Dr Tymoteusz Miller jest pasjonatem danych i doświadczonym trenerem w dziedzinie Data Science, analizy danych oraz uczenia maszynowego. Uzyskał tytuł doktora na Uniwersytecie Szczecińskim, a swoją specjalizację rozwijał na licznych kursach i szkoleniach, takich jak Executive Data Science Specialization na John Hopkins University oraz Data Science: Machine Learning na HarvardX.
W trakcie swojej kariery współpracował z wieloma organizacjami, zdobywając bogate doświadczenie w sektorze bankowym, finansowym oraz naukach przyrodniczych. Jego fascynacja etyką sztucznej inteligencji oraz zaawansowaną analizą danych czyni go niezwykle cennym ekspertem w dziedzinie data science.
W obecnej roli Data Scientist w B2BNet, Tymoteusz kontynuuje rozwijanie swoich umiejętności w dziedzinie analizy danych i uczenia maszynowego. Jego praca koncentruje się na tworzeniu niestandardowych bibliotek do modelowania danych oraz optymalizacji interakcji z klientami B2B. Dzięki swojej analitycznej pasji i ciągłemu dążeniu do doskonałości, pomaga organizacjom w pełni wykorzystać potencjał danych do poprawy ich wyników biznesowych.
Tymoteusz Miller jest certyfikowanym specjalistą w wielu dziedzinach, co potwierdzają jego liczne certyfikaty, takie jak Lean Controlling oraz Pricing Strategy. Jego techniczne umiejętności obejmują zarówno tradycyjne narzędzia analityczne, jak i nowoczesne technologie związane z data science i machine learning. Jako trener, dzieli się swoją wiedzą i doświadczeniem, pomagając innym zrozumieć i wykorzystać potęgę danych w podejmowaniu świadomych decyzji biznesowych. Jego pasja do samokształcenia oraz zainteresowanie nowymi technologiami czynią go nie tylko ekspertem, ale także inspiracją dla tych, którzy pragną rozwijać swoje umiejętności w dziedzinie analizy danych.
Tymoteusz pełnił rolę Data Science Managera w Nordglass, gdzie kierował zespołem specjalistów ds. danych. Jego praca koncentrowała się na optymalizacji modeli uczenia maszynowego oraz tworzeniu niestandardowych bibliotek analitycznych, które wspierały biznes w podejmowaniu strategicznych decyzji. Dzięki jego inicjatywom firma zwiększyła swoją efektywność operacyjną oraz poprawiła zaangażowanie klientów. Jego umiejętności techniczne obejmują zaawansowane narzędzia analityczne, takie jak Python, PySpark, JupyterLab, oraz scikit-learn, które stosował w codziennej pracy.
Podczas pracy w Chemical Alliance Poland, Tymoteusz skupiał się na analizie predykcyjnej oraz optymalizacji procesów produkcyjnych w przemyśle chemicznym. Opracował zaawansowane modele predykcyjne, które przyczyniły się do redukcji odpadów oraz usprawniły planowanie operacyjne. Jego techniczne kompetencje obejmują szeroki zakres narzędzi, takich jak SQL, Julia, Azure oraz VSCode, które pozwoliły mu tworzyć niestandardowe biblioteki analityczne dostosowane do specyficznych potrzeb przemysłu chemicznego.
