रिया पांडे

• फ़ोन: +91 98765 43210
• ईमेल: riya.pande@email.com
• स्थान: पुणे, भारत
• LinkedIn: riya-pande-stats

सारांश

पिछले 7 वर्षों से सांख्यिकीय मॉडलिंग, डेटा विश्लेषण और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स में विशेषज्ञता। जटिल डेटासेट से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकालने और व्यावसायिक निर्णय लेने में सुधार करने का एक सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड है। R, Python, SAS, और SQL का उपयोग करके परिष्कृत सांख्यिकीय समाधान विकसित करने में कुशल।

कार्य अनुभव

वरिष्ठ सांख्यिकीविद्, टेकफिन सॉल्यूशंस -- पुणे, भारत

मार्च 2020 – वर्तमान

• क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन के लिए प्रेडिक्टिव मॉडल (लॉजिस्टिक रिग्रेशन, रैंडम फ़ॉरेस्ट) विकसित और कार्यान्वित किए, जिसके परिणामस्वरूप मॉडल सटीकता में 15% सुधार हुआ।

• विभिन्न व्यावसायिक इकाइयों के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण और A/B टेस्टिंग डिज़ाइन का नेतृत्व किया, जिससे मार्केटिंग अभियानों की प्रभावशीलता में 10% की वृद्धि हुई।

• बड़े डेटासेट को संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए Python और R में कस्टम सांख्यिकीय स्क्रिप्ट तैयार की, जिससे रिपोर्टिंग समय में 20% की कमी आई।

• जूनियर सांख्यिकीविदों की एक टीम को सलाह दी और प्रशिक्षित किया, सर्वोत्तम प्रथाओं और गुणवत्ता मानकों का अनुपालन सुनिश्चित किया।

सांख्यिकीविद्, एनालिटिका कंसल्टिंग -- पुणे, भारत

जून 2017 – फरवरी 2020

• विभिन्न उद्योगों के ग्राहकों के लिए डेटा माइनिंग और सांख्यिकीय विश्लेषण किया, जिसमें ग्राहक खंडन और उत्पाद प्राथमिकता शामिल थी।

• डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Tableau, Power BI) का उपयोग करके प्रमुख निष्कर्षों और सिफारिशों को हितधारकों के सामने प्रस्तुत किया।

• सर्वेक्षण डेटा का विश्लेषण करने और बाजार के रुझानों की पहचान करने के लिए प्रतिगमन विश्लेषण और समय-श्रृंखला मॉडलिंग का उपयोग किया।

• डेटा गुणवत्ता जांच और पूर्व-प्रसंस्करण प्रक्रियाओं में सुधार किया, जिससे विश्लेषण के लिए डेटा की विश्वसनीयता 25% बढ़ गई।

शिक्षा

पुणे विश्वविद्यालय, सांख्यिकी में एम.एससी. -- पुणे, भारत

अगस्त 2015 – मई 2017

फर्ग्यूसन कॉलेज, पुणे, सांख्यिकी में बी.एससी. -- पुणे, भारत

जुलाई 2012 – जून 2015

कौशल

सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर: R, Python (NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn), SAS, SPSS, SQL, Minitab

सांख्यिकीय तरीके: प्रेडिक्टिव मॉडलिंग, रिग्रेशन एनालिसिस, क्लासिफिकेशन, टाइम-सीरीज़ एनालिसिस, हाइपोथेसिस टेस्टिंग, A/B टेस्टिंग, एक्सपेरिमेंटल डिज़ाइन, मल्टीवेरिएट एनालिसिस, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: Tableau, Power BI, Matplotlib, ggplot2

डेटाबेस: MySQL, PostgreSQL, MongoDB

अन्य कौशल: डेटा माइनिंग, डेटा क्लीनिंग, रिपोर्टिंग, प्रेजेंटेशन, प्रोजेक्ट मैनेजमेंट