Pooja Kalbandi

• Präzise statistische Modellierung und Prognosen mit Python, die zu besseren Geschäftsentscheidungen führen. • Erstellung dynamischer Microsoft Power BI-Berichte, die den Einblick in den Vertrieb verbesserten und die betriebliche Effizienz um 13%ige Steigerung der betrieblichen Effizienz. • Nutzung von SQL und Microsoft Azure für effektive Datenabfragen und Cloud Computing, was zu einer optimierten Datenverwaltung führte.

• Pflegen und verteilen Sie Power BI-Dashboards in Echtzeit, um einen zeitnahen Zugriff auf wichtige Geschäftseinblicke zu gewährleisten. Sicherstellung des rechtzeitigen Zugriffs auf wichtige Geschäftseinblicke. • Durchführung von Datenabfragen und -validierung mit PostgreSQL, Verbesserung der Datenqualität und -integrität. • Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens für die Produktklassifizierung, Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der Kategorisierung um 7%.

- Entwicklung eines Webportals mit JavaScript, HTML und CSS zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit. - Durchführung von Produktanalysen mit ERP-Software, was zu einer verbesserten Bestandsverwaltung führte.

Vision-basierte Erkennung der Absicht von Fußgängern: Fußgänger wurden in Videosequenzen mit Hilfe von Histogram of Oriented Gradients (HOG) und Support Vector Machine (SVM) Klassifikatoren erkannt, die eine Genauigkeit von 83% erreichten. Zeitoptimierte Online-Häckselklassifizierung: Morphologische Operation zur Verarbeitung von Bildern basierend auf der Form und K-fache Kreuzvalidierung auf RGB-Bildern unter Verwendung eines neuronalen Netzes.