Nidwalden, Nidwalden, Switzerland
Ich bin mehrfach zertifizierter Senior Data Scientist mit einem SAS/Statistik/Methoden Hintergrund, und habe zudem mehrere Fachbücher zu Statistik, Datenqualität und Datenanalyse veröffentlicht. Meine Kunden stammen aus allen denkbaren Verticals, von Banking/Finance, über Retail, Production und Public, bis hin zu Government und Executive. Seit 30+ Jahren sind meine Interessen die Angewandte Statistik, Advanced Analytics, Data Science, ML/DL etc., um mit guten Analysen bzw. Modellierungen einen Unterschied machen zu können. Für Unternehmen, für die Gesellschaft, für die Gemeinschaft. Für alle. Rufen Sie an unter +41 - 78 - 406 8153 und schildern Sie mir, wo ich Sie unterstützen kann. Mit SAS, Python, Power BI, SPSS etc. Management: Agile/Scrum, Wasserfall, Requirement Analysis/Engineering, Program/Project/Change Mgmt. Deutsch (Studiumsprache), Schwäbisch (Muttersprache), Schwiizerdütsch (Heimatsprache), English (Good), Italiano (un po' arrugginito). SAS: Enterprise Guide + Enterprise Miner + SAS 9.4 + Viya 3.5 + SAS Studio + SAS Model Mgr + SAS Decision Mgr + SAS Visual Analytics + SAS Visual Statistics + SAS Foundation. SAS Module: BASE + STAT + GRAPH + ETS + IML + OR + QC + ACCESS etc. SAS Sprachen: BASE + SQL + Macro + fedSQL + DS2 + Annotate. Etc. Microsoft: Power BI Desktop + Power BI Service + T-SQL + DAX + M + MS Project + MS Visio + MS Office. Etc. Python: IDE: Spyder + Jupyter (Anaconda). Data Science: Numpy + Pandas + SciPy. Data Visualisation: Matplotlib + Seaborn + Plotly(Graphic Objects, Express) + Matplotlib + Seaborn. Statistik: Statsmodels, SciPy.stats + Researchpy + Pingouin. Machine Learning: Scikit-Learn + Tensorflow + Pytorch. Etc. Mehr: SPSS: Statistics+ Modeler (Clementine) Weitere Programmiersprachen: BigQuery/GoogleSQL, PL/SQL+ MS-SQL+ HTML+ XML.
Meine Mission ist die professionelle Analyse von Daten mittels Advanced Analytics, Data Mining, ML/DL etc. mit SAS (z.B. SAS Viya, SAS 9.4, Enterprise Miner/Guide, SAS Studio) und Python (z.B. Numpy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn oder Tensorflow). Ich arbeite i.d.R. im DACH Bereich, remote auch darüber hinaus. Ich lebe im schönen Hergiswil NW (Schweiz), und habe die schweizerische und deutsche Staatsbürgerschaft. Die unten vorgestellten Projekte sind nur eine Auswahl. Mikro-Projekte sind nicht aufgeführt, einige Projekte auch aufgrund NDAs, z.B. Government. Weitere Projekte finden Sie unter: https://www.method-consult.ch/blog/ https://www.method-consult.ch/weitere_projekte/
Anlass: Erforderliche operative Eingriffe einschl. Reha (Davos, CH) Parallel: Weiterbildungen in SAS, Power BI, Python, Statistik und Machine Learning.
Scientific Consulting, Python Programmierung Aufgaben: Wissenschaftliche Beratung, stellvertretende Projektleitung, Entwicklung mit Python zu Datenqualität, Visual Analytics (Customized Tables mit Klinik Logo), Hypothesentests: u.a. zu Messwiederholungsdesigns; statistische Beratung. Werkzeuge: Python (Anaconda), Spyder; Libraries/Module: Pandas + SciPy.stats + Numpy; Plotly (Graphic Objects, Express) + Matplotlib + Seaborn; SciPy + Statsmodels + ResearchPy.
