About Me
Personal data
Возраст: 21 год
Гражданство: Российская Федерация
Местоположение: Москва
Summary
Data Scientist с опытом в машинном обучении и анализе данных более 1 года. Умею находить закономерности в данных и превращать их в рабочие решения. Постоянно изучаю новые технологии и инструменты.
Основные инструменты для работы:
Python (Scikit-learn, matplotlib, pandas, Numpy, tensorflow, keras)
SQL
Jupyter Notebook
Ищу работу на полную или частичную занятость (20 - 40 часов в неделю) дата сайентистом. После получения оффера смогу приступить к работе в течение недели.
Предпочитаю удалённый формат работы. Готов рассмотреть гибридный формат.
Навыки и опыт
Навыки
Python, SQL, Git, PostgreSQL, Jupyter Notebook, Scikit-learn, matplotlib, pandas, Numpy, tensorflow, keras, Markdown, CatBoost, LightGBM, Res-Net, PySpark, deepseek
github.com/Yar-13
За время изучения DS сферы выполнил более 20 проектов различной сложности.
В рамках работы над проектами:
- Проводил обработку и очистку табличных данных, временных рядов, наборов естественного языка и изображений;
- Исследовал данные, визуализируя различные признаки и показывая закономерности;
- Разрабатывал модели машинного обучения для классификации и прогнозирования;
- Применял интепретирование признаков обученной модели и элементы математической статистики;
- Взаимодействовал с базами данных посредством SQL запросов, используя в том числе оконные функции;
Результаты моей деятельности:
- Разработал решение для определения успешности стартапа;
- Повысил эффективность работы научной обсерватории за счёт автоматического определеня температуры звезды;
- Построил модель для определения прибыльного регина добычи нефти;
- Помог сделать процесс обработки металла более эффективным за счёт предсказания итоговой температуры сплава в ковше.
Образование
Яндекс Практикум — образование для качественных изменений в карьере и жизни!
Выполнил более 15 ML-проектов, среди которых 10 проектов по классическому ML (табличные данные), 2 проекта по разработке моделей Computer Vision, 2 проекта по NLP. Стек использованных технологий и инструментов: Python, SQL, PySpark, BERT, Res-Net, CatBoost, LightGBM, Tensorflow, Keras, Jupyter Notebook, Git.
Московский Политех
Большие и открытые данные
2024 - настоящее время
Я получаю высшее образование в передовом Московском Университете. Полностью заочная форма обучения (онлайн) позволяет ставить в приоритет работу и личные проекты.
Дополнительная информация
Думать - это прикольно!
Мой интерес к сфере анализа и изучения данных не случайный. Поиск зависимостей и неочевидных суждений, которые может скрывать в себе информация,- это путь к стабильному развитию.
Изначально в IT я изучал область информационной безопасности и уже успел получить достаточное количество теоретических знаний (2 семестра специалитета “Компьютерная безопасность”), однако наука о данных захвтила моё внимание.
Я учусь в университете по специальности (заочный формат). Чтобы быстро получить актуальные знания, я прошёл курс по Data Science.
Я постоянно стараюсь получать новую информацию, чтобы действовать эффективнее и всегда смотреть на несколько шагов вперёд.
Занимаюсь активными видами спорта. Интересуюсь философией.
