Samuel P.
Data Scientist
Samuel har blant annet utviklet og implementert en automatisert dataarbeidsflyt ved hjelp av Snowflake, Python og Power BI, noe som reduserte den manuelle behandlingen med 90 %, forbedret datakvaliteten med 20 % og støttet over 10 vellykkede produktlanseringer i løpet av to år. Denne innovasjonen forbedret datatilgjengeligheten og beslutningstakingen i hele selskapet betydelig.
Samuel er anerkjent for sin evne til å oversette komplekse data til klar og effektiv innsikt, og han fremmer et sterkt tverrfunksjonelt samarbeid og driver konsekvent datadrevet transformasjon på tvers av forretningsfunksjoner.
Hovedekspertise
R (programming language)6 år
SQL8 årErfaring4
Data Scientist
- Optimaliserte en modell for atferdsklassifisering på tvers av mer enn 2 millioner enheter, og identifiserte og flagget avvik hos høyrisikobrukere som hadde målbare økonomiske konsekvenser.
- Utviklet reviderbare ETL/ELT-datarørledninger ved hjelp av Snowflake, Python og dbt, noe som reduserte den manuelle datahåndteringen med 92 % og samtidig sikret datakvalitet og overholdelse av regelverk.
- Samarbeidet med produkt-, salgs- og markedsføringsteamene om å utforme og implementere instrumentpaneler som overvåket og evaluerte resultatene av produktlanseringen.
Qlik Sense
PythonSQL
Oracle
Microsoft Power BI
Data Engineer
- Designet og utviklet gjennomgående datapipelines i Azure og Databricks, integrerte tverrfunksjonelle datasett i stor skala og reduserte analysetiden med 40 %.
- Utformet og optimaliserte datamodeller for rapportering på bedriftsnivå, noe som sikret robust datastyring og standardiserte KPI-er på tvers av flere geografiske områder.
- Forbedret konsistensen i rapporteringen på tvers av landegrensene, noe som reduserte dataavvikene med 25 % og styrket påliteligheten i rapporteringen.
MongoDB
DatabricksPythonSQL
Azure
Data Scientist
- Betydelig forbedrede datavalideringsprotokoller som sikrer datasettintegritet for kritiske beslutningsstøttesystemer i tråd med standarder for etisk og ansvarlig AI.
- Trente og validerte prediktive AI/ML-modeller på komplekse biomedisinske datasett, noe som forbedret den diagnostiske nøyaktigheten med 5 %.
- Tilpasset analytiske arbeidsflyter slik at de er skalerbare og skyklare innenfor rammeverkene Python og R, noe som reduserte databehandlingstiden med 53 %.
MongoDB
AWSPythonSQL
BashPhD Statistician
- Utviklet rammeverk for statistikk og maskinlæring for høydimensjonale genom- og miljødata, noe som resulterte i fem fagfellevurderte publikasjoner.
- Optimaliserte regresjons-, bayesianske og maskinlæringsmodeller for biologiske datasett, noe som forbedret prediksjonsnøyaktigheten med 12 %.
PythonSQLBash
NumPyVurdering
Ingenieurskunst der Spitzenklasse
Samuel totale ytelse i en 90-minutters live teknisk vurdering rangerer i de top 15% av vurderte Data Scientist hos Proxify.
Sertifikater 3
Issued Mar 2025
PythonSQL
SnowflakeIssued Mar 2023
TableauIssued Mar 2025
PythonSQLSnowflakePortefølje
Fremhevet av Samuel
2A repository for exploring and analyzing data related to Belgian breweries and their beers. Ideal for practicing go-to-market strategies.
Andre prosjekter 2
Utdannelse
Slutt å bla.
Bli matchet raskere.
Snakk med en ekspert og få skreddersydde matcher fra vårt nettverk på bare 2 dager.
Få tilgang til over 6 000+ eksperter
Få en utvikler tilpasset dine behov i løpet av gjennomsnittlig 2 dager
Ansett raskt og enkelt med 94% match suksess