F-I Frankfurt (MEWE): Planung und Aufbau der neuen COREP-Verarbeitungsstrecke im Hinblick auf CRR3 (CAPA25-Architektur). Analyse der alten Adapter-Stecke (Module). Priorisieren von regulatorisch-technischen Anforderungen (Use Cases, Wiederholungsläufe, Data Lineage usw.). Entwicklung und Test (z.B. modular und funktional) des geschriebenen SAS Codes. Dokumentation im QC. Verarbeitung für das Meldewesen (MEWE). Projekt OST («Offene Schnittstelle»). Fehlerbehebung, technische Anpassungen (RDS), sowie funktionale Optimierung. Architektur- und Implementierungs-Roadmaps inkl. Meilensteinen, WorkPackages und Planungshorizonten. Regelmäßige Kommunikation mit Fachbereich und Entwicklern (SAS-COREP und Architektur). F-I Hannover (BMWD): Verwalten und (Re-)Priorisieren von Anforderungen. Entwicklung in SAS (DATA Step, SQL, SAS Macro) und DB2 SQL. Testen (z.B. modular und funktional) des entwickelten SAS Codes. Dokumentation der Tests im TestLab des Quality Centers (ALM). Vorverarbeitung für das Meldewesen (BMWD, Basismehrwertdienste) in der OSPlus-Umgebung (OSPlus-Portal, OSPlus_neo). Debugging von Fremdcode, Behebung von Fehlern, Programmierung und Testen von Prototypen. Regelmäßige Kommunikation in BMWD Stand-Ups. Wöchentliches Tracking des Gesamtfortschritts in Meetings mit Entwicklern einschl. SCD und Finanzgeschäfte. Werkzeuge: SAS Enterprise Guide + Host (Endevor, Linux) + IDz (IBM Developer for z/OS) + QC (Application Lifecycle Management) + UltraEdit(sas.uew) + WinSCP + PUTTY + DbVisualizer Pro + Confluence(Atlassian) + Zebra+ MS Project + MS Visio+ MS Office Apps und andere.
Rolle: SAS Viya Entwickler / Business Analyst / Kreditrisiko Implementierer Verantwortlichkeiten: Im Credit Risk Tribe, Mitglied des FitLab Teams für die Implementierung von Kreditrisikomodellen, z.B. Dutch Mortgage LGD, CPF PD, LGD, und EAD (IPRE) etc. Diese Aufgabe erforderte einen Mix aus Fachwissen in den Bereichen Business Analyse, Credit Risk und SAS 9.4/Viya. Die Aufgabe bestand darin, verschiedene, in SAS 9.4 geschriebene Kreditrisikomodelle auf die zentralisierte SAS Viya 3.5 Plattform zu übertragen. Die Arbeit begann mit der Analyse der ursprünglichen ING SAS 9.4 ISDs und der Sammlung von Requirements für das Umschreiben von Code vor der Implementierung. Zu den Requirements gehörten die Standards von SAS 9.4/Viya 3.5, die Korrektheit des Codes und der Statistiken sowie die Angemessenheit der aktuellen Architekturstandards. Anschließend wurde der Code in SAS Viya (Studio) unter Verwendung von BASE oder DS2 neu geschrieben und getestet (Unit etc.), später wurde der validierte Modellcode in SAS Decision Mgr und Model Mgr übertragen. Umgebung: Windows 365, ServiceNow, Confluence, Sharepoint, ING Citrix Access etc. Werkzeuge: SAS Viya 3.5 (Compute Server, CAS): SAS Drive + SAS Decision Manager 5.5 (Intelligent Decisioning) + SAS Model Manager 15.3 (Manage Models) + SAS Visual Analytics + SAS Data Explorer 2.5 (Manage Data) + SAS Studio (Enterprise) 5.2 (Develop SAS Code) + SAS Risk Model Manager + SAS XML Mapper 94 + Sonstiges: z.B. ServiceNow Backlog Mgmt, Azure DevOps. Projektmanagement: Scrum (Standups, Epics/Storys/Aufgaben, Backlogs/Refinements/Sprints, Demos/Retros). ING wird in ihrem agilen WOW hoch bewertet, eine Bank, die technischen Philosophien, Tools und Methoden folgt. Inhouse-Schulungen und Zertifizierungen: Banker's Oath, KYC, PIP, AML/Fraud, Fraud Awareness, Agile Basics for New Joiners, einige Spezialschulungen von SAS Institute usw. Anmerkung: 100% remote.
Verantwortlichkeiten: Business Analyse: Unterstützung bei Initiativen zu Data Quality, Data Lineage, und Data Governance: Pflege und Verwaltung von Datenattributen durch ein gemeinsames Datenmo-dell. Erstellen und Verwalten von business terms. Analysieren von Beziehungen zwischen Datentransformationsjobs und Datenmodellen von SAS und Drittanbietern. Ausrichten von Business und IT, MDM für eine einzige Sicht. Erstellung und Austausch von Informationen über DG Initiativen. Data Engineer: Unterstützung bei der Vorbereitung von SAS-Programmen für Cloud Analy-tic Services (CAS). Umschreiben von Original-SQL in FEDSQL-Versionen. Ausführliche Tests: SQL, SAS fedSQL, Viya fedSQL. Schwerpunkt auf federated queries (hauptsächlich Oracle) und expliziten/impliziten Pass-Throughs. Überprüfung der Verarbeitung im Detail, z.B. angemessene Behandlung von Datums- und Zeitwerten in CAS. Impact: Spürbarer Informationsgewinn durch BA Rolle. DE Rolle: Spürbare Leistungsverbesserung in der Datenverarbeitung. Umgebung: Windows 10. Werkzeuge: SAS9.4 + Viya. Spezielle Software: z.B. SAS Management Console, CAS. Hinweis: “Corona Umstände”: Remote, ca. 70%.