Каталог ИТ-специалистов Аналитика

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

Самая технически сложная и интересная задача: Создание приложения для составления расписания института с возможностью автоматической генерации расписания на основе генетического алгоритма. Моей задачей была реализация сервиса, генерирующего расписания по заданным данным и ограничениям. Куда хочется развиваться: Расширять кругозор в разработке ПО и получать опыт системного анализа в различных сферах. Среди интересных сфер для более отдалённого будущего: машинное обучение, научные исследования, общественно полезные разработки, геймдев. С какими задачами хотелось бы работать: Задачи, не встречавшиеся ранее, которые потребуют изучения нового информации или углубления знаний в уже изученном. Разнообразие привносит интереса к работе, но также немало важна чёткая постановка задачи, не хочется тратить время на осознание, что занимался совсем не там. С какими не хотелось бы: Рутинными задачами переписывания под новый формат или стандарт, или написание однообразных требований к мало отличающимся системам.

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

Аналитик данных с 10+ летним опытом анализа биологических и медицинских данных, и с 2-летним опытом анализа всех данных проекта (google analytics, база данных, ежедневная статистика, модели и прогнозы, статистическая обработка и машинное обучение). - Качественный анализ данных и разработка алгоритмов для повышения производительности. - Комплексная работа с базами данных, использование новых решений для управления информацией. - Прогнозирование и активная работа с другими отделами по добытым данным. - Python3, SQL, Jupiter, Dataspell, Bash, Pandas, Numpy, Scipy, Sklearn и т.д. - Информатика, интеллектуальные устройства, веб-аналитика, анализ данных.

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.

Специалист с обширным знанием разных технологий, работавший на высоконагруженных проектах. Был опыт в проектировании архитектуры.

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.

Получаю удовольствие от преподавания и наставничества, всегда готов протянуть руку помощи.

Свободно владею английским; ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Разработка базы данных Логический и физический дизайн базы данных; Мониторинг производительности БД, Root Cause Analysis; Программирование на PL / SQL, T-SQL, хранимые процедуры, функции; Программирование ETL-процессов с использованием PL / SQL; Data Science: Исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, SciPy; Визуализация данных с использованием Matplotlib, seaborn; Разработка веб-приложений с использованием Flask and Docker; Обучение и тестирование моделей машинного обучения с использованием opencv, scikit-learn, keras, tensorflow, Jupyter Notebook; Data Mining: Предобработка данных: выбросы и пропуски в данных; Построение и оценка регрессионных моделей с применением Логистической регрессии и Дерева принятия решений для задачи банковского скоринга; Text Mining с применением Метода опорных векторов и Наивного Баессовоского классификатора для задачи SMS спам фильтра; Анализ потребительской корзины (Аффинитивный анализ) наа базе сети продовольственных товаров с применением алгоритма Априори на языке R; Разработка интерактивных дашбордов с использованием Tableau, Grafana и Excel Power Query. Дополнительные навыки: Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.

Python Data Analysis Big Data Machine Learning Linux Git Docker SQL Deep Learning NLP Машинное обучение DevOps Bash Английский язык ML Data Scientist OpenCV PyTorch FastAPI NLTK TensorRT XGBoost Flask pandas numpy matplotlib keras transformers uvicorn dvc

Повышение квалификации, курсы: 2023 MADE VK, DS 2019 coursera https://www.coursera.org/, ML, тер вер, лин алгебра Тесты, экзамены: 2019 Geekbrains Geekbrains, Python Для DS

О себе: Постоянно учусь и стремлюсь к знаниям. Высокий уровень самоорганизации и любовь к делу помогают каждый день узнавать что-то новое. Воспринимаю сложные задачи и трудности как очередную ступень на пути вверх. Стек компетенций: • Python (Matplotlib, Numpy, Pandas, Google.colab, Tensorflow, Keras, Torch и др.); • SQL/NoSQL (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, SQLite); • BI платформы (Tableau, Qlik Sense, Power BI); • Сбор данных (Scrapy, Selenium, BeautifulSoup, Xpath); • Методы аналитики маркетинговойактивности, системы web-аналитики; • GIt; • Bash Первую программу для управления заказами и складом для компании занимающийся доставкой воды и кулеров, написал в 2005 году. Работает до сих пор. Писал роботов для биржевой торговли на mql4. Заинтересовался ИИ и пошел учиться в Университет ИИ. Хобби - искусство, графический дизайн, фотография.

Аналитический склад ума, внимательна к деталям, ответственна, люблю учится и совершенствовать свои навыки, общительна, жизнерадостна, всегда открыта новому. Люблю и хочу продолжать развиваться в сфере анализа данных. Сейчас прохожу курс "Визуализация данных в BI-инструментах

Кандидат физико-математических наук - Институт прикладной физики Российской академии наук Диссертация: "Методы повышения частоты и мощности нерелятивистских медленноволновых устройств" (2013 год)

Математическая статистика, машинное обучение, анализ временных рядов, последовательный статистический анализ, задачи оптимизации.