Renee Ahel, Developer in Zagreb, Croatia
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Hire Renee

Renee Ahel

Verified Expert  in Engineering

Machine Learning Developer

Location
Zagreb, Croatia
Toptal Member Since
June 18, 2020

Renee是一位拥有超过12年经验的数据科学家, 做了五年的全栈软件工程师. For over 12 years, he has worked in international environments, 以英语或德语为工作语言. 其中包括为德国和奥地利客户公司远程工作四年,以及作为德国电信国际分析团队成员远程工作九个月.

Availability

Part-time

Preferred Environment

RStudio, Linux, Windows

The most amazing...

...我建立的预测模型是预测电信客户同时使用竞争对手服务的可能性的模型.

Work Experience

Freelance Data Scientist

2018 - PRESENT
Freelance Data Scientist
  • 从咖啡店的登记表中收集和展示数据,并得出顾客的行为模式,使饮料生产商的营销团队能够更好地做出如何销售的决策, when, and where to invest the marketing budget.
  • 使用R语言(数据)开发了一套支出分类模型.table, ggplot2, xgboost packages), NLP techniques and XGBoost classifier, 使用AWS Lambda和AWS API Gateway进行生产部署.
  • 设计了一个专家系统,使客户能够提供专业的采购知识,为客户制定采购策略.
  • 撰写专家系统解决方案的大量文档,作为专利申请的基础.
  • 以Power BI为前端,基于PostgreSQL开发报表数据库. 使用R语言实现了一个数据管道, jsonlite, 使用Square和Brushfire api与客户端的Square和Brushfire帐户集成. PowerBI仪表板涵盖了业务销售、库存和劳动力业务领域.
  • 为客户撰写基于边缘的机器学习解决方案的技术白皮书.
  • 在多个IT会议和聚会上发表了“数据可视化101”研讨会. 研讨会的重点是基本的数据可视化原则-从人类视觉认知如何工作, 到基本的数据可视化形式和最常见的错误. 它还强调创建有效的仪表板.
Technologies: Amazon API Gateway, AWS Lambda, Apache Spark, Hadoop, RStudio Shiny, datattables, sparklyr, Purrr, Tibble, Readr, Ggplot2, Dplyr, Tidyverse, R

Data Scientist

2017 - 2018
Hrvatske telekomunikacije inc.位于克罗地亚萨格勒布,是德国电信的一部分
  • 曾担任德国电信国际分析团队的成员, working remotely from Croatia, with the team manager in Germany. 我在Oracle 12c数据仓库上使用Oracle SQL作为数据源.
  • 固定线路流失预测模型能够早期发现有可能终止服务的客户, enabling preventive retention actions. 我在Oracle 12c数据仓库上使用Oracle SQL作为数据源,并使用SPSS Modeler进行建模和部署到生产环境中.
  • 改进的家庭检测显着增加了客户家庭的潜在基础, 这是两家公司推出旗舰产品的必要条件. 我在Oracle 12c数据仓库上使用Oracle SQL,在Cloudera大数据平台上使用Hive SQL作为数据源, H2O for modeling and R (data.table, H2O, cronR, Ggplot2包)用于额外的数据准备, deployment to production and monitoring.
  • 开发了关键产品的倾向模型,显著提高了转化率. 我在Oracle 12c数据仓库上使用Oracle SQL,在Cloudera大数据平台上使用Hive SQL作为数据源, H2O for modeling and R (data.table, H2O, cronR, Ggplot2包)用于额外的数据准备, deployment to production and monitoring.
Technologies: SPSS Modeler, SQL, Apache Hive,大数据,Cloudera, Oracle SQL, Machine Learning, DataTables, Cron, H20, Ggplot2, R

