Über mich
Ich bin Data Analyst/Data Scientist mit einem starken technischen Hintergrund aus dem Ingenieurwesen. In meiner Arbeit verbinde ich technisches Verständnis mit moderner Datenanalyse, um aus komplexen Informationen klare, praxisnahe Lösungen zu entwickeln. In den letzten Jahren war ich an Projekten beteiligt, bei denen Daten erfolgreich in die Cloud migriert wurden. Dazu habe ich ETL-Prozesse zur Datenaufbereitung umgesetzt, ADF-Pipelines (Azure Data Factory) entwickelt und Daten anschließend in Power BI über interaktive Dashboards visualisiert. So konnten Unternehmen auf einen Blick wichtige Erkenntnisse gewinnen und bessere Entscheidungen treffen. Meine fachliche Erfahrung habe ich in meiner hauptberuflichen Tätigkeit bei der Daimler Truck AG aufgebaut, wo ich täglich mit großen Datenmengen und komplexen Projekten arbeite. Dieses Know-how bringe ich nebenberuflich gezielt in meine freiberuflichen Projekte ein.
Skills
Expert:in
Fortgeschritten
Grundkenntnisse
Projekte
Power-BI-Dashboard für Kundendaten aus Software-Systemen
· Gesundheit und Soziales
2024 — 2025
Branche: Pflege / Softwaregestützte Dienstleistungsprozesse
Rolle: Data Scientist / BI Consultant
Technologien: Power BI, SQL, Python, DAX
Projektbeschreibung: In diesem Projekt wurde erstmals eine datenbasierte Entscheidungsgrundlage für Kundendaten geschaffen, die aus einer bestehenden Softwarelösung generiert wurden. Ziel war es, operative und wirtschaftliche Entscheidungen nicht länger intuitiv, sondern datengetrieben zu treffen.
Ich war verantwortlich für die Aufbereitung, Modellierung und Analyse der Kundendaten sowie für die Konzeption und Umsetzung des ersten Power-BI-Dashboards auf dieser Datengrundlage. Dabei wurden relevante Kennzahlen definiert, Datenstrukturen vereinheitlicht und ein performantes Datenmodell aufgebaut.
Ergebnis & Mehrwert:
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Erstmalige zentrale Transparenz über Kundendaten
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Kostenoptimierung durch datenbasierte Anpassung von Softwareeinstellungen
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Fehlerreduktion und bessere Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen
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Skalierbare Reporting-Grundlage für zukünftige Analysen
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Analytics- & Reporting-Lösung für eine Crowdfunding-Plattform
2024 — 2025
Branche: Crowdfunding
Rolle: Data Scientist / Power BI Consultant
Technologien: Power BI, DAX, SQL, M-Code, BigQuery, Stripe API, GA4
Projektbeschreibung:
Ziel dieses Projekts war der Aufbau eines zentralen Power-BI-Dashboards, das Geschäfts- und Marketingdaten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführt. Dafür wurden interne Plattformdaten, Zahlungsdaten aus Stripe sowie Web- und Tracking-Daten aus Google Analytics 4 (GA4) integriert.
Ich übernahm die Anbindung der Stripe API über Power Query (M-Code) sowie den Aufbau einer Datenpipeline in BigQuery zur strukturierten Verarbeitung der GA4-Daten. Anschließend erfolgten Datenmodellierung, Kennzahlendefinition und Dashboard-Design in Power BI.
Ergebnis & Mehrwert:
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Einheitliche Sicht auf Finanz-, Nutzer- und Marketingdaten
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Verbesserte Entscheidungsfindung für Produkt- und Marketingmaßnahmen
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Reduktion manueller Auswertungen und höhere Datenqualität
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Skalierbare Analytics-Architektur für weiteres Wachstum der Plattform
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Berufserfahrungen
Data Analyst / Data Scientist · Vollzeit
Daimler Truck AG · 1.000+ Mitarbeiter:innen
2018 — heute
Data Analyst / Data Scientist mit fundierter Erfahrung in der Analyse von Zeitreihen- und Large-Scale-Daten sowie in der Cloud-basierten Datenverarbeitung mit Microsoft Azure und Databricks. Schwerpunkt auf der Entwicklung aussagekräftiger Power-BI-Dashboards zur datengetriebenen Entscheidungsunterstützung für technische und fachliche Stakeholder.
Beruflicher Einstieg als Funktionsvalidierer für konventionelle Antriebssysteme mit Fokus auf Analyse und Auswertung von Fahrzeug- und Messdaten. Weiterentwicklung in den Bereich Data Science mit Verantwortung für skalierbare ETL-Pipelines, Advanced Analytics und Cloud-Use-Cases für konventionelle und elektrische Antriebssysteme.
Umsetzung von datengetriebenen Use Cases in den Bereichen Trend- und Anomalieerkennung, ECU-Fehleranalyse, Event-Detektion sowie Zustandsbewertung komplexer Komponenten (DPF, NOx-Systeme, DOC/DCL, E-Achsen). Konzeption, Umsetzung und Betrieb von Power-BI-Reports und Dashboards inkl. Datenmodellierung und DAX.
Kernkompetenzen
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Data Science & Analytics (Zeitreihen, Anomalie- & Mustererkennung)
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ETL & Data Engineering (Azure Databricks, PySpark, SQL)
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Power BI (Datenmodellierung, DAX, Dashboard-Design)
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Cloud Analytics (Microsoft Azure)
Tech Stack
Python, PySpark, SQL, Azure Databricks, Power BI, DAX, Git, Docker
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