I love videography and photography, and therefore I taught myself two of the most popular video editing softwares and have created and edited many videos.
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Given was dirty data of components, individual parts and location of faulty vehicles from a car company. The data was cleaned, analyzed and then visualized via a shiny.js application.
A splay tree was visualized where nodes could be inserted, deleted and searched for. After any operation, the tree would balance with according rotations of sub-trees and was vizualized via a self-made Tkinter GUI.
Using a robotic-arm, various materials were tested, and data was collected. From here, the data was used to predict the probability of failure of untested materials with the use of regression curves.
Find the fastest route from any point in the labyrinth to another. Used the method of Breadth First Search to find all possible routes and their according distances.
6 months
Bachelor's thesis examining a methodological approach to compare machine learning ensembles
at the Mercedes Benz AG in Bremen
6 months
Machine Learning / Data Science Intern
at the Mercedes Benz AG in Bremen
Volunteer for Event Organization at the WeAreDevelopers World Congress in Berlin
roles: web design, marketing, legal matters
Co-Founded an Online- Shop | gapochi.de
current
Computational Engineering Sciences at the
Technical University of Berlin
Mathematics, Physics, Economics, German,
English, Chemistry, Theory of Knowledge
International Baccaleureate Diploma at the
Nelson Mandela School, Berlin
Social Internship | Kita “Kleckerbande”, PeWoBe
part of the marketing and product team
Industrial Internship | Strato AG
Work for Peace at the Young African Art Market
Nelson Mandela Primary and Secondary School Berlin
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Gegeben waren unstrukturierte Datensätze die Daten zu Fahrzeugen, deren Einzelteile, Komponenten und Aufenthalt enthielten. Die Datensätze wurden mit Tidy strukturiert und analysiert. Danach mittels shiny.js in einer selbst gemachten app dargestellt.
Ich habe eine Tkinter GUI erstellt und darin einen Splay Baum visualiziert. Im Splaybaum können beliebig viele Knoten eingefügt werden, bzw. auch gelöscht und gesucht werden. Nach jeder Operation werden die Teilbäume rotiert und damit neu balanciert.
Ein Roboterarm wurde benutzt um Biegeversuche von verschiedenen Materialien durchzuführen und die dazugehörigen Daten wurde erfasst. Die Wahrscheinlichkeit dass nicht getestete Materialien nach einer bestimmten Anzahl von Biegungen Ausfallen, wurde mit Regression geschätzt und in einer shiny.js App dargestellt und analysiert.
Um den kurzesten Pfad von einem Punkt zu einem beliebig gewählten Endpunkt im Labyrinth zu finden wurde eine binäre breiten Suche implementiert. Diese findet alle möglichen Wege zum Endpunkt und deren Distanz vom Startpunkt.
6 months
Bachelorarbeit - Erstellte unf führte eine methodischen Ansatz zum Lösen eines Multi-Label Problems zur Fehlerreduktion in der Produktion durch
Mercedes Benz AG in Bremen
6 months
Data Science Praktikum
Mercedes Benz AG in Bremen
Event Organisieren | WeAreDevelopers World Congress in Berlin
Aufgaben: Web Design, Marketing, rechtliche Angelegenheiten
Gründer von Online- Shop | gapochi.de
aktuell
Informationstechnik im Maschinenwesen an der
Technische Universität Berlin
Physik, Mathematik, Deutsch, Wirtschaft
Englisch, Chemie, Theory of Knowledge
International Baccaleureate Diploma an der
Nelson Mandela Schule, Berlin
Sozialpraktikum | Kita “Kleckerbande”, PeWoBe
teil des Marketing & Produkt Teams
Betriebspraktikum | Strato AG
Work for Peace beim Young African Art Market
Nelson Mandela Primär- und Sekundarstufe, Berlin