Data Scientist

2008 - 2017
Vipnet LLC,萨格勒布,克罗地亚- amsamica的一部分Móvil
  • 构建了一个推荐引擎,为每个业务客户生成个性化的产品建议, 通过结合企业客户的内部和第三方数据. 我在Oracle 12c数据仓库上使用了Oracle SQL作为数据源.
  • 通过结合公开和内部公司数据,以极高的准确度估计克罗地亚整个领土的个人地址级别的固定网络扩展潜力. 它使固定网络的投资能够最优地分配到最具商业潜力的地区, and lowest construction costs. 我在Oracle 12c数据仓库上使用了Oracle SQL作为数据源.
  • 通过结合市场研究数据和内部数据,训练了一个模型来估计客户拥有竞争对手订阅的可能性. 它为交叉销售/追加销售活动提供了一个潜在的基础. 我在Oracle 12c数据仓库上使用了Oracle SQL作为数据源, SAS用于数据准备和部署到生产环境, SAS Enterprise Miner for modeling.
  • 通过创建充值细分来分析客户充值行为. 这种分割使得引入更适合客户需求的新凭证面额成为可能. 我在Oracle 12c数据仓库上使用了Oracle SQL作为数据源, SAS用于数据准备和部署到生产环境, SAS Enterprise Miner for modeling.
  • 开发了一个模型,预测哪些客户最有可能购买数据选项. 它在提供数据选项时实现了最佳的客户定位. 我在Oracle 12c数据仓库上使用了Oracle SQL作为数据源, SAS用于数据准备和部署到生产环境, SAS Enterprise Miner for modeling.
  • 通过对采购交易数据进行购物篮分析,分析小企业的购买行为. It provided new insights usable by sales. 我在Oracle 11g数据仓库上使用Oracle SQL作为数据源, SAS用于数据准备和部署到生产环境, SAS Enterprise Miner for modeling.
  • 创建了预测小企业流失的模型. 它们能够及早发现有可能终止服务的客户, enabling preventive retention actions. 我在Oracle 12c数据仓库上使用了Oracle SQL作为数据源, SAS用于数据准备和部署到生产环境, SAS Enterprise Miner for modeling.
  • 与数据仓库团队合作,重新设计数据科学数据集市. 我们参与了数据源、数据转换和数据库表格式的定义. 在实现之后,我们进行了密集的数据质量测试. 生成的数据集市更适合我们的需求,并且具有可跟踪的数据源, 哪些有助于快速解决数据质量问题. 我在Oracle 11g数据仓库上使用Oracle SQL作为数据源.
  • 在DWH重新设计项目期间,我认识到业务需要一个独特的客户数据集. 我编写了一个详细的规范,其中包含有关数据处理和数据质量改进的复杂规则. 在此过程中,我分析了两个包含客户数据的相关源系统. 生成的唯一客户数据集用于全公司范围的报告, CRM活动,并启用了基于终身的客户忠诚度计划. 我在Oracle 11g数据仓库暂存区域上使用Oracle SQL作为数据源.
  • 实现了一个电子账单关联预测模型, 谁预测了哪些住宅用户最有可能转向电子账单. 它使计费部门能够加快电子账单的采用. 我在Oracle 11g数据仓库上使用Oracle SQL作为数据源, SAS用于数据准备和部署到生产环境, SAS Enterprise Miner for modeling.
技术:SPSS Modeler, SAS Enterprise Miner, SAS, Oracle SQL

Business Intelligence Developer

2007 - 2008
SoftPro Tetral LLC, Zagreb, Croatia
  • 参与了CubePlayer应用程序的开发工作, 使用VB的Analysis Services 2000/2005的OLAP客户端.NET 2.0, MDX and ComponentOne for .NET 2.0.
  • Introduced ClickOnce deployment, Subversion源代码控制和Trac问题跟踪器集成到CubePlayer开发项目中.
Technologies: Trac, Subversion (SVN), .NET, ComponentOne, Visual Basic .NET (VB.NET), ADOMD.NET, MDX

Team Lead

2007 - 2007
Ekobit LLC, Zagreb, Croatia
  • Developed Taxman, 一个针对德国消费者市场的报税应用程序,是为德国客户公司Lexware GmbH开发的. I've used C# 2.0, NET Framework 2.0, SQL Server 2000, MS Access 2000和c++ /MFC.
  • 带领团队远程完成Taxman的全栈开发.
技术:微软基础类(MFC), Microsoft Foundation Class (MFC) Library, C++, Microsoft Access, SQL Server 2000, .NET, C#

