Skip to content

In diesem Repository stelle ich mich vor und gebe einen Überblick über meine Fähigkeiten und Projekte. Hier finden Sie Informationen zu meinen Kenntnissen in Python, MySQL, Machine Learning und Datenvisualisierung.

Notifications You must be signed in to change notification settings

philip-hackl/About-Me

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

11 Commits
 
 

Repository files navigation

Über mich

Dieses Repository dient als kompakte Vorstellung meiner beruflichen Qualifikationen und Erfahrungen. Hier erfahren Sie mehr über meine Stärken als Data Scientist, meine technische Expertise und Projekte, die ich erfolgreich umgesetzt habe.

Schauen Sie sich gerne um – und lassen Sie uns austauschen, wenn Sie Interesse an einer Zusammenarbeit haben!

Hallo, ich bin Philip Hackl! 👋

Über mich

Ich bin 29 Jahre alt, lebe in Hamburg und arbeite als Data Scientist. Mit fundierten Kenntnissen in Python, MySQL und Machine Learning setze ich Daten in konkrete Handlungsempfehlungen um, die strategische Entscheidungen unterstützen. Mein Ziel ist es, durch datengestützte Projekte echten Mehrwert zu schaffen – sei es durch die Entwicklung neuer Modelle, Datenanalysen oder datenbasierte Prozessoptimierung.

Fähigkeiten & Kernkompetenzen

Technologien & Tools:

  • Python: Fundierte Kenntnisse in Python, insbesondere mit pandas, NumPy und Webscraping für effiziente Datenanalyse und -aufbereitung.
  • SQL-Datenbanken: Erfahrung mit MySQL und SQLite zur Datenverwaltung und -abfrage.
  • Microsoft Office: Solide Kenntnisse in MS Office, insbesondere Excel für Datenanalyse und -visualisierung.
  • Datenvisualisierung: Versiert in Matplotlib, Seaborn, Streamlit und Tableau zur Darstellung komplexer Datensätze.
  • Machine Learning: Anwendung von scikit-learn für Modellentwicklung, -bewertung und -optimierung in Bereichen wie Regression, Klassifikation und Clustering.
  • Versionskontrolle: Nutzung von Git und GitHub für effektive Projektverwaltung und Teamarbeit.
  • Projektmanagement: Erfahrung mit Agile und Scrum zur flexiblen Umsetzung von Projekten.

Fachliche Schwerpunkte:

  • Datenaufbereitung & -bereinigung: Bereinigung und Strukturierung von Rohdaten für präzise Analysen.
  • Explorative Datenanalyse (EDA): Aufdeckung von Mustern und Trends zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen.
  • Modellentwicklung & -bewertung: Optimierung von Machine-Learning-Modellen zur Lösung praktischer Probleme.
  • Datenbankabfragen & -optimierung: Erstellung und Verbesserung von SQL-Abfragen zur Datenextraktion und -analyse.

Machine Learning Modelle:

  • Regressionsmodelle: Anwendung von linearen und logistischen Regressionen zur Vorhersage kontinuierlicher und kategorischer Variablen.
  • Klassifikationsmodelle: Einsatz von Entscheidungsbäumen, Random Forests und k-Nächste-Nachbarn (k-NN) für die Klassifikation von Daten.
  • Clustering: Anwendung von K-Means und anderen Clustering-Algorithmen zur Segmentierung von Datensätzen.
  • Modellbewertung: Durchführung von Validierungen und Hyperparameter-Tuning zur Optimierung der Modellleistung.

Projektübersicht

Projektziel: Entwicklung eines Tools zur Textanalyse, das Python und scikit-learn nutzt, um Autoren anhand von Textmerkmalen zu identifizieren.

Projektziel: Ein Dashboard zur Luftqualitätsüberwachung mit einer linearen Regression zur Vorhersage von Trends.

Projektziel: Interaktives Tic-Tac-Toe-Spiel in Python, das verschiedene Schwierigkeitsstufen bietet und die Programmierfähigkeiten verdeutlicht.

