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Beraterprofil - Thomas Mühlenstädt

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Profil

Als ausgebildeter Statistiker habe ich ein ausgewiesenes Gespür für Datenanalysen verschiedenster Art. In verschiedenen Unternehmen und Forschungsverbänden habe ich datenbasierte Methoden angewandt um reale Probleme zu lösen. Dabei geht es immer auch darum, nicht nur eine Methode anzuwenden, sondern den Kontext Fragestellung zu verstehen und die Ergebnisse einer Auswertung in den Zusammenhang zu stellen.

Mit Methoden wie der statistischen Versuchsplanung oder Algorithmen aus dem Bereich Machine Learning gibt es viele Möglichkeiten, aus den vorhandenen Daten möglichst viel zu lernen oder Daten in Versuchen zu erheben, die genau für eine bestimmte Fragestellung passend sind. Ein wichtiger Punkt bei Auswertungen sind neben komplexen Modellen immer auch passende Visualisierungen und Darstellungen, die Ergebnisse greifbarer machen.

Bei diesen Herausforderungen bin ich gerne Ihr Ansprechpartner und Berater, damit Sie möglichst effizient und effektiv in schnellen Lernzyklen aus Ihren Daten Kapital schlagen können.

Dabei kann das z.B. projektbasiert passieren, über eine Zusammenarbeit mit ihrem Projektteam um die Auswertungen und Datenerhebung auf ihre Bedürfnisse anzupassen. Oder über Trainings und Seminare, in denen relevante Konzepte und Methoden erklärt werden und auf die notwendige Software eingegangen wird, um Daten effizient bearbeiten zu können.
Kontaktieren Sie mich gerne, um einen ersten unverbindlichen Gesprächstermin auszumachen!

 

Zertifizierungen, Qualifikationen

Dipl. Statistiker, Dr. rer. nat.

 

Branchenerfahrung

Herstellende Unternehmen, technisches Umfeld, Forschung und Entwicklung, Engineering, Umfragemethoden

 

Mitgliedschaft in Verbänden / Organisationen

- ENBIS – European network of business and industrial statisticians
- Beraternettzwerk

 

Weitere Arbeitsschwerpunkte

- Data science – Heben von Datenschätzen in Ihrem Unternehmen
- Statistik – Auswertungen technischer und wirtschaftlicher Daten
- Versuchsplanung (Design of Experiments) – Optimale Planung von Experimenten um schnelle Lernzyklen zu realisieren
- Machine Learning – Anwendung neuer Algorithmen für optimale Vorhersagen oder root cause Analysen
- Statistik für Simulationsexperimente – Datenerfassung und Analyse für FEM, CFD oder andere Arten von Simulationen
- Statistische Prozesskontrolle – Anwendung von Regelkarten zur Erkennung von Out-Of-Control Situationen
- Visualisierung – Nutzung graphischer Methoden zum Herausarbeiten von wichtigen Informationen in Datensätzen