Preeti Tewatia
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Preeti Tewatia
- 1 Jahr und 1 Monat, Juli 2024 - Juli 2025
Machine Learning Researcher – Masterarbeit
The University of Freiburg
-Eigenständige Planung, Durchführung und Dokumentation eines wissenschaftlichen Forschungsprojekts zur Bestimmung von Ligand-Field-Parametern mittels Deep Learning. - Verglich 2 Modellarchitekturen (VAE und Conv-VAE); löste inverse Probleme zur Parameterbestimmung aus Suszeptibilitätskurven - Erzielte mit dem besten Modell 20% geringeren Fehler (MSE) gegenüber dem Standard-VAE. - Simulation synthetischer Datensätze zur Modellvalidierung; Datenanalyse und Visualisierung mit Python, Pandas, Matplotlib
- Pouch-Zellen-Batterietests zur Bestimmung von Alterungsfaktoren; Optimierung der Testaufbauten zur Verbesserung von Messgenauigkeit und Effizienz. - Automatisierte Auswertung (2M+ Datenpunkte je Experiment) mit Python – reduzierte manuellen Analyseaufwand. - Validierung experimenteller Ergebnisse durch Vergleich mit analytischen und empirischen Modellen; Kreuzvalidierung mit Excel-Dashboards. - Technische Dokumentation und Ergebnispräsentation im Projektteam.
Ausbildung von Preeti Tewatia
- 4 Jahre und 7 Monate, Jan. 2021 - Juli 2025
masters of physics
The University of Freiburg
Focus: Data analysis, numerical modeling, machine learning, experimental data evaluation
- 1 Jahr und 11 Monate, Juli 2016 - Mai 2018
Master's degree
Banasthali Vidyapith
Focus: Mathematical modeling, linear algebra, Numerical analysis, Probability and statistics
Sprachen
deutsch
C1 (Fließend)
Englisch
C1 (Fließend)
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