Swapnil Chavan — Portfolio

Projekte

Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Business Analytics Sprint

Data Science · Oktober 2026

88/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end profit investigation that framed hypotheses, audited the data, and answered two SQL questions with correct aggregation and join logic. Identified Mobility as the largest category and Asia Pacific as the weakest-margin region, then translated those findings into a prioritized recovery plan, boardroom deck, stakeholder Q&A, and executive summary focused on discount governance and logistics efficiency.

Bewertet nach

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

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6

Wrote correct margin SQL using (revenue - cost) / revenue and grouped by category
Correctly joined regions and surfaced Asia Pacific as the weakest-margin region
Built a coherent recovery narrative linking discount discipline, logistics, and raw-material inflation
Validated AI output by explicitly checking business definitions and schema logic
Structured Problem Framing
Leakage-Free SQL Aggregation

Meine eingereichte Arbeit18 Aufgaben

10 Aufgaben · 7.6k Zeichen · 8 Textantworten · 609 Wörter

Sql Category Profit288 Zeichen
Sql Region Join353 Zeichen
Forecast277 Zeichen
AI Reflection427 Zeichen
Recommendations1.1k Zeichen
Boardroom Deck1.0k Zeichen
Stakeholder Qa1.0k Zeichen
Executive Summary1.1k Zeichen
Bosch Real Case Study1.5k Zeichen
Teach Back493 Zeichen
Sql Category Profit21 Wörter
Sql Region Join28 Wörter
Forecast6 Wörter
AI Reflection55 Wörter
Recommendations109 Wörter
Boardroom Deck94 Wörter
Stakeholder Qa144 Wörter
Executive Summary152 Wörter

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

Fundamentals of Cybersecurity

Cybersicherheit · Oktober 2026

84/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built a complete beginner SOC incident response workflow for a phishing-led breach: triaged the email indicators, mapped the attack to kill-chain stages, identified the anomalous sign-in, extracted the relevant IoCs, and sequenced containment actions that cut access first. Also drafted a GDPR Article 33 notification and an executive incident summary grounded in timestamps, scope, and response actions.

Bewertet nach

Threat Triage & Detection20%
Log Analysis & Investigation30%
Incident Response & Containment20%
Compliance & Breach Notification15%
Executive Communication & Lessons15%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6

Correctly identified all four phishing red flags and reached the malicious verdict
Flagged the impossible-travel sign-in row and tied it to the intrusion path
Ordered containment actions sensibly by cutting access first before broader remediation
Anchored the response to concrete incident facts such as the 72-hour GDPR clock and the Rotterdam login
Leakage-Free Incident Triage
Evidence-Based Log Investigation

Meine eingereichte Arbeit18 Aufgaben

10 Aufgaben · 10.0k Zeichen · 8 Textantworten · 365 Wörter

Phishing Triage186 Zeichen
Killchain Map244 Zeichen
Log Triage170 Zeichen
Ioc Extraction176 Zeichen
Containment Plan373 Zeichen
Breach Notification2.8k Zeichen
Incident Report2.9k Zeichen
Recommendations649 Zeichen
Real Case Analysis1.3k Zeichen
Teach Back1.1k Zeichen
Phishing Triage8 Wörter
Killchain Map12 Wörter
Log Triage9 Wörter
Ioc Extraction8 Wörter
Containment Plan14 Wörter
Breach Notification145 Wörter
Incident Report156 Wörter
Recommendations13 Wörter

Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV

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 a full legacy-code modernization for a fleet maintenance service: fixed the wear calculation so nearly-due cars are flagged, handled missing service readings safely, corrected the nightly report’s average and crash path, and repaired a hidden mileage-conversion bug in shared helpers. Also added a data-driven breakdown-risk analysis that prioritizes active usage signals over total mileage, and documented the review process in NOTES.md.

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 and fixed the quiet helper bug in fleet_utils.km_to_miles, which no test directly covered
Added the missing report test for a car with no last_service_km reading
Wrote a clear, bounded audit of the agent’s mistakes and backed it with verify.py
Leakage-Free Feature Engineering
Honest Model Evaluation
Directed AI Code Review

Das Ergebnis

Zum Codeswapnilchavan0707 / proov-km-waechter-fix

Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 2.9k Zeichen · 8 Textantworten · 165 Wörter

Division Predict70 Zeichen
Diagnose Line130 Zeichen
Diagnose Why152 Zeichen
Scope Prompt66 Zeichen
Audit Findings158 Zeichen
Audit Why382 Zeichen
Acceptance Checklist478 Zeichen
Template Repo Click82 Zeichen
Bob Trial Click138 Zeichen
Verify Report71 Zeichen
Exec Pitch802 Zeichen
Bob Bonus384 Zeichen
Division Predict1 Wort
Diagnose Line10 Wörter
Diagnose Why24 Wörter
Scope Prompt1 Wort
Audit Findings1 Wort
Audit Why58 Wörter
Acceptance Checklist69 Wörter
Template Repo Click1 Wort

Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV