Evan ist Datenwissenschaftler mit einer Leidenschaft dafür, durch statistische Analysen und innovative Modellierung aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Er hat Erfahrung mit Python, SQL und R in einer Vielzahl von Aufgaben, darunter maschinelles Lernen, Web Scraping und Ökonometrie. Er hat einen B.A. in Quantitativer Wirtschaftswissenschaften und strebt derzeit einen Master in angewandter Wirtschaftswissenschaften an der University of San Francisco an. In seiner Freizeit entwickelt Evan Modelle für maschinelles Lernen für Sportwetten unter Verwendung von Zeitreihenansätzen. Er befasst sich auch mit dem direktionalen algorithmischen Handel und entwickelt Optionsstrategien, die Spread-Techniken, Monte-Carlo-Simulationen und das Black-Scholes-Modell für die Preisgestaltung und Risikoanalyse nutzen.