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Parth Kasundra

Bis 2019, Electrical Engineering and Information Technology, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Hamburg, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Data Science
Deep learning
Machine learning
Industrial Automation
IoT
Python
C++
MatLab
Mathematica
Modelling
PSIM
SPICE
Multiprog
MQTT
Software Development
Keras

Werdegang

Berufserfahrung von Parth Kasundra

  • 9 Monate, Jan. 2019 - Sep. 2019

    Master Thesis

    Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

    Topic: Application and Analysis of Deep Learning for Machine Health Monitoring. -Aim is to develop Data-driven Deep Learning algorithms for condition-based maintenance( Predictive Maintenance) of the industrial plant.

  • 4 Monate, März 2016 - Juni 2016

    Student research assistant

    Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

    Calculation of current distribution on a planer conducting structure in a free space using Method of Moments.

  • 1 Jahr und 2 Monate, Juni 2014 - Juli 2015

    Jr. Testing Engineer

    Voltamp Transformers limited

    Testing of power transformer using different tests. (Transformer ratio test, Winding resistance test, Vector group test, Open circuit test, Short circuit test etc.)

Ausbildung von Parth Kasundra

  • 4 Jahre, Okt. 2015 - Sep. 2019

    Electrical Engineering and Information Technology

    Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

    Distributed Control Systems, Systems & Control, Process Control, Structure & Behaviour Modelling-UML, Automation Lab, Digital Information Processing, Digital Communication Systems, Advanced Power Electronics, Electronic Circuits, Power Network Planning and Operation, Renewable Energy Sources.

  • 4 Jahre, Juni 2010 - Mai 2014

    Electrical engineering

    FTE, The Maharaja Sayajirao University of Baroda

    Electrical Technology, Applied Mathematics-Physics-Mechanics, Control System, Electronics & Communication Circuits, Microprocessor & Controller, Circuit Analysis, Digital Circuits, Electrical Machine, High Voltage Technology, Computer Application to Power System, Power Plant Engineering.

Sprachen

  • Englisch

    Fließend

  • Deutsch

    Gut

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