Alexander Engelhardt
Data Scientist
Zusammenfassung
Freelancer seit 08/2014 freiberuflicher Data Scientist. Alpha Epsilon - Statistisches Consulting und Datenauswertung, München. http://www.alpha-epsilon.de
Data Science M.Sc. Statistik, 5 Jahre Erfahrung in Data Mining und Machine Learning mit R, sowie der
Datenverarbeitung und -analyse mit R und SPSS
Schulungen 3 Jahre Erfahrung in der Schulung zum Programmieren mit R, sowie Theorieschulungen im
Bereich Statistik
IT Ausgebildeter Fachinformatiker, Programmierkenntnisse in SQL und UNIX/Linux
Sprachen fließend Deutsch und Englisch
Projekthistorie
08/2015–heute Automatisierung wiederkehrender Analysen, Marktforschungsunternehmen, International
tätig, 500 Mitarbeiter.
Automatisierung quartalsweise wiederkehrender Datenauswertungen.
Verwendete Tools: SPSS (Makroprogrammierung)
12/2014–heute Dozent, Münchner R-Kurse, Institut für Statistik der LMU, München, http://www.statistik.
lmu.de/R/.
Dozent der Kurse “Praktische Datenanalyse mit R” und “Programmieren mit R”
04/2015–heute Effiziente Parameterschätzung in R, IBE, LMU München.
Entwicklung und Programmierung eines laufzeiteffizienten EM-Algorithmus zur Schätzung von Risikoparametern bei Krebspatienten.
Verwendete Tools: R, Parallel Processing (BatchJobs-Paket), Cluster computing (Sun Grid Engine)
11/2015–01/2016 Leitung eines Marktforschungsprojekts, Fitnessunternehmen, Süddeutschland.
Leitung eines Marktforschungsprojekts. Entwurf des Untersuchungsdesigns und anschließende statistische
Auswertung und Berichterstellung.
Verwendete Tools: R
10/2015–12/2015 Datenanalyse für eine Forschungsarbeit, Universitätsklinikum, Tirol.
Statistische Prognose eines Biomarkers anhand verschiedener klinischer Parameter.
Verwendete Tools: Gemischtes lineares Modell mit R, dynamische Berichterstellung mit RMarkdown
10/2013–12/2015 Parallelisierung eines statistischen Modells, Genzentrum, LMU München.
MapReduce-Ansatz zur Parallelisierung eines GAMs (Generalisiertes Additives Modell) in R.
Verwendete Tools: R, Parallel Processing (BatchJobs-Paket)
08/2015–09/2015 Statistische Auswertung einer empirischen Studie, Fakultät für Psychologie und Pädagogik,
LMU München.
Bestimmung relevanter Faktoren auf den Erfolg von frühkindlichen Bildungsprogrammen. In Zusammenarbeit mit der Kindernothilfe.
Verwendete Tools: SPSS, Gemischtes Lineares Modell
Sachsenkamstraße 19 – 81369 München
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04/2013–09/2013 Machine Learning-Vergleichsstudie, IMBE, FAU Erlangen.
Planung und Durchführung einer Vergleichsstudie von Machine Learning-Algorithmen zur Klassifikation
von Reflektanzspektren.
Link zur Veröffentlichung: http://dx.doi.org/doi:10.1186/1471-2288-14-91
Verwendete Tools: R, Cluster Computing (Sun Grid Engine)
03/2012–05/2012 Entwicklung eines Prognosemodells, Münchner Start-Up.
Prognose der Benutzerzahlen einer Smartphone-App zur Investorengewinnung mit Hilfe der Verbindung
von demographischen Daten und statistischen Wachstumsmodellen.
Verwendete Tools: R
Angestellt
03/2013–09/2013 Wissenschaftliche Hilfskraft, Statistisches Beratungslabor (StaBLab) der LMU, München.
Statistische Beratung von Studierenden und Externen
05/2011–04/2013 Werkstudent, STAT-UP Statistical Consulting & Services, München.