Software engineer

2004 - 2007
Ekobit LLC, Zagreb, Croatia
  • Developed MAWIS, 为德国客户开发的用于废物处理行业的ERP系统, MOBA AG. 工作涉及新功能的维护和实现. I've used C++/MFC and SQL Server 2000.
  • 使用c# 2构建MAWIS-online, MAWIS ERP系统的轻量级web前端.0, .NET Framework 2.0, SQL Server 2000.
  • Created MAWIS.NET,一个使用c# 2向MAWIS ERP系统导入/导出数据的框架.0, .NET Framework 2.0 and SQL Server 2000.
  • 远程参与上述所有软件开发项目.
Technologies: C++, Microsoft Foundation Class (MFC) Library, Microsoft Foundation Classes (MFC), SQL Server 2000, .NET, C#

Software engineer

2002 - 2004
Okit LLC, Zagreb, Croatia
  • Developed ZAD3-online, 一个web应用程序,用于登记和跟踪低压电网故障,为克罗地亚电力公司使用c# 1开发.0, ASP.NET 1.1 and Oracle 9i.
  • Built ZAD3, 为克罗地亚电力公司开发的用于登记和跟踪低压电网故障的Windows应用程序, using C++/MFC and MS Access 2000.
  • Programmed ZAD1, 使用c++ /MFC为克罗地亚电力公司开发的用于登记和跟踪高压和中压电网故障的Windows应用程序, MS Access 2000 and Oracle 8i.
Technologies: Microsoft Access, Microsoft Foundation Class (MFC) Library, Microsoft Foundation Classes (MFC), C++, Oracle9i, ASP.NET, C#

从网上商店销售数据的见解:一个演示数据科学项目

http://github.com/reneeahel/online-retail-data-analysis
分析的目的是为销售各种场合礼品的网店提取具有商业价值的见解.

分析的很大一部分由数据清理和基本探索性分析组成, 这通常是数据科学项目的情况. After those basic steps, 我在Spark上使用机器学习算法来发现更复杂的客户行为模式, 比如哪些产品是经常一起购买的.

项目可交付成果是公开可用的数据科学笔记本:
http://rpubs.com/reneeahel/OnlineRetailAnalysisDemo
and an interactive web application:
http://renee-ahel.shinyapps.io/OnlineRetailDemo/
旨在将项目成果快速带给业务用户.

使用的技术:R、tidyverse、sparklyr和Spark.

Automatic Key Phrase Extraction System

As my Master's thesis, 我为克罗地亚通讯社(HINA)建立了一个从克罗地亚报纸文章中自动提取关键字的系统。. 该系统从已经有人类指定关键词的文章中学习, 并应用这些知识为新文章分配关键词. 该系统在笔记本电脑上运行时能够处理超过3亿条记录. 我已经发表了一篇科学论文来描述这个系统并讨论它的性能.

Technologies and languages used: SQL Server

Languages

R, SQL, SAS, XML, MDX, Visual Basic .NET (VB.. NET)、c++、c#、Python 3、Python、Bash、Bash Script

Libraries/APIs

Tidyverse, Ggplot2, XGBoost, REST API, JSON API, ADOMD.NET, Microsoft Foundation Class (MFC) Library, Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, Microsoft Foundation Classes (MFC)

Tools

Microsoft Excel, Office 2016, SAS Enterprise Miner, SAS Enterprise Guide, SPSS Modeler, Microsoft Power BI, Google Sheets, Subversion (SVN), Trac, Dplyr, Readr, Tibble, sparklyr, DataTables, Cron, Cloudera, Microsoft Access, Git, GitHub

Paradigms

DevOps,数据科学,数据库设计,商业智能(BI)

Platforms

AWS Lambda, RStudio, Windows, H2O Deep Learning Platform, Amazon EC2, H20, Amazon Web Services (AWS), Linux

Storage

Oracle SQL, Databases, Company Databases, Oracle RDBMS, Database Modeling, JSON, PostgreSQL, Oracle9i, SQL Server 2008, SQL Server 2000, Apache Hive, MySQL

Other

Data Engineering, Software Development, Machine Learning, Data Mining, Data, Data Analysis, Data Modeling, Documentation, Requirements & Specifications, Writing & Editing, API Documentation, Algorithms, Data Queries, Computational Linguistics, Natural Language Processing (NLP), Regular Expressions, Visualization, Presentations, SAS Macros, Base SAS, Amazon API Gateway, Ghostwriting, APIs, GPT, Generative Pre-trained Transformers (GPT), ComponentOne, Purrr, Big Data, Architecture

