Ich (Denise Welsch) arbeite seit 2008 als freiberufliche Beraterin für Datenanalyse und Data Science. Außerdem arbeite ich an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Koblenz, im Fachbereich Mathematik und Technik, und unterrichte in den Studiengängen Biomathematik, Technomathematik, Wirtschaftsmathematik und Software Engineering.
Ich habe Mathematik studiert und 2004 in mathematischer Statistik an der Universität Göttingen promoviert. Nach der Promotion war ich als Teamleiterin für Biometrie bei dem Chemie-Konzern BASF und als Leiterin der Abteilung für Analytische Statistik bei der Unternehmensberatung Information Works in Köln tätig.
Ich berate sowohl Unternehmen aus der Wirtschaft und Industrie als auch Privatpersonen zu Fragestellungen aus der Statistik, Biostatistik, Ökonometrie, Machine Learning, Deep Learning oder Data Science mit R, Python oder SAS.
Studentische Hilfskräfte und andere (externe) Mitarbeiter unterstützen bei Bedarf meine Beratungstätigkeit und Rey Analytical Research.
Referenzen aus der Wirtschaft und Industrie
- Sitec Labs, Indien: Statistische Beratung für einen FDA Antrag
- Online Handelsunternehmen: Preisanalyse, Web Scraping mit Python Selenium
- Richter-Helm BioLogics: Statistische Beratung und SAS Entwicklung für Bioassay Daten
- MEDA /Mylan Pharma: Statistische Beratung und statistische Programmierung für klinische Studien
- Bayer AG: Machine Learning für Crop Science und Digital Farming Daten
- BASF: Statistische Beratung und statistische Programmierung für Agrardaten
- Yello Strom: Statistische Beratung, Machine Learning und Operations Research im CRM
- Arbeitsgemeinschaft Biologischer Umweltschutz im Kreis Soest e.V.
- Philip Morris Research Laboratoires
- Deutsche Post Direkt
- HypoVereinsbank UniCredit Group
- Management 2000 GmbH & Co KG
- Uniklinik Mainz, Institut für Pathologie
- Uniklinik Göttingen
- Amtsgericht Bonn
Referenzen aus der privaten Beratung
- Upskilling (statistische Beratung für einen Angestellten eines Versicherungsunternehmens): Time Series und Deep Learning Verfahren (LSTM) für ca. 100 Produkte aus der Versicherungsbranche. Mit R & Python.
- Statistische Beratung für eine Doktorarbeit aus dem Fachbereich Psychologie: Multilevel Modeling bei einem sehr kleinen Stichprobenumfang. Mit R.
- Statistische Beratung für eine Doktorarbeit aus dem Fachbereich Sportwissenschaften, Anwendung eines Two-way mixed ANOVA Modells, mit R.
- Statistische Beratung für eine Masterarbeit aus dem Fachbereich Wirtschaft und Management, Anwendung von Sandwich-Schätzer in der Regression, mit R.
- Statistische Beratung für eine Habilitationsarbeit aus dem Fachbereich Medizin, Anwendung von nichtparametrischen Verfahren, mit SAS.
- Statistische Beratung für eine Masterarbeit aus dem Fachbereich Finanzen, Bond Rating Daten und Machine Learning, mit R.
- Statistische Beratung für eine Doktorarbeit aus dem Fachbereich Medizin, Vergleiche zwischen Scoring-Systemen APACHE II und SOFA via bedingten, partiellen Korrelationskoeffizienten, mit R.
Ein Mix aus bewährten technischen und didaktischen Mitteln unter Einhaltung von Regeln guter wissenschaftlicher Praxis garantiert eine hohe Qualität der Beratung und privaten Lernbegleitung im akademischen Umfeld.
Referenzen aus der Lehre
- WS23/24: Analysis 1, Vorlesung und Übung (Hochschule Koblenz)
- SS 23: Statistik I (Hochschule Koblenz)
- WS 22/23: Wahrscheinlichkeitstheorie (Hochschule Koblenz)
- WS 2021/2022: Lehrauftrag für die Entwicklung einer Statsomat App für eine Bayes Anwendung (Hochschule Koblenz)
- SS 2021: Lehrauftrag für die Vorlesung Multiple Vergleiche (Hochschule Koblenz)
- Exercises for the course Statistical Thinking with Python (2) (DataCamp)
- Überlebenszeitanalyse mit SAS (Hochschule Koblenz)
- Übungen Statistik I mit R (Hochschule Koblenz)
- Übungen für Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik mit R (Hochschule Koblenz)
- Lehrauftrag Überlebenszeitanalyse (Hochschule Koblenz)
- Lehrauftrag Anwendungen: Direkt aus der Praxis (Hochschule Koblenz)
- Vorlesung Biomathematik für Mediziner (Universität Göttingen)
Was macht MICH aus
Diese drei Eigenschaften sind für meine Beratungstätigkeit maßgebend:
- Fachliche Kompetenz: Ich investiere in Weiterbildung und bin stets auf dem letzten Stand der Lehre und Forschung in Datenanalyse und Data Science
- Große Flexibilität: Ich arbeite maßgeschneidert für jede Anfrage. Ich gehe extrem gut auf die unterschiedlichen Anforderungen ein und erarbeite individuelle Lösungen.
- Absolute Zuverlässigkeit: Auf mich können Sie sich verlassen. Zuverlässigkeit und Ehrlichkeit sind maßgebend – in meiner Arbeitsweise ebenso wie in der Kommunikation.
Überzeugt? Dann melde dich!