Uzair Arshed

• Cleaned, transformed, and structured raw data for analysis and modeling

• Performed exploratory data analysis (EDA) to uncover trends and insights

• Built and tuned machine learning models for classification, prediction, and clustering

• Developed NLP pipelines for sentiment analysis, text classification, and entity extraction

• Created interactive dashboards and reports using Plotly, Seaborn, and Power BI

• Engineered features to enhance model performance and interpretability

• Automated data pipelines with Pandas, SQL, and Apache Airflow

• Deployed ML models into production via REST APIs using Flask and FastAPI

• Conducted statistical analysis (regression, A/B testing, hypothesis testing)

• Collaborated with clients to define KPIs, business logic, and data strategies

• Maintained code quality with Git, version control, and clear documentation

Daten Ingestion von MariaDB und Apache Solr - Datenvorbereitung und -bereinigung- Umfangreiche Analyse der Daten, um Erkenntnisse zugewinnen- Angewandte mehrere Transformatormodelle, um unsereTextdaten am besten anzupassen- Entwicklung einer NLP-Anwendung oder einesAnnotationstools- Dokumentation und Präsentation des Prozesses

Software/Werkzeug: Apache Solr, MariaDB, SQL, Pandas, NumPy. PySpark,Transformermodellen, BERT, RoBERTa, BERTopic, KeyBERT, FASTAPI, GitHub, VS Code, Jupyter Notebook, GCP

• Entwickelte Netzkonzepte, strategische Planung und Optimierung (CAPEX) von

FTTX-Netzen zur Umsetzung

• Konzeption von Netzen mit dazugehöriger Dimensionierung, Entwurfs und

Detailplanung, Erstellung von Strukturplänen für den Bau von Glasfasernetzen

• Detaillierte Trassenplanung und Optimierung für die Glasfaserprojekte

• Umfangreiche Analyse der Planungsdaten in MS Excel

• Vorbereitung der Planungsunterlagen für das Projekt

• Projektdokumentation und Kundenübergabe

Software/Werkzeug:

GeoStruct IMS, AutoCAD, Geographic Information System (GIS), MS Office