Siv a k u m ar R	
D ata  A naly st	
siv ak u m ar.r s e k ara n @ gm ail.c o m	 	+918220825229	 	B an galo re	 	lin ked in .c o m /in /s iv a-k u m ar- 2 5a3 b 1227	 	
P R O FIL E	
D eta il- o rie n te d  d ata  a n aly st w it h  a  B .T ech  i n  B io in fo rm atic s.  P ro fic ie n t i n  d ata b ase  m an ag em en t a n d s k ille d  i n  v ario u s
pro gra m min g la n gu ag es,  in clu din g P yth on ,  M yS Q L,  a n d B ase  S A S.  E xp erie n ce d  in  m ach in e le a rn in g,  d eep  le a rn in g,
d ata  a n aly sis ,  q u alit y  a ssu ra n ce ,  a n d p ro d u cin g e n d-u se r d ocu m en ta tio n .  P artic u la rly  a d ep t a t l e v e ra g in g P ow er B I f o r
d ata   vis u aliz a tio n   an d  cra ft in g  co m pellin g  narra tiv e s  fo r  m ed ic a l  co n fe re n ce s.  Su cce ssfu lly   dev e lo p ed   m ult ip le
m ach in e  le a rn in g  an d  deep   le a rn in g  alg o rit h m s  fo r  re g re ssio n   an d  cla ssif ic a tio n   ta sk s,  w it h   a  fo cu s  on   te x t
cla ssif ic a tio n ,  m ach in e t r a n sla tio n ,  a n d im ag e c la ssif ic a tio n  in  o n co lo gy d is e a se s,  a s d em on str a te d  in  p ro je cts  f o r o u r
pro d u ct F erm a.A I.	
P R O FE SSIO N AL E X PER IE N CE	
Exce lR  	EdT ech  	Priv a te  	L im it e d	
D ata  	A naly st
•L ed  t h e d ev e lo p m en t o f a  p re d ic tiv e  m od el u sin g m ach in e l e a rn in g t o  f o re ca st	 	
c u sto m er c h urn ,  r e su lt in g i n  a  1 5%  i m pro ve m en t i n  r e te n tio n  r a te s.	
M ar 2 023 –  p re se n t	
B an galo re ,	 I n dia	
•A uto m ate d  d ata  e x tr a ctio n  t a sk s b y s tr e a m lin in g p ro ce sse s w it h  P yth on  a n d S Q L,	 	
ach ie v in g a  w eek ly  t im e s a v in gs o f 1 5 h ou rs .
•U tiliz e d  P ow er B I t o  v is u aliz e  c o m ple x  d ata ,  f a cilit a tin g e a sie r i n te rp re ta tio n  a n d	 	
in fo rm ed  d ecis io n -m ak in g b y t h e m an ag em en t.	
O rb it h ru st 	C on su lt in g 	P riv a te  	L im it e d	
A sso cia te  	D ata  	A naly st	
•C on du cte d  m etic u lo u s d ata  e x tr a ctio n  a n d m in in g o f c lin ic a l d ata  f r o m	 	
C lin ic a lT ria ls .g o v,  e n su rin g c o m pre h en siv e  d ata  c o ve ra g e.	
Ja n  2 022 –  F eb  2 023	
C hen nai,	 I n dia	
•E xecu te d  a  t h oro u gh  q u alit y  c h eck  o n  t h e a n aly ze d  d ata  b y c ra ft in g a  c o h ere n t	 	
sto ry lin e a n d o rg an iz in g i n sig h ts  t h ro u gh  e ffe ctiv e  b u ck etin g.
•P re p are d  d eta ile d  d ocu m en ta tio n  o u tlin in g t h e s to ry lin e f o r m ed ic a l c o n fe re n ce s,	 	
fa cilit a tin g t h e d is se m in atio n  o f k ey  f in din gs a n d i n sig h ts  t o  s ta keh old ers .
•D ev e lo p ed  c u sto m  Q & A c h atb ot F erm a.A I u sin g l a n gch ain  f r a m ew ork  w it h  a d van ce d	 	
R AG  a p plic a tio n .	
B io n iv id  	T ech n olo gy	
D ata  	A naly st 	I n te rn	
P erfo rm ed  d ata  a n aly sis  o n  N GS u sin g M S e x ce l,  f a stq c,  c u ta d ap t,  f a stp ,  b ow tie ,	 	
sa m to ols ,  b cft o ols , V EP	
M ay 2 021 –  N ov 2 021	
B an galo re ,	 I n dia	
P R O JE C T S	
AI/M L 	P ro je cts	
•D ev e lo p ed  m ult ip le  c u sto m  Q & A c h atb ot u sin g b oth  O pen A I a n d o p en  s o u rc e  m od els  ( G PT,L L A M A 2 ,L L A M A 3 ,	 	
M is tr a l) .
•C re a te d  e n d-to -e n d R AG  p ro je ct w it h  O lla m a a n d O pen  A I A PI k ey  u tiliz in g V ecto r D B s u ch  a s C hro m aD B,  F A IS S,	 	
A str a D B .
•C re a te d  t e x t c la ssif ic a tio n  u sin g p re  t r a in ed  B ER T  m od el.
•I m ple m en te d  i m ag e c la ssif ic a tio n  u sin g t r a n sfe r l e a rn in g o n  t h e R esN et m od u le ,  s h ow ca sin g a n  i n novativ e	 	
a p pro ach  t o  l e v e ra g in g p re -tr a in ed  m od els  f o r i m pro ve d  p erfo rm an ce .
•C re a te d  a  l o gis tic  r e sg re ssio n  m od el t o  d ia b etic s d is e a se  w it h  8 7%  a cc u ra cy.
•C re a te d  a  S V M  a n d r a n dom  f o re st m od el f o r l e n din g c lu b l o an  p re d ic tio n .	
S K IL LS	
Pyth on (P an das,  N um py,S ea b o rn ,	 	
Skle a rn ,T en so rflo w	 	
N LT K ,P yto rc h ,O pen C V )
M ach in e  L ea rn in g(D ecis io n  T re e,	 	
L o gis tic  R eg re ssio n ,  S V M ,  K	 	
m ea n s,  C lu ste rin g,	 	
R eco m men datio n  S yste m  e tc )	
O OPS
SQ L	
CN N,  L ST M ,  B ER T,  C BO W ,	 	
SK IP G RA M ,  Y O LO ,  G AN ,  F o u rie r	 	
T ra n sfo rm er,  G LO VE,  R AG ,	 	
Lan gch ain ,L LA M A I N DEX
Pow er B I,  B ase  S A S	
E D UCA T IO N	
Karu n ya  	In stit u te  	o f 	T ech n olo gy 	a n d 	Scie n ce s	
B .T ech  	B io in fo rm atic s	
Ju n  2 017 –  M ay 2 021	
C oim bato re ,	 I n dia