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Oguz K.
Data Scientist
Oguz Kokes ist ein erfahrener Data-Science-Experte mit fünf Jahren Berufserfahrung und fundierten Python- und Data-Science-Kenntnissen.
Kokes hat seine Kompetenzen und sein Fachwissen unter anderem bei Unilever und Experian vertieft und kann damit wertvolle Beiträge auf seinem Gebiet leisten. Durch seine Fähigkeit, komplexe Datensätze effektiv zu analysieren und verwertbare Erkenntnisse zu liefern, hebt er sich von anderen in der Branche ab.
Kokes' Schwerpunkt liegt auf der Softwareentwicklung, aber seine umfassenden Fähigkeiten und Erfahrungen machen ihn zu einem vielseitigen Profi, der sich jeder Herausforderung stellen kann. Er hat einen Doktortitel in Informationsmanagement und bringt eine einzigartige Kombination aus akademischer Sorgfalt und praktischem Know-how in seine Arbeit ein.
Hauptkompetenz
- Data Science 5 Jahre
- Python 5 Jahre
- BeautifulSoup 5 Jahre
Andere Fähigkeiten
- Digital marketing 3 Jahre
- eCommerce 3 Jahre
- JSON 3 Jahre
Ausgewählte Erfahrung
Beschäftigung
Leitender Analytics-Berater
Experian - 1 jahr 2 monate
- Implementierung von Modellen zur Schätzung des Einkommens, der Darlehensgrenze und der Ausfallwahrscheinlichkeit, um in einer türkischen Staatsbank manuelle Entscheidungsfindungsprozesse durch automatisierte ML-Frameworks zu ersetzen
- Design und Entwicklung von CRM-Segmentierung und Modellen zur Anschaffungsneigung für eine private Bank unter Verwendung von Kundschaftsdaten, um die Wirksamkeit von Marketingkampagnen zu verbessern
- Durchführung von Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering und Modellauswahl zur Optimierung der Modellleistung und -genauigkeit
- Beaufsichtigung des Einsatzes von Modellen des maschinellen Lernens in der Praxis, um eine nahtlose Integration in bestehende Systeme und Prozesse zu gewährleisten
- Schritt halten mit den neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und der Data Science, um die Anwendung von Best Practices und modernsten Techniken zu gewährleisten
Technologien:
- Technologien:
Python
AWS S3
- Data Analytics
- Data Engineering
Docker
Git
Machine Learning
- MLOps
NumPy
Pandas
Postman
Random Forest
Scikit-learn
SQL
VSCode
Leiter des Datenengagements
Unilever - 2 jahre
- Implementierung von NLP- und Clustering-Modellen zur effektiven Segmentierung der digitalen Verbrauchendenlandschaft von Unilever auf der Grundlage von Daten zum Online-Verhalten, was zu einem besseren Verständnis der Stammkundschaft des Unternehmens führte
- Konzeption und Beaufsichtigung der Einführung einer Power-BI-Dashboard-Plattform, die Marketing- und Social-Analytics-Daten in Echtzeit zusammenfasste und zu einem wertvollen Instrument für Entscheidungstragende innerhalb des Unternehmens machte
- Anerkennung durch die Aufnahme der Power-BI-Dashboard-Plattform in die Top 20 der weltweit aktivsten Dashboards von Unilever, was die hohe Wirkung und Nutzung im gesamten Unternehmen widerspiegelt
- Ausgeprägte analytische und technische Fähigkeiten bei der Nutzung von NLP- und Clustering-Techniken, um aus großen Datensätzen aussagekräftige Muster zu extrahieren und so die datengestützte Entscheidungsfindung bei Unilever zu fördern
- Maßgeblicher Beitrag zum Marktverständnis und zur Marketingeffektivität von Unilever durch die Bereitstellung von datengestützten Erkenntnissen und nutzungsfreundlichen Dashboards, die die strategische Planung und Ausführung unterstützen
Technologien:
- Technologien:
- Data Analytics
-
Machine Learning
Microsoft Power BI
- NLP
Spezialist für digitale Geschäftsmodelle
Unilever - 10 monate
- Entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Datenerhebungsrahmen für die ersten B2B- (Business-to-Business) und D2C- (Direct-to-Consumer) Marken von Unilever
- Nachweislich fundierte Kenntnisse in der Strategieentwicklung und Implementierung von Datenerhebungsprozessen, die mit den Zielen von Unilever in Einklang stehen und zur datengesteuerten Entscheidungsfindung des Unternehmens beitragen
- Starker Fokus auf Datenschutz und Compliance, um sicherzustellen, dass alle Datenerhebungsaktivitäten den einschlägigen Vorschriften und Branchenstandards entsprechen
- Kontinuierliche Überprüfung und Verfeinerung der Datenerfassungsrahmen, um sie an die sich wandelnde Marktdynamik und das Konsumverhalten anzupassen und so die Fähigkeit von Unilever zu verbessern, auf dem Markt agil und flexibel zu bleiben
- Entscheidender Beitrag zur Schaffung der Grundlage für datengesteuerte Einblicke und personalisierte Kundschaftserfahrungen für die B2B- und D2C-Marken von Unilever, was zu deren Wachstum und Erfolg beiträgt
Technologien:
- Technologien:
- Data Analytics
- eCommerce
-
SQL
Ausbildung
Dr. Phil.Informationsmanagement
NOVA IMS Universität · 2023 - 2026
MSc.Data Science und Advanced Analytics
NOVA IMS Universität · 2020 - 2023
BSc.Elektrotechnik und Elektronik
Koç-Universität · 2012 - 2016
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