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Johann Valentin Seebaß

Selbstständig, Technischer Leiter, TwinS Gründungsinitative
Bis 2019, Angewandte Statistik, Georg-August-Universität Göttingen
Borken (Hessen), Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Applied statistics
Statistik
Data Science
Mathematisches Denken
Data Analysis
Descriptive Statistics
Komplexe Modellierung
Multivariate Statistik
Regressionsanalyse
Objektorientiertes Programmieren (OOP)
R
Economic statistics
Erneuerbare Energien / Renewable Power
Wind Energy / Wind Power
Finanzen
Versicherungsmathematik
Medizinische Statistik
Forschung
Mobilität
Energie
Wind
Simulation
Digitaler Zwilling
Digital Twin
Big Data
Analytik
Maschinelles Lernen

Werdegang

Berufserfahrung von Johann Valentin Seebaß

  • Bis heute 3 Jahre und 11 Monate, seit Aug. 2021

    Gastwissenschaftler

    Technische Universität Dresden
  • Bis heute 4 Jahre und 6 Monate, seit Jan. 2021

    Data Science Researcher

    Schlütergroup

    Forschung zu Digital Twins

  • Bis heute 4 Jahre und 11 Monate, seit Aug. 2020

    Technischer Leiter

    TwinS Gründungsinitative

  • Bis heute 6 Jahre und 7 Monate, seit Dez. 2018

    Gastwissenschaftler

    Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation

    Forschung in den Bereichen Wind, Energie und Transport

  • 5 Monate, Apr. 2021 - Aug. 2021

    Stadtverordneter

    Stadt Borken (Hessen)

  • 10 Monate, Nov. 2020 - Aug. 2021

    Research Fellow

    Nato Energy Security Center of Excellence

  • 2 Monate, Aug. 2017 - Sep. 2017

    Stadtentwicklung

    Stadt Nürnberg

    Erstellung wissenschaftlicher Vorträge im Bereich Volkswirtschatfslehre; Beobachtung und Auseinandersetzung mit verschiedenen Projekten des Stabs Stadtentwicklung; Teilnahme an wöchentlichen Meetings und weiteren (Außen-)terminen

Ausbildung von Johann Valentin Seebaß

  • 2 Jahre und 3 Monate, Okt. 2017 - Dez. 2019

    Angewandte Statistik

    Georg-August-Universität Göttingen

    R, Finance, Time Series, Wind modelling, Renewable Energies.

  • 3 Jahre und 2 Monate, Okt. 2014 - Nov. 2017

    Volkswirtschaftslehre

    Georg-August-Universität Göttingen

    Quantitative Methoden, Ökonometrie

Sprachen

  • Englisch

    Fließend

  • Deutsch

    Muttersprache

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