About Baodong
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Experience
- Transdev GmbHData managerTRAVEL AND TOURISMFebruary 2022 - August 2024 (2 years and 7 months)Leipzig, GermanyMy main activities at Transdev GmbHDuring my time as a data manager and backend developer at Transdev GmbH, I was responsible for the planning, execution, and optimization of data-related processes. My main tasks included:1. Data processing and management:• Performing data extraction, cleaning, and transformation for analytical and operational purposes.• Managing and optimizing database operations to support data visualization projects.2. Web applications and automation:• Daily monitoring and maintenance of web applications, especially Shiny Apps.• Using Airflow tools for quick and efficient troubleshooting and for automating data workflows.3. Machine learning and computer vision:• Developing methods for anomaly detection to identify machine irregularities.• Using ResNet and Vision Transformer in pilot projects to test the feasibility of Computer Vision for verifying student IDs.4. Innovation in language models:• Combining RAG (Retrieval-Augmented Generation) technique with Language Models to explore localization possibilities of large language models in a pilot project.5. Customer contact and communication:• Taking responsibility for customer contact to understand requirements and offer customized reporting solutions.6. Project management and collaboration:• Close collaboration with colleagues from various departments to effectively implement technical solutions.• Participation in further training events to continuously expand my professional knowledge.Thanks to my comprehensive expertise and quick comprehension, I was able to quickly familiarize myself with new areas of responsibility and confidently master even complex challenges.(The employment reference can be provided upon request.)
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Education
- Data Science certificateSpiced Academy Berlin2021Während meiner Teilnahme am DataScientest-Programm habe ich fundierte Kenntnisse in Statistik, Datenanalyse und maschinellem Lernen erworben. Der Lehrplan legte besonderen Wert auf die folgenden Aspekte: 1. **Datenverarbeitung und -bereinigung**: Ich habe gelernt, Daten effizient zu organisieren, zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten. 2. **Datenvisualisierung**: Die Nutzung von Tools wie Matplotlib, Seaborn und Bokeh hat mir ermöglicht, komplexe Datenmengen durch interaktive und verständliche Grafiken darzustellen. 3. **Maschinelles Lernen**: Ich habe fortschrittliche Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Clustering-Methoden und Regressionstechniken angewendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. 4. **Deep Learning und KI**: Ich habe neuronale Netzwerke mit TensorFlow und Keras implementiert und Techniken wie CNN und RNN erlernt, um komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. 5. **Data Engineering**: Die Arbeit mit SQL und PySpark hat mir ein solides Fundament in der Verwaltung und Analyse großer Datenbanken gegeben. Zusätzlich wurde meine Ausbildung durch praxisorientierte Projekte ergänzt, bei denen ich theoretisches Wissen direkt anwenden konnte, um reale Probleme zu lösen. Dieses Training hat meine Fähigkeiten in Statistik und datenbasierter Entscheidungsfindung erheblich gestärkt und mich auf datengetriebene Herausforderungen im beruflichen Kontext vorbereitet.
- Master of scienceUniversity Magdeburg2005Während meines Studiums habe ich umfassende Kenntnisse in Statistik und Datenanalyse erworben. Ich habe gelernt, komplexe Datenstrukturen zu analysieren, multivariate Methoden anzuwenden und statistische Informationen effektiv zu interpretieren. Besonders im Kontext von Prognosen und der Bewertung finanzieller Risiken konnte ich datenbasierte Entscheidungswerkzeuge praktisch einsetzen. Diese Fähigkeiten ermöglichen es mir, fundierte Analysen durchzuführen und datengetriebene Lösungen in einem wirtschaftlichen Umfeld zu entwickeln.