Teresa Scholz,葡萄牙里斯本的开发者
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Teresa Scholz

Verified Expert  in Engineering

Data Scientist and Developer

Location
Lisbon, Portugal
Toptal Member Since
June 15, 2020

With a Ph.D. in physics, a background in mathematics, 还有13年模拟真实世界数据的经验, Teresa具备胜任任何数据科学职位的技能. Teresa喜欢从数据清理和分析到最终预测模型的整个流程, 特别是使用机器学习模型.

Portfolio

Delivery App Company (for Toptal)
测试,模型验证,Pandas, Python 3,正则表达式...
BNP Paribas
Microsoft Power BI, Tableau, Alteryx, Git, Python
Stratio
异常检测,深度学习,机器学习,Keras, Elastic, jupiter...

Experience

Availability

Part-time

Preferred Environment

Microsoft Power BI, MATLAB, SQL, Git, PyCharm, Keras, Scikit-learn, Pandas, Python

The most amazing...

...我开发了一个模型来综合风力数据,将每日风速模式考虑在内,并与一家葡萄牙风力发电商合作.

Work Experience

Data Scientist

2020 - 2020
Delivery App Company (for Toptal)
  • 开发了一个脚本,使用Python和正则表达式清理产品数据库.
  • 创建ML模型,根据产品名称预测产品是否含有酒精.
  • 参与了几个模型的开发,这些模型可以根据产品的名称和描述预测产品的商标和制造商.
  • 修改了一个预测产品尺寸的模型.
Technologies: 测试,模型验证,Pandas, Python 3,正则表达式, Natural Language Processing (NLP), GPT, 生成预训练变压器(GPT)

Data Scientist

2019 - 2020
BNP Paribas
  • 参与了一个项目,该项目开发了一个算法和平台,通过预测未来的就业情况,并将候选人与预测的职位相匹配,帮助人力资源部门做出招聘选择.
  • 启动并为咨询公司制定了一个项目,将他们的顾问与可用的机会相匹配,同时考虑到可用性和技能.
  • 记录一个项目,并确定下一个项目阶段要解决的关键点.
技术:Microsoft Power BI, Tableau, Alteryx, Git, Python

Data Scientist

2018 - 2019
Stratio
  • 开发了一种对车辆数据中出现的诊断故障代码进行评级的方法,有助于车队管理. 该作品已在LOD 2020会议上发表.
  • 研究和开发异常检测算法(监督和无监督),用于使用机器学习和深度学习方法对车辆数据进行各种应用.
  • 准备数据,选择特征,并使用大型时间序列数据进行设计.
Technologies: 异常检测,深度学习,机器学习,Keras, Elastic, jupiter, Scikit-learn, Pandas, Python

Quantitative Business Analyst

2017 - 2018
Firstwaters
  • 在Ambit Focus和SQL中实现并指定资产负担报告(欧洲银行管理局).
  • 为新调整的系统指定和实现监管报告的接口. 报告涉及ETD、衍生品、证券和外汇/MM等资产类别.
  • 执行技术和功能测试、缺陷管理和错误分析.
Technologies: Microsoft Excel, SQL

Ph.D. Candidate

2013 - 2016
University of Lisbon
  • 建模和分析风力涡轮机数据,开发时间无关和时间相关的循环马尔可夫模型,以综合包含风力发电日常模式的数据.
  • 在朗之万框架下分析了风力发电机的确定性和随机行为.
  • 提出了一种无参数分析时间序列的方法, 朗格万框架下的相关测量噪声.
技术:随机建模,优化,Python

Research Assistant

2011 - 2013
国家能源与地质实验室
  • 使用不同的误差度量实现了风力发电时间序列的数据驱动分割,以识别斜坡事件.
  • 实现了质粒估计的偏最小二乘回归模型, biomass, glucose, glycerol, 通过FTIR光谱测定E. coli bacteria.
  • 根据大气环流模式对风力时间序列进行分类,实现了天气模式时间序列的马尔可夫模型.
技术:Scikit-learn, IPython, Python

汽车工业预测模型

我研究并开发了一个异常检测模型,用于汽车行业中必不可少的车辆变量. I researched the topic, collected, 并对数据进行了清理,开发了一种基于回归的lstm异常检测方法.
2013 - 2016

Ph.D. in Physics

里斯本大学-里斯本,葡萄牙

2008 - 2010

医学技术硕士学位

慕尼黑工业大学(TUM) -慕尼黑,德国

2003 - 2008

Master of Science Degree in Mathematics

慕尼黑工业大学(TUM) -慕尼黑,德国

SEPTEMBER 2019 - PRESENT

Sequence Models

Coursera

JULY 2019 - PRESENT

Convolutional Neural Networks

Coursera

MAY 2019 - PRESENT

改进深度神经网络:超参数调优、正则化和优化

Coursera

MAY 2019 - PRESENT

Structuring Machine Learning Projects

Coursera

APRIL 2019 - PRESENT

Neural Networks and Deep Learning

Coursera

Libraries/APIs

Matplotlib, NumPy, Pandas, Keras, Scikit-learn

Tools

IPython, Jira, Git, PyCharm, MATLAB, Microsoft Power BI, Jupyter, Elastic, Microsoft Excel, Tableau

Paradigms

数据科学,异常检测,测试

Platforms

Jupyter Notebook, Linux, Alteryx

Languages

Python, SQL, Regex, Python 3

Other

Machine Learning, Statistics, Predictive Analytics, Modeling, Artificial Intelligence (AI), Data Analytics, Research, Mathematics, Data Visualization, Optimization, Neural Networks, Deep Learning, Stochastic Modeling, Natural Language Processing (NLP), Model Validation, GPT, 生成预训练变压器(GPT)

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