Rup esh  N it in  p atil	
pru p esh 22032000@ gm ail.c o m	 	9175460154	 	Ja lg a o n , M ah ara sh tr a	 	
lin ked in .c o m /in /r u p esh -p atil- 0 b 5272160	 	g it h ub.c o m /R up esh patilr p	 	
S U M MARY	
Self -m otiv a te d  &amp;  	data -d riv e n  e n th u sia st	 w it h  e xp erie n ce  a s a n  i n te rn  i n  d ata  s c ie n ce  a n d s e rv ic e s.	 	
G ain ed  h an ds-o n  e xp erie n ce  i n  	dep lo yin g s ta tis tic a l m eth od s	 t o  	an aly ze  d ata  a n d g en era te	 	
in sig h tfu l b u sin ess r e p orts	 f o r t o p -le ve l m an ag e m en t a n d k ey  s ta k eh old ers .	
K EY  S K IL LS	
&bull;D ata  A naly tic s &bull; D ata  M in in g &bull; D ata  V is u aliz a tio n  &bull; D ata  M an ip ula tio n  &bull; D ata  E xtr a ctio n  &bull; R ep ort	 	
G en era tio n  &bull; D ata  S yste m s &bull; D ash board  M an ag em en t &bull; R eg re ssio n  &amp;  S eg m en ta tio n  &bull; S ta tis tic a l	 	
A naly sis  &bull; P erfo rm an ce  T ra ck in g &bull; A dva n ce d  E xcel &bull; B usin ess I n te llig en ce  &bull; M S O ff ic e  ( E xcel, M S	 	
W ord , P ow erP oin t)  &bull; M S E xcel t e x t f u n ctio n s  &bull; P iv o t t a b le s &bull; P ro b le m -S o lv in g S k il ls	
T EC H NIC A L S K IL LS	
&bull;D ata b ase	: M ySQ L, S Q L S erv e r	
&bull;D ata  S cie n ce  T o olk it s /P ack ag es	: S cik it , N um Py, P an das, N LT K , B ea u tif u l S o u p, M atp lo tlib , S ea b orn ,	 	
SciP y
&bull;P ro gra m min g T o ols /L an gu ag es	: P yth on , S Q L	
&bull;D ata  V is u aliz a tio n	: T ab le a u , M S E xce l,  P ow erB I	
&bull;Sta tis tic s a n d M ach in e L ea rn in g	: C la ssif ic a tio n , R eg re ssio n , D ecis io n  T re e, R an dom  F o re st, N aiv e	 	
B aye s, K N N, K -m ea n s	
E X PER IE N CE
Data  	sc ie n ce  	In te rn  	| F li p  	R ob o 	T ech n olo g ie s	Ja n	
D ata  A naly sis , E xp lo ra tio n  &amp;  P ro ce ss O ptim iz a tio n
&bull;C om ple te d  	d ata  p re p ro ce ssin g, c le a n in g, a n d w ra n glin g	 t o  p re p are  d ata  f o r m od elin g	
&bull;G ain ed  e xp erie n ce  w it h  	data  v is u aliz a tio n  a n d e x p lo ra to ry  d ata  a n aly sis	
&bull;I d en tif ie d , a n aly ze d , a n d i n te rp re te d  t r e n ds i n  c o m ple x  d ata  s e ts  u sin g 	su p erv is e d	 a n d 	
u n su p erv is e d  l e a rn in g t e ch niq u es
&bull;C on tr ib u te d  t o  t h e 	d eve lo p m en t o f p re d ic tiv e	 m od els  t o  s o lv e  b u sin ess p ro b le m s, s u ch  a s 	c u sto m er	 	
ch urn  a n d p ro d u ct d em an d f o re ca stin g
&bull;D eve lo p ed  e ffe ctiv e  p re se n ta tio n s a n d v is u aliz a tio n s	 t o  c o m mun ic a te  c o m ple x  t e ch n ic a l c o n ce p ts	 	
to  n on -t e ch n ic a l s ta k eh old ers	
P R O JE C T S
Cap sto n e 	p ro je ct:- C rim e 	In  	In dia	J u n	
D ata  T ra in ed  E d u ca tio n  P vt.L td
O bje ctiv e	: E n han ce  c o m mun it y  s a fe ty  w it h  d ata -d riv e n  i n sig h ts  u sin g C rim e D ata  A naly sis

Tech  S ta ck	: P yth on , S Q L, M atp lo tlib  L ib ra rie s, u n su p erv is e d  M ach in e L ea rn in g	
C on clu sio n	:	
&bull; U tiliz e  d ata  s c ie n ce  f o r i n -d ep th  c rim e a n aly sis  w it h  t h e C rim e D ata  A naly sis  S y ste m .