Berufserfahrung

In meiner früheren Selbstständigkeit im E-Commerce und Marketing habe ich tiefgreifende Einblicke in digitale Geschäftsmodelle, Marktstrategien und die Bedürfnisse von Kunden gewonnen. Diese Erfahrung hat meine Fähigkeit geschärft, Projekte kundenorientiert und zielgerichtet umzusetzen.

Meine Ziele

Ich freue mich darauf, in einem engagierten Team spannende Projekte im Bereich Data Science umzusetzen und dabei innovative, datenbasierte Lösungen zu entwickeln, die reale Herausforderungen lösen.

Kontaktmöglichkeiten


Vielen Dank für Ihr Interesse an meinem Profil! Ich freue mich auf neue Herausforderungen, den Austausch über innovative Projekte und mögliche Zusammenarbeiten.


English

About-Me

This repository serves as a personal introduction and overview of my skills, projects, and experiences. It includes a detailed README file where you can learn more about my background as a Data Scientist, my expertise in Python and MySQL, and the real-world problems I enjoy solving. Feel free to explore and connect with me!

Hi, I'm Philip! 👋

About Me

I'm a 29-year-old Data Scientist based in Hamburg, Germany. With a passion for Python, MySQL, and Machine Learning, I focus on transforming complex data into actionable insights to solve real-world problems. I believe in the power of data to drive decision-making and innovation, and I thrive on building projects that make a tangible impact.

I have experience working with a variety of data science tools and enjoy tackling new challenges that push my problem-solving skills. I’m always looking to improve and expand my knowledge, especially in areas like machine learning, data visualization and AI.

Skills & Expertise

  • Languages & Tools:
    • Python (pandas, NumPy, scikit-learn)
    • MySQL and SQLite
    • Data Visualization (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
    • Git & GitHub
  • Core Competencies:
    • Data Cleaning & Preprocessing
    • Exploratory Data Analysis
    • Machine Learning Model Development
    • SQL Databases & Query Optimization
    • Problem Solving with Data

Projects

Here are a few of my recent data-driven projects that showcase my work:

Objective: Developed an interactive text analysis tool using the Gutenberg dataset. Utilized Python, pandas, and scikit-learn for scraping, processing, and classifying texts.

  • Scraped author data and text from Gutenberg Project for analysis.
  • Built a Naive Bayes classifier to identify authors based on text content.
  • Visualized text analysis results and author probabilities using Streamlit.

Objective: Created a dashboard for monitoring and forecasting air quality levels. Leveraged the OpenAQ API, Python, and data visualization libraries.

  • Integrated air quality data from OpenAQ and performed data cleaning.
  • Developed interactive visualizations to track and analyze air quality trends.
  • Implemented predictive modeling for air quality forecasting using linear regression.

Objective: Built an interactive Tic-Tac-Toe game with various difficulty levels to showcase programming skills.

  • Developed game logic and a user-friendly interface with Python.
  • Included options for playing against both a basic and an advanced AI.
  • Provided clear documentation and installation instructions for users.

Experience

  • Self-Employment: Ventured into self-employment in E-Commerce and Marketing. Gained valuable experience in digital marketing strategies, online sales, and business development. This experience sharpened my ability to adapt to changing market conditions and understand customer behavior.

What I'm Looking For

I’m excited to collaborate on challenging data science projects, especially those that focus on solving real-world problems. I am particularly interested in roles where I can use my skills to create impact through data and learn from others in a dynamic team environment.

How to Reach Me

Feel free to connect with me via:


Fun Facts About Me

  • I love exploring new technologies and learning something new every day.
  • When I’m not working with data, you’ll find me traveling or reading about psychology and human behavior.

Thanks for checking out my profile! I’m always open to discussing new ideas, collaborations, or job opportunities.

About

In diesem Repository stelle ich mich vor und gebe einen Überblick über meine Fähigkeiten und Projekte. Hier finden Sie Informationen zu meinen Kenntnissen in Python, MySQL, Machine Learning und Datenvisualisierung.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published