Noida, Uttar Pradesh, India
I am a final-year AI & Data Science student with a strong interest in Data Analytics and Machine Learning. I enjoy working with data to uncover patterns, derive insights, and support data-driven decisions. I have hands-on experience with Python, SQL, and tools like Pandas, NumPy, Power BI, AWS, and Databricks. My work involves data cleaning, exploratory data analysis (EDA), visualization, and building machine learning models ⚙️ Alongside my technical skills, I also have proficiency in the Japanese language (JLPT N4), enabling me to collaborate in global environments 🌏 I am currently seeking opportunities in Data Analytics and related roles where I can apply my skills, grow continuously, and contribute to meaningful projects. Key Skills: ⭐ Python | SQL | Data Analytics | Machine Learning ⭐ AWS | Databricks | Power BI ⭐ Pandas | NumPy | Data Visualization | EDA ⭐ Japanese Language (JLPT N4) 私はAI・データサイエンス専攻の最終学年の学生で、データ分析と機械学習に強い関心を持っています。データを扱ってパターンを発見し、洞察を引き出し、データに基づいた意思決定を支援する作業を楽しんでいます。 Python、SQL、およびPandas、NumPy、Power BI、AWS、Databricksなどのツールを実際に使用した経験があります。私の業務には、データクレンジング、探索的データ分析（EDA）、可視化、そして機械学習モデルの構築が含まれます ⚙️ 技術的なスキルに加え、日本語（JLPT N4）にも精通しており、グローバルな環境での協業が可能です 🌏 現在は、自身のスキルを活かし、継続的に成長しながら、意義あるプロジェクトに貢献できるデータアナリティクスおよび関連職種の機会を探しています。 主なスキル： ⭐ Python | SQL | データアナリティクス | 機械学習 ⭐ AWS | Databricks | Power BI ⭐ Pandas | NumPy | データ可視化 | EDA ⭐ 日本語（JLPT N4）
⭐ Developed an end-to-end ML pipeline to process medical data from handwritten prescriptions, PDFs, and documents using OCR & NLP techniques ⭐ Built models to predict potential diseases based on prescribed medicines and extracted medical information ⭐ Designed a system to recommend lifestyle and diet plans using BMI and predicted health conditions ⭐ Performed data cleaning, feature engineering, and exploratory data analysis (EDA) on healthcare datasets ⭐ Worked with Python, SQL, Pandas, NumPy, and integrated solutions on AWS & Databricks ⭐ Contributed to improving automation in medical data interpretation for real-world healthcare use cases