Gaurav Vaishnav

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Gaurav Vaishnav

Computer Science · Shri Vishwakarma Skill University

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Projekte

Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

AI-Assisted Code Modernization with IBM

Junior Software Engineer · Softwareentwicklung · Oktober 2026

96/ 100

Basierend auf einer öffentlichen Fallstudie von IBM · nicht mit IBM verbunden

Built and verified an end-to-end modernization of a legacy fleet-maintenance service: fixed the wear calculation, handled missing service readings safely, corrected the nightly report’s average and crash path, and repaired a hidden mileage-conversion bug in the helpers. Also added the missing regression test, documented the agent review in NOTES.md, and produced a breakdown-risk analysis grounded in the actual fleet history data rather than assumptions.

Bewertet nach

  • Fix and extend the repo with the agent35%
  • Diagnose the bug20%
  • Direct and audit the AI agent25%
  • Explain it like an engineer20%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Caught the floor-division wear bug and correctly predicted the near-worn car should read about 99%
  • Swept the helper module and fixed the quiet km-to-miles conversion error that no test directly caught
  • Kept the 15000 km interval and 80% threshold unchanged while still modernizing the code style
  • Wrote a data-driven risk analysis that explicitly rejects the tempting but unsupported age/odometer story
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Model Evaluation

Das Ergebnis

Zum Codegaurvais / proov-km-waechter-fix
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 2.3k Zeichen · 8 Textantworten · 84 Wörter

  • Division Predict70 Zeichen
  • Diagnose Line130 Zeichen
  • Diagnose Why136 Zeichen
  • Scope Prompt66 Zeichen
  • Audit Findings158 Zeichen
  • Audit Why172 Zeichen
  • Acceptance Checklist147 Zeichen
  • Bob Trial Click74 Zeichen
  • Bob Ready60 Zeichen
  • Template Repo Click82 Zeichen
  • Verify Report71 Zeichen
  • Exec Pitch1.1k Zeichen
  • Division Predict1 Wort
  • Diagnose Line10 Wörter
  • Diagnose Why22 Wörter
  • Scope Prompt1 Wort
  • Audit Findings1 Wort
  • Audit Why25 Wörter
  • Acceptance Checklist23 Wörter
  • Bob Trial Click1 Wort

Bewusst zusammengefasst — der eingereichte Code und die Texte bleiben privat, damit diese Seite nicht als Lösungsvorlage dient. Die vollständige Einreichung steht hinter dem verifizierten Zertifikat.

Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Business Analytics Sprint

Data Science · August 2026

91/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end profit investigation that started with structured hypotheses and a data audit, then validated the core drivers with SQL, pivot analysis, and a Pareto-style root-cause ranking. The work culminated in a boardroom-ready recommendation set and executive summary that linked discount discipline, logistics efficiency, and raw-material cost control to a credible recovery path.

Bewertet nach

  • Problem Framing & Hypotheses10%
  • Data Analysis & SQL30%
  • Root-Cause & Forecasting25%
  • Dashboard & Visualization15%
  • Executive Communication & Strategy20%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Built a structurally sound hypothesis set around raw materials, logistics, and discounting before analysis
  • Computed category margin with the correct revenue-minus-cost logic and grouped by category
  • Used a joined regional query to connect margin with discount behavior
  • Translated the analysis into a prioritized boardroom narrative with clear growth-versus-profit framing
  • Leakage-Free Problem Framing
  • Correct SQL Aggregation and Join Logic
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 4.8k Zeichen · 8 Textantworten · 248 Wörter

  • Hypothesis Sheet890 Zeichen
  • KPI Driver Map174 Zeichen
  • Data Audit100 Zeichen
  • Week1 Update648 Zeichen
  • Sql Category Profit297 Zeichen
  • Sql Region Join367 Zeichen
  • Dashboard58 Zeichen
  • Root Causes158 Zeichen
  • Forecast274 Zeichen
  • AI Reflection205 Zeichen
  • Recommendations964 Zeichen
  • Boardroom Deck651 Zeichen
  • Hypothesis Sheet98 Wörter
  • KPI Driver Map1 Wort
  • Data Audit4 Wörter
  • Week1 Update93 Wörter
  • Sql Category Profit19 Wörter
  • Sql Region Join27 Wörter
  • Dashboard1 Wort
  • Root Causes5 Wörter

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Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Data Analytics and AI

Data Science · Juni 2026

84/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

A verified, self-directed industry project — completed and passed a real industry rubric at 84/100 on ProoV.

Bewertet nach

  • Exploratory Data Analysis20%
  • Time-Series Analysis25%
  • Forecasting Model Building35%
  • Business Communication20%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Compared three forecasting approaches with MAE, RMSE, and MAPE on a sequential holdout split
  • Correctly identified SARIMA as the strongest model for seasonal demand forecasting
  • Produced meaningful regional and product/channel insights tied to retail strategy
  • Used decomposition, moving averages, and ACF to support time-series interpretation
  • Data-Driven Decision Making
  • Time-Series Analysis
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 11.7k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 595 Wörter

  • Setup Resource DeliveryPython · 1.0k Zeichen
  • Eda Code 1 LoadPython · 1.6k Zeichen
  • Eda Step 1 Load410 Zeichen
  • Eda Code 1 Describe2.0k Zeichen
  • Eda Step 1 Describe481 Zeichen
  • Eda Code 1 Timeseries880 Zeichen
  • Eda Step 1 Timeseries460 Zeichen
  • Eda Code 1 Regional1.1k Zeichen
  • Eda Step 1 Regional600 Zeichen
  • Eda Code 1 Product1.6k Zeichen
  • Ts Code 2 Resample1.2k Zeichen
  • Ts Step 2 Resample432 Zeichen
  • Setup Resource Delivery84 Wörter
  • Eda Code 1 Load101 Wörter
  • Eda Step 1 Load54 Wörter
  • Eda Code 1 Describe90 Wörter
  • Eda Step 1 Describe61 Wörter
  • Eda Code 1 Timeseries65 Wörter
  • Eda Step 1 Timeseries61 Wörter
  • Eda Code 1 Regional79 Wörter

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Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Machine Learning for Automotive

KI / ML · Juni 2026

86/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

A verified, self-directed industry project — completed and passed a real industry rubric at 86/100 on ProoV.

Bewertet nach

  • Exploratory Data Analysis20%
  • Feature Engineering25%
  • Model Building & Evaluation35%
  • Business Communication20%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Correctly identified that Random Forest substantially outperformed Linear Regression on R² and MAE.
  • Highlighted the most important pricing drivers, including MPG, car age, and engine size.
  • Connected model performance to a concrete CPO business impact estimate and pricing recommendation.
  • Demonstrated useful EDA insights, including Audi's price premium over VW.
  • Data-Driven Decision Making
  • Feature Engineering
Meine eingereichte Arbeit10 Aufgaben

5 Aufgaben · 6 Zeilen · 5 Textantworten · 166 Wörter

  • VW Sprint1 Complete56 Zeichen
  • VW Sprint2 Complete61 Zeichen
  • VW Sprint3 Complete59 Zeichen
  • VW Business Insights1.3k Zeichen
  • Jupyterlite Code2 Zeilen
  • VW Sprint1 Complete1 Wort
  • VW Sprint2 Complete1 Wort
  • VW Sprint3 Complete1 Wort
  • VW Business Insights162 Wörter
  • Jupyterlite Code1 Wort

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Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
4Abgeschlossene Projekte
4Verifizierte Zertifikate
89Durchschnittsnote
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