Svitlana Kovalivska, Ph.D.

Automatisierte ML-Lösung zur Klassifikation von Maschinenvariablen. Reduziert manuelle Sichtung von 500+ Parametern von Tagen auf Minuten durch intelligente Vorfilterung und Erkennung relevanter Sensordaten für Industrie 4.0.

Umfassendes KPI-Analytik-System für Gemüseverarbeitung mit 40+ Performance-Indikatoren. Implementiert Signalverarbeitung, Zeitreihenanalyse und datengestützte Entscheidungsfindung für Produktionsoptimierung. Entwickelt bei Data Coffee GmbH.

Experimenteller Prototyp für KI-gestützte CNC-Datenanalyse mit LLM-Integration. Entwicklung innovativer nicht-algorithmischer Ansätze zur Interpretation komplexer Fertigungsdaten und Zeitreihenanalyse.

Umfassendes System spezialisierter Claude-Agenten für Data Science und Forschungsprojekte: Project Orchestrator für MLOps, Research Assistant für akademische Literatur, Data Scientist für ML-Modeling und Production Code Generator.

Enterprise-grade Python Toolkit für automatisierte ETL-Pipelines mit SmartAutoDataLoader, DataProcessor für DataCleaning und Multi-Cloud Database Integration mit robustem Error Handling.

Empfehlungssystem für Immobilien in Berlin mit Multi-Criteria Decision Making (MCDM). Nutzt TOPSIS-Methode für transparente Bewertung der Bezirke basierend auf Nutzerpräferenzen.

Computer Vision Modell klassifiziert CIFAR-10 Bilder mit Transfer Learning unter Verwendung eines vortrainierten ResNet50 Modells.

Verhaltensbasierte Kundensegmentierung mit RFM-Analyse und K-Means Clustering für Einblicke in der Reisebranche.

Machine Learning Modell, das Automobilpreise basierend auf Hauptmerkmalen und Spezifikationen vorhersagt.

Zeitreihenvorhersage für Einzelhandelsbedarf unter Verwendung statistischer und Machine Learning Ansätze.

Umfassende Verkaufsanalyse mit SQL-Abfragen und Tableau-Visualisierungen für das Unicorn-Unternehmen.

Interaktive Streamlit-Anwendung für Zeitreihenvorhersagen mit anpassbaren Modellen.

Verhaltensbasierte Kundengruppierung mittels Kaufmusteranalyse für personalisierte Marketingstrategien in der Reisebranche.

NLP-Modell für Echtzeit-Krisenerkennung durch Klassifikation katastrophenbezogener Tweets.