Pierre Nagellen

Entwicklung von einer Webapplikation mit Python Flask. Entwicklung von interaktiven KPIs und deren Umsetzung in Dashboards. Entwicklung und Wartung von einem Microsoft Access Tool. Support bei Entwicklungsaufgaben in Skywise Slate Technologien: Python Flask, Jinja, Tibco Spotfire, IronPython, SQL, Oracle DB, JS, HTML, MS Access

Schreiebn von funktionalen und technischen Spezifikationen, in Verbindung mit dem Kunden. Tools Architektur entwerfen. Entwicklung von interaktiven KPIs und deren Umsetzung in Dashboards. Schreiben von SQL Skripten, um Daten vom DB in dem BI Tool zur Verfügung zu stehen. Technologien: IronPython, JS/HTML/CSS, SQL, Tibco Spotfire

Programmierung von Distributed Constraint Optimzation Problems (DCOP) Lösungsalgorithmen (z.B. gdba, mixeddsa und mgm). Erzeugung von beliebigen DCOPs. Auswertung von Algorithmen: Lösungsqualität und Netzwerküberlastung. Automatisierte Bereitstellung der Software. Technologien: Python3, Ansible, Raspberry Pi, Vagrant Github: https://github.com/Orange-OpenSource/pyDcop/tree/master/pydcop/algorithms

Die "multi-vector fields" mathematische Therorie von M. Mrozek an die "genetic regulation networks" Theorie von R. Thomas anpassen. In Bioinformatik können Phänomenen in Lebenwesen mit genetischen Netzwerken modelisiert werden. Zwar ist dies Model mächtig und sehr nützlich, aber er hat auch Begrenzungen. Während dieses Praktikums habe die Multi-vector fields Theorie studiert, um die Begrenzungen der genetische Netzwerke Theorie in Frage zu stellen.

Ganzzahlige Optimierung, Statistik, Neuronale Netzwerke

Semester 5 und 6 von mathematisches Bachelor

Allgemeine Ingenieurwissenschaft mit Spezialisierung in Informatik

Cyber Physical Social Systems: Kursen enthalten: IoT, Web Services, Multi-agent systems, Web Semantic, Research internship