Raghu Ram Vadali - Telco-Kundenabwanderungsprognose

Q: Wo ist Raghu Ram ansässig?

Raghu Ram ist in München, Deutschland ansässig.

Q: Welche Sprachen spricht Raghu Ram?

Raghu Ram spricht folgende Sprachen: Hindi (Muttersprache), Telugu (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten) .

Q: Wie viele Jahre Erfahrung hat Raghu Ram?

Raghu Ram hat mindestens 15 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Raghu Ram in mindestens 6 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 7 Monate . Beachten Sie, dass Raghu Ram möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Q: Was ist das neueste Projekt von Raghu Ram?

Die neueste Position von Raghu Ram ist Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline bei Selbst initiiertes Projekt .

Q: Für welche Unternehmen hat Raghu Ram in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Raghu Ram für Selbst initiiertes Projekt und ARRK Engineering gearbeitet.

Q: In welchen Industrien hat Raghu Ram die meiste Erfahrung?

Raghu Ram hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Automotive , Lebensmittel und Getränke und Informationstechnologie . Raghu Ram hat auch etwas Erfahrung in Telekommunikation und Bank- und Finanzwesen .

Q: In welchen Bereichen hat Raghu Ram die meiste Erfahrung?

Raghu Ram hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Produktentwicklung , Projektemanagement und Forschung und Entwicklung . Raghu Ram hat auch etwas Erfahrung in Business Intelligence , Informationstechnologie und Finanzen .

Q: In welchen Industrien hat Raghu Ram kürzlich gearbeitet?

Raghu Ram hat kürzlich in Industrien wie Automotive , Lebensmittel und Getränke und Informationstechnologie gearbeitet.

Q: In welchen Bereichen hat Raghu Ram kürzlich gearbeitet?

Raghu Ram hat kürzlich in Bereichen wie Produktentwicklung , Projektemanagement und Forschung und Entwicklung gearbeitet.

Recommended expert

München, Deutschland

Erfahrungen

Juli 2025 - Juli 2025

1 Monat

Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline

Selbst initiiertes Projekt

Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.

März 2025 - März 2025

1 Monat

Aktienkursanalyse und Risikomodellierung

Selbst initiiertes Projekt

Analysierte historische Aktienkursdaten von Yahoo Finance anhand der bereinigten Schlusskurse.
Berechnete einfache und exponentielle gleitende Durchschnitte, um Markttrends zu erkennen.
Bewertete die Performance durch tägliche und kumulative Renditen.
Visualisierte Korrelations-Heatmaps und Kernel-Dichte-Schätzungen (KDE).
Bewertete Value at Risk (VaR) auf 95 % und 99 % Konfidenzniveau mithilfe der Varianz-Kovarianz-Methode, historischen Simulation und Monte-Carlo-Simulation mit über 10.000 Durchläufen.
Berechnete Sharpe Ratio und Volatilitätskennzahlen zur Bewertung risikoadjustierter Renditen.

Jan. 2025 - Dez. 2025

1 Jahr

Food101 Multiklassen-Bildklassifikation – Progressives Lernen mit TensorFlow (EfficientNetV2S)

Selbst initiiertes Projekt

Implementierte eine Multiklassen-Bildklassifikation auf dem Food101-Datensatz mit einer progressiven Lernstrategie.
Erstellte progressive Datensätze (10 %, 50 %, 100 %), um gestuftes Modelltraining mit image_dataset_from_directory zu ermöglichen.
Baute eine Input-Pipeline mit 384×384 Bildgröße, Batch-Laden und Datenaugmentation auf.
Setzte EfficientNetV2S, vortrainiert auf ImageNet, mit hybridem Pooling (GlobalAverage + MaxPooling) und Dropout vor der Ausgabe ein.
Phase 1 (10 % Daten): Merkmalsextraktion mit eingefrorenen Schichten, erreichte 52 % Accuracy (15 % Validierung).
Phase 2 (50 % Daten): Feintuning der letzten 30 Schichten mit Label Smoothing, erreichte 80 % Accuracy (25 % Validierung), verbessert auf 83,5 % Accuracy durch mehr Epochen.
Phase 3 (100 % Daten): Feintuning der letzten 30 Schichten mit einer Lernrate von 1e-5, erreichte 83,5 % Accuracy (25 % Validierung).
Erreichte eine Top-1-Accuracy von 83,15 % und eine Top-5-Accuracy von 96,59 %.
Berechnete Precision, Recall, F1-Score und Support pro Klasse.
Plottete die F1-Score-Verteilung pro Klasse und Heatmaps für Precision, Recall und F1.
Analysierte die Precision-vs-Recall-Abwägung und erstellte eine Korrelationsmatrix der Evaluationsmetriken.
Führte eine Fehlklassifikationsanalyse durch, um Klassen mit den meisten Fehlern zu identifizieren, einschließlich der Top-10 fehlklassifizierten Kategorien und Verwechslungsmuster.

