Evangelos K.
Data Scientist
Evangelos est un Data Scientist avec cinq ans d'expérience commerciale dans des startups et des entreprises multinationales. Spécialisé en Python, PySpark, SQL, Azure Databricks et PowerBI, il excelle dans le développement de modèles prédictifs, la création de pipelines ETL et la réalisation de contrôles de qualité des données.
L'une de ses principales réalisations a été l'automatisation des contrôles de qualité des données pour une grande entreprise de boissons, ce qui a permis d'améliorer considérablement la fiabilité de leurs tableaux de bord PowerBI. Il est titulaire d'une maîtrise en analyse des entreprises.
Principale expertise
- Qlik View 5 ans
- Data Science 5 ans
- Azure 3 ans
Autres compétences
- Unix shell 2 ans
- R (programming language) 2 ans
- SAP ABAP 1 ans
Expérience sélectionnée
Emploi
Senior Data Scientist
Accenture - 2 années 3 mois
Data & AI (Products) - FMCG
- Customer segmentation using clustering techniques & data mining, enabling targeted efforts in many other projects.
- Data quality processes automation, industrialization and expansion to multiple markets for optimization of promotional strategies, improving consistency and reliability of data insights. (Raw-Curated/Datamesh)
- Reporting and enhancement of DQ checks, achieving great reduction in data errors, ensuring more reliable business decisions and enhanced the efficiency of data quality reporting, allowing business managers to quickly identify and address data issues.
- Entity resolution — Similarity algorithms —Ranking with classification. Improved the quality and richness of customer master data, leading to a more comprehensive understanding of customer behavior.
Les technologies:
- Les technologies:
- Data Science
- Scikit-learn
- Pandas
- Data Analytics
- Machine Learning
- Product
Data Scientist
Propulsion Analytics - 3 années
Propulsion Analytics is a product based company in the Maritime industry providing vessel and engine performance issues and predictions by utilizing vessel sensor data and creating digital twins and simulation algorithms using machine learning.
- Received great client feedback for developing and implementing innovative methods for vessel performance/fouling estimation and prediction for over 30 vessels using ML techniques and visualizations, saving millions to vessel owners by informed decisions regarding vessel routes and repairing events.
- ETL for vessel sensor data for 50+ vessels (1sec-5min frequencies) and tuning (hyperparameter optimization) and deployment of ML algorithms for ~30 vessels.
- Created unsupervised clustering algorithms for engine performance.
- Anomaly detection for time series data with ML techniques and PySpark for big data (queries, aggregations) and ad-hoc analysis.
- Product development.
Les technologies:
- Les technologies:
- Data Science
- Scikit-learn
- Keras
- Pandas
- Data Analytics
- Machine Learning
- Product
Éducation
Maîtrise ès sciencesBusiness Analytics
Athens University of Economics and Business · 2018 - 2020
License ès sciencesEconomics
National and Kapodistrian University of Athens · 2010 - 2015
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