Über uns

Paul Rougieux

Paul Rougieux ist ein Forstökonom und Ingenieur für Holzprodukte. Er arbeitete am Gemeinsamen Forschungszentrum der Europäischen Kommission (JRC), am Französischen Nationalen Institut für Agrar- und Umweltforschung (INRAE) und am Europäischen Forstinstitut (EFI). In diesen Positionen analysierte er internationale Handelsmuster und erstellte makroökonomische Szenario-Vorhersagen zur zukünftigen Holznachfrage. Zudem untersuchte er die Auswirkungen von Ernteszenarien auf den Kohlenstoffspeicher der Wälder.

Linkedin.com/paul-rougieux, Veröffentlichungen bei Google Scholar

Paul verwendete in diesen Tätigkeiten Python und R. Beide Programmiersprachen verfügen über eine umfangreiche Gemeinschaft, die Implementierungen statistischer Methoden, Algorithmen und Datenvorbereitungstools als Open-Source-Pakete bereitstellt. Paul ist der Schöpfer des Python-Pakets biotrade, ein Werkzeug, um FAOSTAT- und UN Comtrade-Daten in eine lokale Datenbank mit harmonisierten Variablennamen zu importieren. Er ist Mitbegründer von EU-CBM-HAT zusammen mit Lucas Sinclair, Viorel Blujdea und Roberto Pilli. Dies ist ein Werkzeug zur Ausführung des Carbon Budget Model des Canadian Forest Service für europäische Länder. Außerdem ist er der Betreuer des R-Pakets FAOSTAT.

Inspirierende Zitate

John K. Thompson in seinem Buch von 2020 „Building Analytics Teams“:

“Ich reiste zu jedem Kontinent und verbrachte viel Zeit auf der Straße sowie in Gesprächen mit Führungskräften, Managern und Personen, die involviert sein sollten. Die Hauptziele dieser Treffen waren: […] - Ihnen zu zeigen, dass wir nicht da sind, um ihre Ideen und ihren aktuellen Betriebszustand zu bewerten, sondern um ihnen zu helfen zu erkennen, wie Daten und Analytik ihnen helfen werden, ihre Betriebsziele zu erreichen und zu übertreffen. - Die Mitarbeiterbindung zu verbessern und die mühsamen Teile der Aufgaben der Mitarbeiter zu entfernen, damit diese sich auf die kreativeren Aspekte ihrer Arbeit konzentrieren können, die ihre Erfahrung und Expertise nutzen.”

Zur Kritik an No-Code-Ansätzen zur Erstellung von Data-Science-Software: Denken Sie an die Analogie zu einem Textverarbeitungsprogramm. Man schreibt keinen Artikel oder Bericht, indem man jedes Wort aus einem Dropdown-Menü auswählt.