Feb. 2015 - Bis heute

11 Jahren 2 Monate

München, Deutschland

Simulationsingenieur / Projektleiter

ARRK Engineering

Leitete Crash-Simulationen und Airbag-Leistungsstudien; entwickelte Predictive-Modelle mit LS-Dyna und Pam-Crash.
Lieferte technische Einblicke und Empfehlungen an funktionsübergreifende Teams und Kunden.

Okt. 2012 - Feb. 2015

2 Jahren 5 Monate

München, Deutschland

CAE-Spezialist / Projektleiter

Tecosim GmbH

Erstellte und validierte Crash-Modelle.
Wandte statistische Methoden und Sensitivitätsstudien an, um die Sicherheitsleistung zu optimieren.

Sept. 2008 - Aug. 2010

2 Jahren

Chennai, Indien

Senior Ingenieur (Unfallanalyst)

Renault-Nissan

Analysierte vollständige Fahrzeug-Crash-Simulationen.
Führte parametrische Studien zur Verbesserung der Crashsicherheit durch.

Industrie Erfahrung

Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.

Erfahren in Automotive (15.5 Jahre), Lebensmittel und Getränke (1 Jahr) und Informationstechnologie (1 Jahr).

Automotive

Lebensmittel und Getränke

Informationstechnologie

Geschäftsbereich Erfahrung

Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.

Erfahren in Produktentwicklung (15.5 Jahre), Projektemanagement (13.5 Jahre) und Forschung und Entwicklung (3.5 Jahre).

Produktentwicklung

Projektemanagement

Forschung und Entwicklung

Zusammenfassung

Maschinenbauingenieur mit über 14 Jahren Erfahrung in der Finite-Elemente-Analyse (FEA), Simulationsmodellierung und vorausschauender Analytik, der sich jetzt in den Bereichen KI, Machine Learning und Deep Learning weiterentwickelt. Versiert in Python, TensorFlow und Scikit-Learn zum Entwerfen und Trainieren von neuronalen Netzen (ANN, CNN, RNN/LSTM) für Regression, Klassifikation, Bilderkennung und Zeitreihenprognosen. Abgeschlossene selbst initiierte Projekte in Computer Vision (Food101-Klassifikation, EfficientNetV2S Transfer Learning), Kundenabwanderungsprognose und Aktienrisikomodellierung, die Expertise in End-to-End-ML-Pipelines, Optimierungstechniken und Modellevaluation zeigen.

Fähigkeiten

Programmiersprachen Und Daten: Python, C, Mysql.
Entwicklungstools: Jupyter Notebook, Git, Pycharm, Vs Code.
Datenanalyse Und Visualisierung: Pandas, Numpy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn.
Machine Learning: Regression, Klassifikation, Clustering, Modellevaluation & -Validierung, Feature Engineering, Xgboost.
Deep Learning (Tensorflow/keras) – Ann & Cnn: Regression, Klassifikation, Bilderkennung, Merkmalsextraktion, Transfer Learning: Vorgefertigte Modelle (Efficientnetv2s, Imagenet).
Deep Learning (Tensorflow/keras) – Optimierung: Dropout, Gewichtszerfall, Lernraten-scheduling, Label Smoothing.
Deep Learning (Tensorflow/keras) – Sequenzen & Zeitreihen: Rnn, Lstm, Gru, Sliding-window-prognose.
Deep Learning (Tensorflow/keras) – Modellevaluation: Precision, Recall, F1, Roc, Analyse Von Fehlklassifikationen.
Maschinenbau: Cad, Fea (Ls-dyna, Pam-crash, Abaqus), Matlab.

