Oliver Hennhöfer

› Entwicklung an cloudbasierter Echtzeitanwendung MOBILEguide für Fahrgastinformationen in Echtzeit im ÖPNV. › Verantwortlich für Design und Implementierung einer End‑to‑End Machine Learning Pipeline zur Lang‑ und Echtzeitvorhersage von Fahrzeugbesetztgraden. › Verbesserung des ursprünglich geplanten Prognosemodells in Bezug auf Inferenz‑ und Trainingszeit, Speichereffizienz sowie der allgemeinen Güte der Vorhersage (insbesondere F1‑score in höchster Auslastungsklasse).

› Requirements Engineering für Tools und Funktionen innerhalb Statistiksoftware. › Durchführung interner Ad-hoc Analysen von Nahverkehrsdaten. › Abteilungsinterne Koordination von Forschungsprojekten und Kundenbetreuung.

› Vermittlung statistischer Konzepte und des praktischen Einsatzes von R für die Datenanalyse gegenüber insgesamt etwa 100 Studierenden. › Weiterführende Veranstaltungen u.a. zu linearer Diskriminanzanalyse, Faktoranalyse, Clustering und Möglichkeiten in der Geoanalyse

› Einsatz von Geostatistik, räumlicher Ökonometrie, Clustering zur Erkennung von Anomalien in Umweltdaten aus verschiedenen Datenquellen. › Umsetzung und Bereitstellung der Methoden über API für Projektpartner im internat. Forschungsprojekt iFAROS im Bereich Precision Farming.Forschungsprojekt iFAROS. › Verbesserung der projektweit genutzten Methodik zur Bereinigung landwirtschaftlicher Ertragsdaten als die zentrale Zielvariable

Datenanalyse unter Einsatz von Statistik und Machine-Learning, Datentransformation und -analyse mittels R, Datenextraktion mittels SQL/HiveQL

Testautomatisierung mittels FitNesse und Selenium

› Primärerhebung, Aufbereitung und Visualisierung sowie statistische Analyse von Verkehrsdaten. Mithilfe bei Erstellung von Verkehrsprognosen.