evangelos ist Data Scientist und verfügt über fünf Jahre Berufserfahrung in Start-ups und multinationalen Unternehmen. Er ist spezialisiert auf Python, PySpark, SQL, Azure Databricks und PowerBI und zeichnet sich durch die Entwicklung von Vorhersagemodellen, die Erstellung von ETL-Pipelines und die Durchführung von Datenqualitätsprüfungen aus.
Eine seiner herausragenden Leistungen war die Automatisierung von Datenqualitätsprüfungen für einen führenden Getränkehersteller, wodurch die Zuverlässigkeit der PowerBI-Dashboards erheblich verbessert wurde. Er verfügt über einen Master-Abschluss in Unternehmensanalyse.
Hauptkompetenz
- Qlik View 5 Jahre
- Data Science 5 Jahre
- Azure 3 Jahre
Andere Fähigkeiten
- Unix shell 2 Jahre
- R (programming language) 2 Jahre
- SAP ABAP 1 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Senior Data Scientist
Accenture - 3 jahre
- Durchführung von Kundensegmentierungen mit Hilfe von Clustering-Techniken und Data Mining, was gezielte Bemühungen in verschiedenen Projekten ermöglichte.
- Automatisierte, industrialisierte und erweiterte Datenqualitätsprozesse über mehrere Märkte hinweg zur Optimierung von Werbestrategien und zur Verbesserung der Konsistenz und Zuverlässigkeit von Dateneinblicken (Raw-Curated/Datamesh).
- Berichte und verbesserte Datenqualitätsprüfungen, die Datenfehler erheblich reduzieren, zuverlässigere Geschäftsentscheidungen gewährleisten und die Effizienz der Datenqualitätsberichterstattung erhöhen, so dass Geschäftsmanager Datenprobleme schnell erkennen und beheben können.
- Angewandte Techniken zur Entitätsauflösung einschließlich Ähnlichkeitsalgorithmen und Ranking mit Klassifizierung, die die Qualität und Reichhaltigkeit von Kundenstammdaten verbessern und zu einem umfassenderen Verständnis des Kundenverhaltens führen.
Technologien:
- Technologien:
- Data Science
Scikit-learn
Pandas
- Data Analytics
Machine Learning
- Product
Data Scientist
Propulsion Analytics - 3 jahre
- Erhielt hervorragendes Kundenfeedback für die Entwicklung und Implementierung innovativer Methoden zur Schätzung und Vorhersage der Schiffsleistung und des Bewuchses von über 30 Schiffen unter Verwendung von ML-Techniken und Visualisierungen, wodurch Schiffseigner Millionenbeträge einsparen konnten, indem sie fundierte Entscheidungen über Schiffsrouten und Reparaturmaßnahmen treffen konnten.
- Durchführung von ETL auf Schiffssensordaten für mehr als 50 Schiffe (mit Frequenzen zwischen 1 Sekunde und 5 Minuten), Abstimmung (Hyperparameter-Optimierung) und Einsatz von ML-Algorithmen für etwa 30 Schiffe.
- Erstellt unüberwachte Clustering-Algorithmen zur Analyse der Motorleistung.
- Erkennung von Anomalien bei Zeitreihendaten mithilfe von ML-Techniken und PySpark für die Verarbeitung großer Datenmengen, einschließlich Abfragen, Aggregationen und Ad-hoc-Analysen.
- Teilnahme an Produktentwicklungsaktivitäten.
Technologien:
- Technologien:
- Data Science
-
Scikit-learn
Keras
-
Pandas
- Data Analytics
-
Machine Learning
- Product
Ausbildung
MSc.Business Analytics
Athens University of Economics and Business · 2018 - 2020
BSc.Economics
National and Kapodistrian University of Athens · 2010 - 2015
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