Patrick Konein

Intensives Coding Bootcamp (Vollzeit, englisch), Programmierung in Python; Packages: Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Statsmodel Visualisierung: Matplotlib, Seaborn, Plotly Algorithmen: Linear Regression, Logistic Regression, Naïve Bayes, SVM, KNN, Decision Tree, Random Forest and Neural Networks Projekte: - EDA: Immobilienanalyse des King County Housing Datasets - Machine Learning: Vorhersage der Luftverschmutzung in Kampala - Abschlussprojekt: Vorhersage des Benzinverbrauchs von Happag-Lloyd Schiffen

Untersuchung von intraepithelialen Lymphozyten des Dünndarms in Abwesenheit von Batf3 abhängigen dendritischen Zellen. Methoden: qPCR, FACS und Auswertung mit Excel (einschließlich VBA) und GraphPad Prism, IEL Kultur, Single Cell RNA Sequencing Versuche und Auswertung mit der Programmiersprache R. Angestrebter Abschluss: Dr. rer. nat.

Wirtschaftliches Interesse vertiefen. Grundlagen in: - Buchhaltung - Kostenrechnung - Finanzierung und Investition - Projektplanung

Masterarbeit in der Biochemie. Titel: „Molecular analysis of the Type IV effector protein CaeB from Coxiella burnetiiin plants” Methoden: PCR, qPCR, Westernblot, Klonierung und Transformation, Proteinfraktionierung für Massenspektrometrie und Auswertung mit Excel

Bacholorarbeit in der Biochemie. Titel: „Molekulare Analyse der A. thaliana rop3 Mutante in der Interaktion mit Pseudomonas syringae“ Methoden: PCR, qPCR, Westernblot