Programmierung statistischer Lösungen in R und SPSS
Relevante Projekte:
○␣ Entwicklung von R-Paketen, -Skripten und Dokumentationen im Bereich Lebensmittelsicherheit für
das Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR)
- http://www.bfr.bund.de/de/rrisk__risikomodellierung_und_automatische_
berichterstellung_in_r-52158.html
○␣ Datenbankentwicklung (MySQL) in einem Projekt zur Berechnung von Wachstums- und Inaktivierungsparametern von mikrobiologischen Modellen
Ausbildung
Studium
seit 10/2013 Promotion, Institut für medizinische Informationsverarbeitung, Biometrie und Epidemiologie
der Ludwig-Maximilians-Universität, München.
Statistische Modellierung von Genexpressionsdaten
10/2011–09/2013 Master-Studium der Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität, München, Endnote 1,06.
Besuchte Veranstaltungen u.a. fortgeschrittene computerintensive Methoden, fortgeschrittene Programmierung mit R, stochastische Prozesse, Analyse kategorialer Daten, Seminar “Analyse funktionaler
Daten”
10/2008–09/2011 Bachelor-Studium der Statistik, Ludwig-Maximilians-Universität, München, Endnote 1,15.
Besuchte Veranstaltungen u.a. Generalisierte Regressionsmodelle, Multivariate Verfahren, Versuchsplanung, statistisches Praktikum, Seminar “Grafiken in R”
Nebenfach Informatik. Besuchte Veranstaltungen u.a. Programmieren mit Java, Datenbanksysteme,
Algorithmen und Datenstrukturen
Ausbildung
09/2005–07/2008 Ausbildung zum Fachinformatiker – Anwendungsentwicklung, Bundesamt für Migration
und Flüchtlinge, Nürnberg, Endnote 1,8.
dabei diverse Schulungen, u.a. Linux, Projektmanagement, Microsoft Office
09/1996–06/2005 Abitur, Johannes-Scharrer-Gymnasium, Nürnberg, 2,5.
wirtschaftwissenschaftlicher Zweig
EDV
Statistik Fortgeschritten: R, SPSS
Grundkenntnisse: Matlab
Anwendungen Fortgeschritten: Microsoft Office 2003–
2010, Emacs
Sonstiges Data Munging, Datenbanksysteme,
Algorithmen, CMS-Webentwicklung
(Joomla, Wordpress), LATEX-Textsatz,
Git-Versionskontrolle
Sprachen Fortgeschritten: SQL, HTML, CSS
Grundkenntnisse: Python, C, PHP,
UNIX-Shellprogrammierung
Systeme Microsoft Windows 7, GNU/Linux
Administration SVN-Wartung, SSH-Installation und Wartung
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Sprachen
Deutsch Muttersprache
Englisch Fließend (C2)
Certificate of Proficiency in English, Grade A, University of Cambridge, Juni 2013
Spanisch Grundkenntnisse (A2)
Kundenstimmen
Herr Engelhardt hat für unser Unternehmen die Leitung eines Marktforschungsprojekts übernommen. Die Betreuung umfasste neben der Festlegung des Untersuchungsdesigns auch die
Überwachung und anschliessende statistische Auswertung. Trotz eines eng gesteckten Zeitrahmens lieferte Herr Engelhardt schnell und zuverlässig beeindruckende Ergebnisse, die er
verständlich und anschaulich aufbereitete. Wir bedanken uns für die angenehme und professionelle Zusammenarbeit.
– Christina Assmann, Geschäftsführerin Sport- und Freizeitparadies GYM 80 GmbH
Zuverlässig, kompetent und extrem hilfreich war Herr Engelhardt bei der statistischen Auswertung
einer sehr komplex angelegten international-vergleichenden Studie zur frühkindlichen Bildung.
Ohne die Expertise hätten wir den ohnehin sehr ambitionierten Zeitplan nicht einhalten können.
Beeindruckt hat mich als Forschungsleiter wie rasch und tief Herr Engelhardt den sozialwissenschaftlichen Forschungsgegenstand hat durchdringen können, um die für uns relevanten Daten
zu rechnen, sie als Ergebnisse darstellen und datenbasiert interpretieren zu können.
– Prof. Dr. Reinhard Markowetz, LMU München
22. April 2016
Alexander Engelhardt
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Alexander Engelhardt – Data Scientist