Promovierte Informatikerin mit Expertise in maschinellem Lernen, Data Engineering und biomedizinischer Datenanalyse. Leidenschaftlich engagiert für Bioinformatik und genomische Forschung durch datengetriebene Methoden.
Datenwissenschaftlerin und Forscherin mit fundierter Expertise in maschinellem Lernen, Data Engineering und biomedizinischer Datenanalyse. Meine Arbeit reicht vom Design von Deep-Learning-Modellen für IoT-Sicherheit über die Entwicklung von Gesundheitsanalyseplattformen bis hin zur Implementierung skalierbarer Datenpipelines für Finanzinstitutionen. Mein Fokus liegt auf Bioinformatik und genomischer Forschung — insbesondere in den Bereichen computergestützte Genomik, Krebs-Biomarker-Entdeckung und Präzisionsmedizin.
Entwicklung von Power-BI-Lösungen, Optimierung von DAX-Measures, Aufbau von SQL/PySpark-Datenpipelines sowie Verbesserung der Datenverarbeitungsworkflows für umfangreiche Finanzdatensätze.
Datenbereinigung, statistische Modellierung, Prognosen und abteilungsübergreifendes Reporting. Bereitstellung datenbasierter Erkenntnisse zur Unterstützung operativer Entscheidungsprozesse.
Lehre in Datenbankmanagement, Cloud Computing, Netzwerktechnik, Betriebssystemen, IT-Projektmanagement, Algorithmenentwurf und Forschungsmethoden. Betreuung von Masterarbeiten zu IoT-Optimierung und Leukämiediagnose mittels ML-basierter Merkmalsselektion.
Implementierung von Machine-Learning-Modellen, Risikobewertungsframeworks und ganzheitlichen Analyselösungen für Business-Intelligence-Reporting.
Gutachterin für das Journal of Supercomputing und IEEE-Fachzeitschriften. Auszeichnung als Beste Studentin, Islamische Azad-Universität 2023.