Tannaz Mostafid

Schwerpunkte: Datenwissenschaft . Machine Learning . Deep Learning . Tätigkeiten: - Definition eines Proof-of-Concept für eine potenzielle KI-Lösung als erste Projektstufe für ein Start-up-Unternehmen. - Anreicherung und Kommentierung von Daten für Kunden, um das Trainingsset für ihre KI-gesteuerte Kundenerfahrung zu verbessern. - Abstimmung von KI-Strategien mit Kerngeschäftszielen durch Beratung von Stakeholdern zu Markttrends und Wettbewerbsanalysen.

Schwerpunkte: Datenwissenschaft . Machine Learning . Deep Learning . NLP . Computer Vision . Daten-Modellierung . Tätigkeiten: - Projekte in den Bereichen Computer Vision, NLP, und Time Series mit Python abgeschlossen. - Proof of Concept Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning implementiert, validiert und optimiert, um die Anwendbarkeit und die potenziellen Auswirkungen zu bewerten. - EDA, Preprocessing und Feature Engineering zur Vorbereitung von Daten für ML-Modelle durchgeführt.

Schwerpunkte: Statistische Datenanalyse . Datenvisualisierung . Tätigkeiten: - Innovative Komponenten entwickelt, um die Genauigkeit des Chatbots in der Conversational Intelligence Software zu verbessern. - Verbesserung der Kundenzufriedenheit durch Frontend- und UI-Entwicklung. - Zusammenarbeit mit Informatikern und KI-Experten bei der Produktentwicklung. - Erfahrung in agiler, funktionsübergreifender Zusammenarbeit. - Durchführung von Produktanalysen und Datenvisualisierung für Stakeholder.

Schwerpunkte: Datenwissenschaft . Statistische Datenanalyse . Machine Learning . Modellierung und Simulation . Tätigkeiten: -Erfasste, verarbeitete und analysierte Eye-Tracking- und EEG-Signale mit MATLAB. - Statistische Analyse und Klassifizierung mit SVM, einem Machine Learning Algorithmus, durchgeführt. - Eye-Tracking-Datensatz und das EEG-Signal in sinnvolle Kategorien klassifiziert.

Schwerpunkte: Datenwissenschaft . Statistische Datenanalyse . Modellierung und Simulation . EEG . fMRI . MATLAB Tätigkeiten: - Untersuchung des Einflusses der morphologischen und funktionellen fMRI-Variabilität auf das Oberflächen-EEG. - Entwicklung eines Modells für EEG-Muster kortikaler Aktivität auf der Basis von fMRI-Daten - Entwicklung von zwei Kriterien zur Auswahl von plausiblen CSP-Filtern, um die Anwendung des Motor Imagery Neurofeedback für Neurowissenschaftler zu verbessern.

Schwerpunkte: Datenwissenschaft . Statistische Datenanalyse . Datenaufnahme . EEG . MATLAB Tätigkeiten: - Analyse von EEG-Daten - Datenbereinigung - Durchführung der Independent Component Analysis (ICA) - Verwendung von Mustererkennungstechniken - Anwendung von Methoden der Fourier-Analyse - Durchführung von statistischen Hypothesentests

Kurse: Research Methods . Statistics

Schwerpunkte: Prädiktive Modellierung . Modellierung und Simulation . Explorative Datenanalyse · Python . Scikit-Learn Kursübersicht: Durchführung von zwei praktischen Projekten mit Python, einschließlich: - Datenerfassung mit Web Scraping - Explorative Datenanalyse (EDA) mit Pandas, NumPy und SQL - Visualisierung mit Matplotlib, Seaborn, Folium und Dash - Training und Validierung von Klassifizierungsmethoden wie logistische Regression, SVM, Decision Tree, KNN.

Schwerpunkte: Datenverarbeitung . Datenanalyse . Datenvisualisierung . SQL Kurübersicht: - Abschluss eines 6-monatigen intensiven Google Career Certificate-Trainings. - Praktische Erfahrung in Datenbereinigung, Datenvisualisierung, Projektmanagement sowie Interpretation und Kommunikation von Datenanalyseergebnissen. - Umwandlung komplexer Daten in klare Erkenntnisse. - Sicherer Umgang mit Programmiersprachen und fundierte Datenbankkenntnisse.

Schwerpunkte: Mathematik . statistische Datenanalyse . maschinelles Lernen . EEG Signalverarbeitung . fMRI . MATLAB Kursübersicht: - Machine Learning - Advance Multivariate Statistic - Image Processing (fMRI Images) - Signal Processing (EEG Signals) - Programming (Python,MATLAB, R) - Computation in Neuroscience - Data Analytics - Research Methods - Brain-Computer Interface