आदित्य मिश्रा
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- ईमेल: aditya.mishra@email.com
- स्थान: पुणे, भारत
- LinkedIn: adityamishramath
सारांश
संभाव्य मॉडलिंग और सांख्यिकीय विश्लेषण में 7 वर्षों का अनुभव, जटिल डेटासेट से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और व्यावसायिक निर्णयों को सूचित करने के लिए उन्नत गणितीय तकनीकों को लागू करने में सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड। विभिन्न उद्योगों के लिए अनुकूलित एल्गोरिदम और भविष्य कहनेवाला मॉडल विकसित करने में कुशल।
कार्य अनुभव
वरिष्ठ मात्रात्मक विश्लेषक, वेदांत एनालिटिक्स प्रा. लिमिटेड -- पुणे, भारत
मार्च 2020 – वर्तमान
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ग्राहक व्यवहार को मॉडल करने के लिए एक बायेसियन अनुमान प्रणाली विकसित की, जिससे विपणन अभियान दक्षता में 18% की वृद्धि हुई।
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जोखिम मूल्यांकन के लिए मोंटे कार्लो सिमुलेशन लागू किए, जिससे परियोजना की सफलता की भविष्यवाणी में 25% सुधार हुआ।
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बड़ी डेटा मात्राओं के लिए अनुकूलित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, प्रसंस्करण समय को 30% तक कम किया।
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क्रॉस-फंक्शनल टीमों को गणितीय मॉडल और परिणामों पर प्रस्तुतियाँ दीं, तकनीकी अवधारणाओं को गैर-तकनीकी हितधारकों तक पहुँचाया।
मात्रात्मक शोधकर्ता, क्वांटम सॉल्यूशंस इंडिया -- पुणे, भारत
जून 2017 – फरवरी 2020
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वित्तीय बाजारों में पैटर्न का पता लगाने के लिए समय श्रृंखला विश्लेषण और स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं का उपयोग करके भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाए।
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डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करके जटिल गणितीय निष्कर्षों को सारांशित और प्रस्तुत किया, जिससे निर्णयों में 15% की तेजी आई।
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डेटा सफाई और पूर्व-प्रसंस्करण प्रक्रियाओं में सुधार किया, जिससे विश्लेषण की सटीकता 10% बढ़ गई।
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वैज्ञानिक पत्रिकाओं के लिए शोध निष्कर्षों का सह-लेखन किया और आंतरिक कार्यशालाओं में प्रस्तुत किया।
शिक्षा
भारतीय विज्ञान शिक्षा और अनुसंधान संस्थान (IISER), पुणे, गणितीय विज्ञान में एम.एस. -- पुणे, भारत
अगस्त 2015 – मई 2017
पुणे विश्वविद्यालय, गणित में बी.एस. -- पुणे, भारत
जुलाई 2012 – जून 2015
कौशल
गणितीय मॉडलिंग: संभाव्य मॉडलिंग, स्टोकेस्टिक प्रक्रियाएँ, अनुकूलन, नियंत्रण सिद्धांत, समय श्रृंखला विश्लेषण, रेखीय बीजगणित
सांख्यिकीय विश्लेषण: अनुमानित सांख्यिकी, बायेसियन विश्लेषण, परिकल्पना परीक्षण, प्रतिगमन विश्लेषण, मल्टीवेरिएट विश्लेषण
प्रोग्रामिंग और उपकरण: पायथन (NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn), R, MATLAB, SQL, LaTeX, Tableau
डेटा विज्ञान: मशीन लर्निंग (SVM, रैंडम फ़ॉरेस्ट, न्यूरल नेटवर्क), डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा खनन, बड़े डेटा विश्लेषण
डोमेन विशेषज्ञता: जोखिम मॉडलिंग, वित्तीय गणित, संचालन अनुसंधान, मात्रात्मक वित्त
