Dr. Alexander N. Schwäbe
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Alexander N. Schwäbe
- Bis heute 5 Monate, seit Jan. 2025Emerson Automation Solutions | AVENTICS GmbH
Principal Data Scientist
- 2 Jahre, Jan. 2023 - Dez. 2024
Senior Data Scientist
AIM - Agile IT Management GmbH
- 2 Jahre und 9 Monate, Apr. 2020 - Dez. 2022
Data Scientist
VHV
• Empirische Forschung • R/RStudio Expertenwissen Regressionsanalysen Simulationen/Prognosen Binäre Optimierung ML-Methoden Effizienzanalysen (DEA) Bootstrapping/Bayes Automatisierung z.B. Automatisierte Auswertung / Generierung von Reports Parallelisierung Simulationen • Entwicklung eines Interaktiven Lernmoduls mit QR-Codes und Live-Auswertung (PHP) • Vorlesungen • Betreuung von Seminaren und Abschlussarbeiten
- 5 Jahre und 3 Monate, Okt. 2013 - Dez. 2018Leibniz Universität Hannover
Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Data Scientist
• Empirische Forschung • R/RStudio Expertenwissen Regressionsanalysen Simulationen/Prognosen Binäre Optimierung ML-Methoden Effizienzanalysen (DEA) Bootstrapping/Bayes Automatisierung z.B. Automatisierte Auswertung / Generierung von Reports Parallelisierung Simulationen • Vorlesungen/Übungen: DATEV Unternehmensbesteuerung • Betreuung von Seminaren und Abschlussarbeiten
- 4 Jahre und 10 Monate, März 2009 - Dez. 2013Deutsche Gesellschaft für Personalwesen e.V.
IT-Mitarbeiter
Betreuung der IT-Infrastruktur. Elektronische Umsetzung der Eignungstests.
Ausbildung von Alexander N. Schwäbe
- 5 Jahre und 3 Monate, Okt. 2013 - Dez. 2018
Betriebswirtschaftliche Steuerlehre
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Empirische Steuerforschung, Simulationen, Maximum-Likelihood-Schätzungen.
- 1 Jahr, Okt. 2012 - Sep. 2013
Wirtschaftswissenschaften
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Accounting & Taxation
- 5 Jahre, Okt. 2007 - Sep. 2012
Wirtschaftswissenschaften
Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover
Statistik, Rechnungslegung und Betriebswirtschaftliche Steuerlehre
Sprachen
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend
Französisch
Grundlagen
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