PBA i data analyse

Bachelorprojekt – Python, Streamlit, scikit-learn: Udviklede en app til filtrering af store datasæt med k-means clustering, der automatiserede dataanalyse for NRE Group. (12 i karakter)
Kernefag – R, SQL: Arbejdede med datascience-modeller, dataindhentning (APIs, scraping), datarensning, machine learning, visualisering og dashboarding.
Forudsigelse af dansk privatforbrug – R, regression models: Udviklede regressionsmodeller og optimerede modelperformance (R², RMSE) via automatiserede loops.
Expected Goals-analyse – R, MongoDB, Expected Goals-modeller: Byggede spillerprofiler og Expected Goals-modeller for Brøndby IF og simulerede sæsonforløb.
Data Engineering – MongoDB (Compass), AWS: Arbejdede med lagring og behandling af store datamængder i NoSQL- og cloud-miljøer.
Web Scraping og API-integration – Python (BeautifulSoup, Selenium), R (RSelenium): Indsamlede data via web scraping og REST APIs.
Machine Learning – Python, R: Erfaring med clustering, classification og regression (kmeans, decision trees, knn, random forest, xgboost).
Model Tuning og Evaluation – Python, R: Hyperparameter tuning og evaluering af modeller med R², RMSE og klassifikationsmål med precision, recall og specificity.
Data Cleaning og Feature Engineering – Python, R: Forbehandling af data, håndtering af missing values og feature engineering.
Visualization og Dashboarding – Power BI, Streamlit, Shiny: Designede interaktive dashboards til datavisualisering.
Database Management – MySQL, Azure SQL Database, MongoDB: Erfaring med arbejde i relationelle og NoSQL databaser.
Version Control og Agile Work – Git, GitHub, SCRUM: Versionsstyring og projektarbejde i agile rammer.

Arbejdede med praktiske og teoretiske modeller til forståelse af forretningsdrift
Økonomistyring og regnskabsprincipper
Ledelsesmodeller og organisationsudvikling
Specialisering i restaurantledelse