Oliver begann seine Ausbildung im Jahr 2012 an der Georg-August Universität in Göttingen, an der er 2017  den Bachelor of Science in Economics erfolgreich abschloss. Bereits hier zeigte er seine Leidenschaft für Statistik mit seiner Abschlussarbeit zum Thema „Choice of smoothing parameters in Penalised Linear Models“. Direkt im Anschluss daran widmete er sich dem Master of Science in Applied Statistics, den er 2020 ebenfalls abschloss. Der Fokus seiner Abschlussarbeit lag auf Graphen basiertem Clustering, mittels Neuronaler Netze.

Parallel zu seinem Studium arbeitete Oliver in verschiedenen Bereichen, so war er beispielsweise Accounting Assistent als auch Research Assistent für den Statistischen Lehrstuhl an der Universität Göttingen. Nach seinem Abschluss widmete er sich als Data Science Intern bei der Novartis AG in Basel der Entwicklung verschiedener Apps und Algorithmen.

Oliver beschäftigt sich seit mehreren Jahren ausschließlich mit angewandter Statistik und Data Science und hat zudem reichlich Erfahrung im Bereich Economics & Finance. Zusammen mit seinen umfangreichen Kenntnissen von Python und R macht ihn das zum optimalen Ansprechpartner für Studenten mit komplexen statistischen Fragestellungen.

• Lehrerfahrung: 2 Jahre
• Forschungserfahrung im Bereich: Deep Learning, Generalisierte Lineare Modelle, Econometrics
• Programmier- und Skriptsprachen: Python, R, Julia
• Software: Pycharm, Jupyter Notebook, Rstudio, Bash (Shell)