Simon

Min primære editor til programmering. Jeg har mest erfaring i Python, men gennem uddannelsen har vi også stiftet kendskab til F# og C.

Som nævnt er Python mit primære sprog, og jeg har brugt det i en lang række projekter, både i og uden for studiet. Jeg har erfaring med biblioteker som NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn og TensorFlow. Jeg har også arbejdet med F# og C i forbindelse med specifikke kurser, hvor vi har brugt dem til at udforske forskellige paradigmer inden for programmering.

Mit primære værktøj til administration og udvikling af relationelle databaser. Jeg har erfaring med at designe database-skemaer, normalisering og optimering af forespørgsler gennem SQL.

Jeg har primært anvendt pgAdmin i forbindelse med kurset "Databases and Information Systems", hvor jeg var med til at udvikle en webapplikation til lagerstyring af fødevarer. Projektet indebar design af en kompleks database, der kunne matche brugernes tilgængelige ingredienser med en opskriftsdatabase for at foreslå måltider. Her arbejdede jeg indgående med relationsmodeller og SQL-logik til at identificere manglende ingredienser på tværs af tusindvis af datapunkter.

Mit primære miljø til avanceret statistisk analyse og visualisering. Jeg anvender R til at bearbejde komplekse datasæt, udføre regressionsanalyser og præsentere resultater gennem præcise grafiske fremstillinger.

Gennem faget "Sandsynlighedsregning og Statistik" har jeg opnået en solid erfaring med R, særligt inden for statistisk modellering og inferens. Jeg har arbejdet indgående med biblioteker som ggplot2 til visualisering og tidyverse til datamanipulation. Ved at kombinere R med mine færdigheder i Python kan jeg vælge det mest effektive værktøj til den specifikke analytiske opgave, uanset om det gælder dyb statistisk testning eller Machine Learning.

Mit primære værktøj til teknisk og videnskabelig dokumentation. Jeg anvender LaTeX til alle formelle afleveringer og rapporter, hvor præcision i opsætningen er afgørende.

Gennem min studietid er LaTeX blevet min standard til alt skriftligt arbejde. Jeg har stor erfaring med at opsætte komplekse matematiske formler, tabeller og krydsreferencer, som er nødvendige i fag som Lineær Algebra og Deep Learning. Brugen af Overleaf sikrer, at mine tekniske rapporter altid lever op til den videnskabelige standard for formatering og struktur, hvilket er essentielt i et felt som datalogi.

Da jeg har arbejdet indgående med Office-pakken gennem hele min skolegang og gymnasietid, har jeg opnået en høj grad af fortrolighed med programmerne. Selvom min primære dokumentation på universitetet foregår i LaTeX, bruger jeg Word til hurtig tekstbehandling og korrektur, mens PowerPoint er mit foretrukne værktøj til visuel formidling. I Excel har jeg kendskab til databehandling og opstilling af budgetter. Min baggrund i dansk sikrer desuden, at jeg altid har et skarpt øje for den sproglige præcision i mine præsentationer.