Shadi Shahoud
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Shadi Shahoud
- Current 8 years and 11 months, since Aug 2017
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
KIT - Karlsruher Institut für Technologie
- Machine Learning & Data Mining (Neuronal Netze, Scikit-Learn, SVM, DT, RF, LM - Deep Learning (Tensorflow, Keras, PyTorch, Theano, CNN, LSTM, RNN) - Big Data & Cloud ( Cloudera, Apache Spark, PySpark, Hadoop, Container Virtualization – Docker & Kubernetes) - Verteilte Systeme (Microservices Architecture) - Web (Microservices, Liferay und Web Component)
- 2 years and 7 months, Apr 2014 - Oct 2016
Studentische Hilfskraft
Technische Universität Darmstadt
Data analysis and machine learning
- 2 years and 7 months, Apr 2014 - Oct 2016
Tutor
Technische Universität Darmstadt
Kommunikation Netzwerke
- 9 months, Feb 2011 - Oct 2011
Informatiker
Staatliches Amt für Wohnen und Bau
Fokus auf Netzwerkverwaltung und Elektronische Datenverarbeitung (EDV), Installieren und Pflegen der IT-Strukturen, Fehlerbehebung, Überwachung der Systemleistung, Administrieren der Zugriffsrechte in Netzwerken
- 9 months, Jul 2010 - Mar 2011
Tutor
Albaath Universität
Homs, Syrien Fokus auf Programmierung Sprache in den folgenden Veranstaltungen: - Programmierung Sprache (Pascal, VB) - Programmierung und Algorithmus (C++, MATLAB) - Einführung in die Informatik
Ausbildung von Shadi Shahoud
- Current 8 years and 11 months, since Aug 2017
Ph.D in Informatik
Karlsruher Institut für Technologie
Entwicklung neuer digitaler Ansätze zur vollständigen Automatisierung des Lernen-Prozess in Maschinen Lernen mit dem Ziel von Energie Zeitreihen Vorhersagen
- 2 years and 7 months, Apr 2014 - Oct 2016
M.Sc. in Informatik
Technische Universität Darmstadt
M.Sc. Thesis: "Verbesserung der prädiktiven Performanz von Multilabel-Klassifikation Probleme durch Extrahieren, Darstellen und Ausnutzen der Label-Abhängigkeiten in Multi-Label-Datensätze"
- 5 years and 11 months, Sep 2004 - Jul 2010
B.Sc. in Informatik
Albaath Universität
B.Sc. Thesis: "Die Entwicklung von Web Server Control Panel"
Sprachen
German
C1 (Fließend)
English
B1-B2 (Gute Kenntnisse)
Arabic
C2 (Verhandlungssicher / Muttersprachlich)
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