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Ali Ibtisam

Data Science Undergraduate — Data Scientist| Data-Science-Student — Data Scientist|

CGPA 3.89/4.0 data science student who builds end-to-end pipelines and predictive models. From raw SQL to Random Forest to Power BI dashboards — I turn data into decisions. Data-Science-Student (Notendurchschnitt 3.89/4.0), der End-to-End-Pipelines und prädiktive Modelle entwickelt. Von SQL über Random Forest bis hin zu Power-BI-Dashboards — ich mache aus Daten Entscheidungen.

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CGPA / 4.0 Schnitt / 4.0
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Records Processed Datensätze verarbeitet
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Ali Ibtisam
Ali Ibtisam
data_science.undergraduate()
PythonML Power BISQL Scikit-Learn
Python / ML95%
BI / Visualization88%
SQL / Data Eng.82%
⭐ CGPA 3.89 / 4.0 — Fully Funded Scholar
Technical Arsenal Technisches Arsenal

Skills & Technologies Fähigkeiten & Technologien

🐍
Core Language Kernsprachen
Python Ecosystem Python-Ökosystem
Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Seaborn Streamlit
95%
🤖
ML & Analytics ML & Analytik
Machine Learning Maschinelles Lernen
Random Forest Regression Classification Time-Series EDA A/B Testing
90%
📊
Business Intelligence Business Intelligence
BI & Visualization BI & Visualisierung
Power BI Tableau Excel Data Viz Statistical Inference
88%
🗄️
Data & Infra Daten & Infrastruktur
Data Engineering Data Engineering
SQL API Integration Git / GitHub Jupyter QA Testing
82%
🔧
Feature Engineering Feature Engineering
Advanced Analytics Fortgeschrittene Analytik
Lag Variables Rolling Windows Predictive Modeling Churn Analysis
85%
📈
Soft Skills Soft Skills
Communication Kommunikation
Stakeholder Reporting Technical Sessions Peer-to-Peer KPI-Driven
90%
Featured Work Ausgewählte Arbeiten

End-to-End Projects End-to-End-Projekte

2025
SYS_NOMINAL
SmartStock — Retail Demand Forecasting SmartStock — Einzelhandels-Nachfrageprognose
Random Forest · SQL · Power BI
End-to-end sales forecasting pipeline processing 50,000+ transactions via SQL extraction, ML modeling, and automated inventory classification across 10 store segments. End-to-End-Umsatzprognose-Pipeline, die 50.000+ Transaktionen verarbeitet, inklusive SQL-Extraktion, ML-Modellierung und automatisierter Klassifizierung des Bestands für 10 Filialsegmente.
R² = 0.9576 MAE = 72.69 −35% Stockouts −35% Fehlbestände +23% Accuracy +23% Genauigkeit
Python Random Forest SQL Power BI Time-Series Feature Eng.
Access Terminal // GitHub Terminal öffnen // GitHub
2026
SYS_NOMINAL
Customer Churn Prediction Kundenabwanderungs-Prognose
Logistic Regression · Random Forest · EDA
EDA on 7,000+ telecom records, identifying 6 high-risk churn segments. Built classifiers with 87% recall on churn class for precision retention targeting. Exploratorische Datenanalyse (EDA) von 7.000+ Telekommunikationsdaten zur Identifizierung von 6 Hochrisikosegmenten. Entwicklung von Klassifikatoren mit 87% Sensitivität (Recall) für gezielte Kundenbindungsmaßnahmen.
87% Recall 87% Sensitivität 7K+ Records 7K+ Datensätze +12% Precision +12% Präzision 6 Segments 6 Segmente
Python Logistic Regression Random Forest EDA Seaborn Scikit-Learn
Access Terminal // GitHub Terminal öffnen // GitHub
Professional History Beruflicher Werdegang

Work Experience Berufserfahrung

Jan 2026 – Jun 2026 GeeksforGeeks Remote · Malaysia
Campus Ambassador Campus-Botschafter
  • Recruited 60+ students in 3 months, exceeding regional KPIs by 20% via LinkedIn and peer-to-peer campaigns. Gewinnung von über 60 Studierenden in 3 Monaten, wodurch die regionalen KPIs dank LinkedIn- und Peer-to-Peer-Kampagnen um 20 % übertroffen wurden.
  • Increased weekly active platform users by 35% by promoting data science challenges based on engagement metrics. Steigerung der wöchentlich aktiven Nutzer auf der Plattform um 35 % durch die datenbasierte Förderung von Data-Science-Wettbewerben.
  • Facilitated 3 technical sessions on Python and ML careers to 40+ attendees, achieving 85% positive feedback. Organisation und Durchführung von 3 technischen Vorträgen über Python und Karrierewege im Bereich ML für über 40 Teilnehmer mit einer Zufriedenheitsrate von 85 %.
Academic Background Akademischer Werdegang

Education & Qualifications Ausbildung & Qualifikationen

Bachelor of Data Science (Honours)
Albukhary International University (AIU), Malaysia
Oct 2025 – Expected 2028 · Fully Funded Scholarship Okt 2025 – Voraussichtlich 2028 · Vollstipendium
Data Science Fundamentals Grundlagen der Datenwissenschaft Python Programming Probability & Statistics Wahrscheinlichkeit & Statistik Machine Learning
🇬🇧
English Englisch
Full Professional Fließend
🇵🇰
Urdu
Native Muttersprache
🇩🇪
German Deutsch
Elementary Grundkenntnisse
3.89
CGPA / 4.0 Schnitt / 4.0
🏆 Full Scholarship Vollstipendium
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