ali sajadzadeh

Entwicklung eines Google Apps-Skripts zur Automatisierung der Datenintegration, um Effizienz und Genauigkeit im Prozess der Datenverwaltung sicherzustellen. Erstellung interaktiver Dashboards in Google Looker Studio zur Verbesserung des Entscheidungsprozesses. Implementierung von KPI-Tracking zur effektiven Überwachung des Projektfortschritts, um allen Abteilungen und Managern zeitnahe Erkenntnisse zu ermöglichen.

Entwicklung und Training von Modellen für maschinelles Lernen in der Azure-Cloud-Umgebung. Entwicklung und Bereitstellung von Zeitreihen-Clustering- und Klassifikationsmodellen in Python zur Unterscheidung von Telekommunikationszuständen und anschließender Berechnung des Energieverbrauchs.

Implementierung fortschrittlicher Deep-Learning-Modelle für die Bildklassifizierung von beschädigten Stromleitungskomponenten anhand von Luftbildern. Trainierte Modelle unter Verwendung von PyTorch, TensorFlow und Keras mit CUDA für GPU-Beschleunigung.

Durchführung von Hardwaretests und Fehlersuche mit Labormessgeräten. Automatisierte Telekommunikationstests mit Python zur Verbesserung von Effizienz und Genauigkeit. Leitung von zwei Telekommunikationsprojekten mit Schwerpunkt auf Teamarbeit und häufigem Kundenkontakt zur Verbesserung der Zufriedenheit und Integration von Feedback.

Spezialisierung: Datenwissenschaft, Machine Learning, Deep Learning, Python

Spezialisierung :Machine Learning, Neural Network, Python

Spezialisierung : Schaltungsentwurf, Mikrocontroller