Frameworks

RStudio Shiny, .NET, Hadoop, ASP.NET, Apache Spark, Spark

2004 - 2010

机器学习理学硕士学位

萨格勒布大学电子工程与计算机学院-克罗地亚萨格勒布

1998 - 2003

机器学习学士学位

萨格勒布大学电子工程与计算机学院-克罗地亚萨格勒布

MARCH 2020 - PRESENT

Data Manipulation with data.table in R

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MARCH 2020 - PRESENT

Data Scientist with Python Track

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MARCH 2020 - PRESENT

Introduction to Deep Learning in Python

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MARCH 2020 - PRESENT

Introduction to Network Analysis in Python

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MARCH 2020 - PRESENT

Joining Data with data.table in R

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MARCH 2020 - PRESENT

在R中使用xts和zoo操作时间序列数据

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MARCH 2020 - PRESENT

Parallel Programming in R

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MARCH 2020 - PRESENT

Python Programmer Track

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MARCH 2020 - PRESENT

Supervised Learning with scikit-learn

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MARCH 2020 - PRESENT

Time Series with data.table in R

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MARCH 2020 - PRESENT

Unsupervised Learning in Python

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MARCH 2020 - PRESENT

Writing Efficient R Code

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FEBRUARY 2020 - PRESENT

Statistical Thinking in Python (Part 2)

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AUGUST 2019 - PRESENT

Interactive Data Visualization with Bokeh

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AUGUST 2019 - PRESENT

用Python介绍数据可视化

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AUGUST 2019 - PRESENT

Statistical Thinking in Python (Part 1)

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MAY 2019 - PRESENT

Introduction to Databases in Python

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APRIL 2019 - PRESENT

Manipulating DataFrames with pandas

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APRIL 2019 - PRESENT

Merging DataFrames with pandas

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APRIL 2019 - PRESENT

pandas Foundations

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MARCH 2019 - PRESENT

Cleaning Data in Python

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MARCH 2019 - PRESENT

Importing Data in Python (Part 2)

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MARCH 2019 - PRESENT

Importing Data in Python (Part 1)

Datacamp

MARCH 2019 - PRESENT

Intermediate Python for Data Science

Datacamp

MARCH 2019 - PRESENT

Introduction to Python

Datacamp

MARCH 2019 - PRESENT

R中基于树模型的机器学习

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MARCH 2019 - PRESENT

Python Data Science Toolbox (Part 2)

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MARCH 2019 - PRESENT

Python Data Science Toolbox (Part 1)

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JANUARY 2019 - PRESENT

Conda Essentials Course

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DECEMBER 2018 - PRESENT

Introduction to Shell for Data Science

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NOVEMBER 2018 - PRESENT

Sequence Models

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NOVEMBER 2018 - PRESENT

Deep Learning Specialization

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OCTOBER 2018 - PRESENT

Neural Networks and Deep Learning

Coursera

OCTOBER 2018 - PRESENT

改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化

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OCTOBER 2018 - PRESENT

Convolutional Neural Networks

Coursera

SEPTEMBER 2018 - PRESENT

Introduction to Spark in R using sparklyr

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JUNE 2018 - PRESENT

Building Web Applications in R with Shiny

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JANUARY 2017 - PRESENT

Python 3 Tutorial

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NOVEMBER 2010 - PRESENT

使用逻辑回归的预测建模

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SEPTEMBER 2010 - PRESENT

应用分析使用SAS企业矿工5.3

SAS Institute

MAY 2009 - PRESENT

SAS企业指南-方差分析,回归和逻辑回归

SAS Institute

APRIL 2009 - PRESENT

SAS Macro Language

SAS Institute

NOVEMBER 2008 - PRESENT

利用SAS Enterprise Miner进行预测建模.1

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DECEMBER 2005 - PRESENT

Microsoft Certified Application Developer

Microsoft

DECEMBER 2005 - PRESENT

Microsoft Certified Solution Developer

Microsoft

MAY 2005 - PRESENT

Microsoft Certified Professional

Microsoft

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