Больше информации будет доступно после регистрации
Data scientist
- Занятость:
- График работы:
Опыт работы
Сентябрь 2020 —
июнь 2021
июнь 2021
9 месяцев
Яндекс.Практикум
Студент (Data Science)
1. Предобработка и анализ данных.
Основные инструменты: Python, pandas, NumPy, random, SciPy, matplotlib, seaborn.
Проект: «Критерии успешности видеоигр»: выявление определяющих успешность игры закономерностей для поиска потенциально популярного продукта и планирования рекламных кампаний.
https://github.com/nudwix/educational_projects/tree/main/04_games
2. Классические модели машинного обучения.
Основные инструменты: SKLearn, pandas, NumPy.
Проект: «Анализ прибыли и убытков нефтедобывающей компании»: модель для предсказания добычи нефти с наименьшим риском убытков.
https://github.com/nudwix/educational_projects/tree/main/07_oil_wells
3. Продвинутые методы машинного обучения. Временные ряды.
Основные инструменты: CatBoost, LightGBM, XGBoost, SKLearn, NumPy, pandas, statsmodels.
Проект: «Предсказание стоимости автомобиля»: модель для предсказания рыночной стоимости автомобиля.
https://github.com/nudwix/educational_projects/tree/main/10_car_price
4. Natural language processing.
Основные инструменты: PyTorch, Keras, Transformers, BERT, NLTK, RE.
Проект: «Классификация токсичных комментариев»: модель для классификации комментариев.
https://github.com/nudwix/educational_projects/tree/main/12_nlp
Полный перечень проектов: https://github.com/nudwix/educational_projects/
Основные инструменты: Python, pandas, NumPy, random, SciPy, matplotlib, seaborn.
Проект: «Критерии успешности видеоигр»: выявление определяющих успешность игры закономерностей для поиска потенциально популярного продукта и планирования рекламных кампаний.
https://github.com/nudwix/educational_projects/tree/main/04_games
2. Классические модели машинного обучения.
Основные инструменты: SKLearn, pandas, NumPy.
Проект: «Анализ прибыли и убытков нефтедобывающей компании»: модель для предсказания добычи нефти с наименьшим риском убытков.
https://github.com/nudwix/educational_projects/tree/main/07_oil_wells
3. Продвинутые методы машинного обучения. Временные ряды.
Основные инструменты: CatBoost, LightGBM, XGBoost, SKLearn, NumPy, pandas, statsmodels.
Проект: «Предсказание стоимости автомобиля»: модель для предсказания рыночной стоимости автомобиля.
https://github.com/nudwix/educational_projects/tree/main/10_car_price
4. Natural language processing.
Основные инструменты: PyTorch, Keras, Transformers, BERT, NLTK, RE.
Проект: «Классификация токсичных комментариев»: модель для классификации комментариев.
https://github.com/nudwix/educational_projects/tree/main/12_nlp
Полный перечень проектов: https://github.com/nudwix/educational_projects/
Январь 2018 —
июнь 2021
июнь 2021
3 года 5 месяцев
Управа Гагаринского района
Консультант
Подготовка аналитических справок, отчётов и презентаций по различным районным вопросам.
Мониторинг социальных сетей, отслеживание местных конфликтных ситуаций.
Подготовка закупок, планирование материально-технического обеспечения участковых избирательных комиссий для проведения выборов.
Мониторинг социальных сетей, отслеживание местных конфликтных ситуаций.
Подготовка закупок, планирование материально-технического обеспечения участковых избирательных комиссий для проведения выборов.
Обо мне
Меня интересует Data Science потому что мне интересны технологии искусственного интелекта и машинного обучения, в особенности применение этих технологий в реальных продуктах.
Учу Data Science в Яндекс.Практикуме, прохожу дополнительные курсы по python, ML&DL, SQL на платформах Stepik и Coursera, смотрю 3blue1brown, Lex Fridman, Computerphile, Компьютерные науки (от ШАД Яндекса) на YouTube, дополнительно изучаю mlcourse.ai и dlcourse.ai от ODS, fast.ai. Участник slack ODS.
Умею работать как с рутинными, так и с творческими задачами, как в плановом режиме, так и в состоянии аврала. Успешно проводил переговоры, и совершал необходимые закупки в срок. Умею и люблю работать с техникой, например, переоборудовал один из компьютеров в сервер, на котором установил облачное хранилище и локальный wiki-сайт для внутренней базы знаний.
Во время учебы играл в университетском Что? Где? Когда?, сейчас посещаю паб-квизы, в основном музыкальной направленности. Люблю музыку, настолки и бег.
Тел.: +7 (985) 275-22-33
Email: nudwix@gmail.com
GitHub: https://github.com/nudwix
Telegram: https://t.me/nudwix
Учу Data Science в Яндекс.Практикуме, прохожу дополнительные курсы по python, ML&DL, SQL на платформах Stepik и Coursera, смотрю 3blue1brown, Lex Fridman, Computerphile, Компьютерные науки (от ШАД Яндекса) на YouTube, дополнительно изучаю mlcourse.ai и dlcourse.ai от ODS, fast.ai. Участник slack ODS.
Умею работать как с рутинными, так и с творческими задачами, как в плановом режиме, так и в состоянии аврала. Успешно проводил переговоры, и совершал необходимые закупки в срок. Умею и люблю работать с техникой, например, переоборудовал один из компьютеров в сервер, на котором установил облачное хранилище и локальный wiki-сайт для внутренней базы знаний.
Во время учебы играл в университетском Что? Где? Когда?, сейчас посещаю паб-квизы, в основном музыкальной направленности. Люблю музыку, настолки и бег.
Тел.: +7 (985) 275-22-33
Email: nudwix@gmail.com
GitHub: https://github.com/nudwix
Telegram: https://t.me/nudwix
Образование высшее
2020
Национальный исследовательский университет
Факультет права, Юриспруденция
2018
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва
Факультет государственного управления, Государственное и муниципальное управление
Знание языков
Русский — родной
Иностранные языки
Английский — C1 — Продвинутый
Гражданство, время в пути до работы
- Гражданство:Нет
- Разрешение на работу:Нет
- Желательное время в пути до работы:Не имеет значения