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Param Pambhar

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Projekte

Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Frontend Engineering with Prediction Game

Junior Front-End Engineer · Softwareentwicklung · Juli 2026

84/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built a complete World Cup prediction game end to end: rendered the fixture board, scored picks with the exact 5/2/0 rules, derived team attack strengths from real results, and used them in a bot predictor that auto-picks every match. Also deployed the finished experience to a live https Netlify URL for immediate sharing.

Bewertet nach

  • Scoring engine correctness30%
  • Prediction model genuinely from real data25%
  • Game completeness and leaderboard soundness25%
  • Shipped and shareable: live deployed URL20%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Implemented the exact scoring rubric, including correct handling of draws and exact-score matches.
  • Computed team strengths from a real-results sample and used those strengths inside the bot prediction logic.
  • Shipped a live Netlify deployment URL that matches the project’s shareable-delivery requirement.
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Model Evaluation
  • End-to-End Game Assembly
Meine eingereichte Arbeit18 Aufgaben

10 Aufgaben · 11 Zeilen · JavaScript · 8 Textantworten · 535 Wörter

  • Lab Orientation647 Zeichen
  • Example Render FixturesJavaScript · 2.2k Zeichen
  • Act1 Fixtures FormJavaScript · 3.6k Zeichen
  • Act2 Scoring FunctionJavaScript · 2.7k Zeichen
  • Example Compute StrengthsJavaScript · 2.0k Zeichen
  • Act3 Compute Strength108 Zeichen
  • Act3 House Bot108 Zeichen
  • Act4 Leaderboard63 Zeichen
  • Act5 Assemble2 Zeilen
  • Final Submission124 Zeichen
  • Lab Orientation56 Wörter
  • Example Render Fixtures111 Wörter
  • Act1 Fixtures Form116 Wörter
  • Act2 Scoring Function99 Wörter
  • Example Compute Strengths150 Wörter
  • Act3 Compute Strength1 Wort
  • Act3 House Bot1 Wort
  • Act4 Leaderboard1 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

Energy and Renewable: Machine Learning for the Power Grid

Junior Machine Learning Engineer · KI / ML · Juli 2026

92/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end turbine yield predictor using leakage-free sensor inputs and a genuine time-based holdout. Trained and compared a LinearRegression baseline with a RandomForest model, then evaluated the final model on unseen later-period data with MAE, RMSE, R², and residual analysis. Authored a concise model card that explains intended use, excluded downstream emissions features, and the model’s operating limits.

Bewertet nach

  • Build and validate the model correctly35%
  • Optimize and evaluate honestly25%
  • Write the Model Card (clarity + honesty)25%
  • Explain it to a non-expert15%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Correctly excluded CO and NOx as downstream outputs and kept only the eight legitimate ambient/turbine sensor features.
  • Used an earlier-years train split and later-years test split, avoiding a random shuffle on time-ordered data.
  • Compared a LinearRegression baseline against a tuned RandomForest and reported MAE, RMSE, and R² on held-out data.
  • Read the residuals and explicitly identified heteroscedasticity as a real limitation.
  • Leakage-Free Feature Selection
  • Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 13 Zeilen · Python, JavaScript · 8 Textantworten · 363 Wörter

  • Problem Frame112 Zeichen
  • Leakage Flags113 Zeichen
  • Train Validate BaselinePython · 931 Zeichen
  • Train Validate ForestPython · 1.8k Zeichen
  • Train Validate120 Zeichen
  • Tune Evaluate SetupPython · 1.5k Zeichen
  • Tune Evaluate ResidualsPython · 2 Zeilen
  • Tune Evaluate132 Zeichen
  • Residual Read216 Zeichen
  • Drift Monitor91 Zeichen
  • Model Card959 Zeichen
  • Teach BackJavaScript · 817 Zeichen
  • Problem Frame2 Wörter
  • Leakage Flags1 Wort
  • Train Validate Baseline65 Wörter
  • Train Validate Forest91 Wörter
  • Train Validate1 Wort
  • Tune Evaluate Setup110 Wörter
  • Tune Evaluate Residuals92 Wörter
  • Tune Evaluate1 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
2Abgeschlossene Projekte
2Verifizierte Zertifikate
88Durchschnittsnote
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