Sprachen

Hindi

Muttersprache

Telugu

Muttersprache

Englisch

Verhandlungssicher

Deutsch

Fortgeschritten

Ausbildung

Okt. 2010 - Sept. 2012

Universität Stuttgart

Master of Science, Rechnergestützte Mechanik von Materialien und Strukturen · Rechnergestützte Mechanik von Materialien und Strukturen · Stuttgart, Deutschland

Okt. 2000 - Juni 2004

Jawaharlal Nehru Technische Universität

Bachelor of Engineering, Maschinenbau · Maschinenbau · Indien

Zertifikate & Bescheinigungen

Data-Science-Bootcamp

Udemy

Machine Learning A-Z: KI, Python

Udemy

Python für Datenanalyse und Visualisierung

Udemy

TensorFlow Bootcamp für Deep Learning

Udemy

MySQL für Datenanalyse & BI

Udemy

Profil

Erstellt

Dezember 2025

Stand

Dezember 2025

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Frequently asked questions

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Wo ist Raghu Ram ansässig?

Raghu Ram ist in München, Deutschland ansässig.

Welche Sprachen spricht Raghu Ram?

Raghu Ram spricht folgende Sprachen: Hindi (Muttersprache), Telugu (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).

Wie viele Jahre Erfahrung hat Raghu Ram?

Raghu Ram hat mindestens 15 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Raghu Ram in mindestens 6 verschiedenen Rollen und für 4 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 3 Jahre und 7 Monate. Beachten Sie, dass Raghu Ram möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.

Für welche Rollen wäre Raghu Ram am besten geeignet?

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Raghu Ram gut geeignet für Rollen wie: Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline, Aktienkursanalyse und Risikomodellierung, Food101 Multiklassen-Bildklassifikation – Progressives Lernen mit TensorFlow (EfficientNetV2S).

Was ist das neueste Projekt von Raghu Ram?

Die neueste Position von Raghu Ram ist Telco-Kundenabwanderungsprognose – End-to-End-ML-Pipeline bei Selbst initiiertes Projekt.

Für welche Unternehmen hat Raghu Ram in den letzten Jahren gearbeitet?

In den letzten Jahren hat Raghu Ram für Selbst initiiertes Projekt und ARRK Engineering gearbeitet.

In welchen Industrien hat Raghu Ram die meiste Erfahrung?

Raghu Ram hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Automotive, Lebensmittel und Getränke und Informationstechnologie. Raghu Ram hat auch etwas Erfahrung in Telekommunikation und Bank- und Finanzwesen.

In welchen Bereichen hat Raghu Ram die meiste Erfahrung?

Raghu Ram hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Produktentwicklung, Projektemanagement und Forschung und Entwicklung. Raghu Ram hat auch etwas Erfahrung in Business Intelligence, Informationstechnologie und Finanzen.

In welchen Industrien hat Raghu Ram kürzlich gearbeitet?

Raghu Ram hat kürzlich in Industrien wie Automotive, Lebensmittel und Getränke und Informationstechnologie gearbeitet.

In welchen Bereichen hat Raghu Ram kürzlich gearbeitet?

Raghu Ram hat kürzlich in Bereichen wie Produktentwicklung, Projektemanagement und Forschung und Entwicklung gearbeitet.

Was ist die Ausbildung von Raghu Ram?

Raghu Ram hat einen Master in Rechnergestützte Mechanik von Materialien und Strukturen from Universität Stuttgart und einen Bachelor in Maschinenbau from Jawaharlal Nehru Technische Universität.

Ist Raghu Ram zertifiziert?

Raghu Ram hat 5 Zertifikate. Darunter sind: Data-Science-Bootcamp, Machine Learning A-Z: KI, Python und Python für Datenanalyse und Visualisierung.

Wie ist die Verfügbarkeit von Raghu Ram?

Raghu Ram ist sofort vollzeit verfügbar für passende Projekte.

Wie hoch ist der Stundensatz von Raghu Ram?

Der Stundensatz von Raghu Ram hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab. Bitte verwenden Sie die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting zu planen und die Details zu besprechen.

Wie kann man Raghu Ram beauftragen?

Um Raghu Ram zu beauftragen, klicken Sie auf die Meet-Schaltfläche im Profil, um ein Meeting anzufragen und Ihre Projektanforderungen zu besprechen.

Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen

Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.

1000

750

500

250

⌀ Markt: 830-990 €

Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freiberufler in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.

Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.