Noah Bosshart

Doktorand an der Professur für Consumer Behavior der ETH Zürich. Forschung im Bereich der Risikowahrnehmung und -kommunikation.

Programmierung von web basierten Apps mit Shiny - einer Erweiterung für R - die simulierten Daten basierend verschiedenster statistischer Theorien analysieren. Masterarbeit: "Standard Error efficacy and its influence on statistical Power in clustered data - Comparing linear models and hierarchical linear Models" - Note: 6.0

Identifikation von Talenten mittels Karriere Seiten, Profile Mining, Bool'schen Operatoren, Open Web Search, CV Datenbanken, Networking und Referral Sourcing.

Human Resources - Unterstützung in Projekten des Personalmarketing, der Personalplanung, der Entwicklung von interne Weiterbildungen, Durchführung von Mitarbeiterbefragungen und deren Analyse und Organisation von Baustellenführungen.

Fokus auf Statistik, Datenanalyse und Programmierung mit R Abschlussprüfung: Statistische Lernverfahren (Regressionen, LDA, PCA, PCR, Random Forest, Boosting, Bagging) - Note: 6.0 Masterarbeit: Schätzgenauigkeit und Zuverlässigkeit von hierarchisch linearen Modellen. - Note 6.0

Hauptfach: Arbeits-, Organisation-, und Sozialpsychologie Nebenfach: Management & Economics