&bull; P ro gre ss t h ro u gh  d ata  c o lle ctio n , s ta te -w is e  a n aly sis , S Q L o p era tio n s, a n d u n su p erv is e d  M L.
&bull;E m pow er s ta k eh old ers  w it h  d ata -d riv e n  i n sig h ts  f o r e n han ce d  c o m mun it y  s a fe ty .	
C u sto m er 	C hurn  	A naly sis	A pr	
Flip  R ob o T ech n olo gie s
O bje ctiv e	: A naly ze  c u sto m er d ata  t o  b u ild  a n d c o m pare  c h urn  p re d ic tio n  m od els  f o r r e te n tio n	 	
str a te g ie s
T ech  S ta ck	: P yth on , D ata  V is u aliz a tio n , L ogis tic  R eg re ssio n , S V M , R an dom  F o re st	
C on clu sio n	:	
&bull; A ddre ss c u sto m er c h urn  t h ro u gh  c o st-e ffe ctiv e  r e te n tio n  s tr a te g ie s.
&bull; L eve ra g e  c u sto m er d ata  t o  c o n str u ct p re d ic tiv e  m od els  f o r i d en tif y in g p ote n tia l d efe cto rs .
&bull; P rio rit iz e  t a rg e te d  m ark etin g t o  r e ta in  v a lu ab le  c u sto m er s u bse ts .
&bull; H ig h lig h t s ig n if ic a n ce  i n  t e le co m  s e cto r d u e t o  l o w  s w it c h in g b arrie rs .
&bull; A naly ze  I B M  S am ple  D ata  S ets  t o  c re a te  a n d c o m pare  c h urn  p re d ic tio n  m od els .	
C O U RSE S &amp;  C ER TIF IC AT IO N S	
Ju l	
D ata  T ra in ed  E d u ca tio n  P vt. L td .
P G  P ro gra m  i n  D ata  S cie n ce, M ach in e L ea rn in g &amp;  N eu ra l N etw ork s
D urin g t h is  p erio d  I  l e a rn t, p ra ctic e d  a n d u tili z ed  m y l e a rn in gs d u rin g m y i n te rn sh ip  a n d p ro je cts
&bull;P ro fic ie n t i n  	P yth on  a n d S Q L	 f o r d ata  m an ip u la tio n , a n aly sis , a n d v is u aliz a tio n	
&bull;S tr o n g f o u n datio n  i n  h yp oth esis  t e stin g, r e g re ssio n  a n aly sis , a n d p ro b ab ilit y  t h eo ry  f o r 	d ata -d riv e n	 	
d ecis io n -m ak in g
&bull;S k ille d  i n  d ata  c le a n in g, p re p ro ce ssin g, a n d w ork in g w it h  	SQ L a n d N oSQ L d ata b ase s	
&bull;C om pre h en siv e  k n ow le d ge  o f 	m ach in e l e a rn in g a lg o rit h m s, i n clu din g d ecis io n  t r e es, r a n dom	 	
fo re sts , a n d n eu ra l
n etw ork s 
&bull;E ffe ctiv e  c o m mun ic a tio n  o f d ata  i n sig h ts , a lo n g w it h  a n  u n ders ta n din g o f 	d ata  e th ic s a n d p riv a cy	 	
co n sid era tio n s	
E D U CAT IO N
GF&#039;s  	G od ava ri 	C olle g e 	O f 	E n gin eerin g, 	J a lg a o n , 	
B Tech  	In  	M ech an ic a l 	E ngin eerin g	
Ju n	
&bull;C u m ula tiv e  G PA : 8 .8 7
&bull;P ro fic ie n t i n  p rin cip le s o f m ech an ic a l e n gin eerin g t o  s o lv e  r e a l w orld  p ro b le m s.
&bull;S tr o n g f o u n datio n  i n  a re a s s u ch  a s f lu id  m ech an ic s, a n d s ta tis tic s.	
G F&#039;s  	G od ava ri 	C olle g e 	O f 	E n gin eerin g,J a lg a o n , 	
D ip lo m a 	In  	M ech an ic a l 	E ngin eerin g	
Ju n	
&bull;P erc e n ta g e-:6 4.2 9	.	
&bull;P ro fic ie n t i n  p rin cip le s o f m ech an ic a l e n gin eerin g t o  s o lv e  r e a l w orld  p ro b le m s.