Tannaz Mostafid

Datenwissenschaft . Machine Learning . Deep Learning ------------------------------- . Abstimmung von KI-Strategien mit Geschäftszielen durch Beratung von Stakeholdern zu Markttrends und Wettbewerbsanalysen . Verbesserte multimodale Text- und Bilddatensätze durch Anreicherung, Annotation und Merkmalsextraktion, um Modelle für maschinelles Lernen für Kunden zu entwickeln.

Datenwissenschaft . Machine Learning . Deep Learning . Computer Vision . Bildverarbeitung . Drei freiberufliche Data-Science-Projekte abgeschlossen --------------- (1) Optimierung eines UNet-Modells zur Lokalisierung von Gehirntumoren in MRI-Bildern, Leistungssteigerung um 10 %. (2) Entwickelte ein ResNet-Modell zur Klassifizierung von Gehirntumoren, verbesserte die Leistung um 15%. (3) Entwickelte und validierte ein Customer-Relationship-Modell mit einer Genauigkeit von 85%.

Statistische Datenanalyse . Datenvisualisierung -------------------------------------- . Verbesserte Genauigkeit des Chatbots durch die Entwicklung von Funktionen in der KI-Konversationssoftware . Verbesserte die Benutzererfahrung durch Frontend- und UI-Optimierungen. Arbeitete funktionsübergreifend mit KI-Wissenschaftlern und -Entwicklern in einer agilen Entwicklungsumgebung zusammen . Führte Produktanalysen durch und präsentierte den Stakeholdern datengestützte Erkenntnisse.

Datenwissenschaft . Statistik . Machine Learning . Modellierung . Signalverarbeitung . Bildverarbeitung ---------------------------------------------------------------- . Erwerb und Verarbeitung eines großen gemeinsamen Datensatzes von Eye-Tracking und Gehirnsignalen . Extraktion von Merkmalen aus den Gehirnsignalen basierend auf kognitiven Zuständen von autistischen und nicht-autistischen Probanden . Klassifikation der Probanden in relevante Kategorien durch Random Forest Machine Learning

Datenwissenschaft . Statistik . Signalverarbeitung . Bildverarbeitung --------------- . Analysierte fMRI-Bilder und Datensätze von Gehirnsignalen . Simulierte Gehirnsignale für Brain-Computer-Interfaces . Entwickelte ein Signalfilterungsverfahren zur Verbesserung des Neurofeedbacks in der Schlaganfallrehabilitation . Veröffentlichte Ergebnisse in einer Masterarbeit

Multivariate statistics . Research methods

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