Каталог ИТ-специалистов Аналитика

ОСНОВНЫЕ НАВЫКИ: Разработка технических заданий Аналитическое мышление Работа с базами данных Системный анализ, обработка, расчет Постановка задач разработчикам Анализ данных Работа в команде

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре.

Более 3 лет опыта работы в области python разработки. Большой интерес к Data Mining и анализу, AI технологиям, машинному обучению. Хорошие аналитические навыки и умение решать проблемы. Ориентирован на результат, способен быстро вникать в новые технологии. Есть опыт как самостоятельной работы на проекте, так и в составе команды.

Александр — опытный системный аналитик с 8-летним опытом работы в проектах для различных отраслей: Social Networking, E-commerce & Retail, FinTech & Banking. Он обладает широким спектром навыков и знаний, включая моделирование, документацию, проектирование, API, JSON, SOAP, XML, BPMN, UML, Swagger, Postman, SoapUI, Python, SQL и другие. Александр работал над проектами, связанными с рефакторингом классификатора инцидентов Jira, построением оптимизированного графика работы сотрудников, анализом ассортимента товаров, проектированием BI-системы, внедрением обязательной маркировки товаров и другими задачами. Александр успешно совмещал роль системного аналитика и проектного менеджера, демонстрируя способность к анализу требований, проектированию архитектуры, разработке интерфейсов и технических заданий. Он также участвовал в процессах формирования нормативно-правовых актов и обучении пользователей.

· Владение методами статистического анализа данных; · Опыт работы с большими данными, использование методов для их очистки, обработки и визуализации; · Знания в области вероятностных моделей и их применений; · Разработка и оптимизация моделей ML; · Опыт работы с библиотеками машинного обучения; · Владение Python для анализа данных; Опыт работы с SQL для извлечения и управления данными из БД; · Работа с библиотеками для анализа данных (pandas, numpy) и визуализации (matplotlib, seaborn, plotly); · Опыт работы с инструментами для управления проектами и отслеживания версий кода; · Знание и опыт работы с облачными платформами для анализа данных и машинного обучения; · Разработка и развёртывание моделей; · Бизнес-аналитика и работа с заинтересованными сторонами; · Оптимизация моделей и гиперпараметров, использование методов перекрестной проверки и оценки производительности моделей. · Опыт работы в команде. Udemy: Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize[2004], Deep Learning: Recurrent Neural Networks in Python