Обучаюсь на 4 курсе прикладной математики и информатики Языки программирования: Java (основной), Python, Kotlin, JS Навыки: 1. Навыки работы с backend, владение Spring Boot, работа с MongoDB и MySQL. 2. Опыт проектирования баз данных. 3. Опыт работы с React. 4. Опыт работы с Kafka, GraphQL. 5. Математическая база. 6. Навыки работы со средствами миграции баз данных: Liquibase и Mongock 7. Базовые навыки работы с Docker. 8. Базовое знание OpenCV (Android/Java). 9. Опыт работы...

GitHub

Имею опыт с такими технологиями, как : Из backend знаком с Java Spring Boot, Spring Security, понимаю микросервисную архитектуру, OAuth2, JWT authentication Frontend: VueJs(Vue 3 и его экосистема, vue-router, pinia, и т. д.), TypeScript, SPA. Работал с технологиями: Java(Kotlin) - Spring Boot, Spring Security - OAuth2 flow, Spring Authorization Server Python - Jupyter Notebooks, DS/ML. Тут стоит упомянуть, что работал с машинным/глубоким обучением в рамках олимпиадных...

Обладаю отличной математической базой (выпускник МГТУ им. Н.Э. Баумана). Там же познакомился с Python и не прекращаю его использование. Закончил профессиональную переподготовку от Яндекса ("Специалист по Data Science") Направления machine learning: Classic ML (преимущественное), NLP, CV, FCNN Data Science tools: Python 3, Pandas, Jupyter, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Seaborn, Matplotlib, CatBoost, LightGBM, Statmodels, Pymystem3/NLTK, RuBert, PyTorch, transformers, Keras Analytics...

Data Science проект для оператора связи «ТелеДом»

Специализации:АналитикДата-сайентистОпыт работы в финансовых организация более 5 лет (МФО, банки). Навыки: - выявление проблемных мест в процессах и внесение предложений по их оптимизации/автоматизации - cоздание моделей (скоринг-модели и другие автоматические проверки), - интеграция с внешними компаниями / источниками данных - оптимизация процессов и структур - работа с ИТ-командой, - разработка технических заданий - миграции с SAS на python (микросервисная архитектура) в кредитном...

Я специалист в области Data Science и Machine Learning с практическим опытом 2 года. Имею компетенции, опыт реализации проектов и решения задач по обеспечению сбора потоковых данных, взаимодействие с API провайдеров данных, написание экстракторов, подготовки и организации хранения данных (SQL, AWS S3), анализа данных, построения различных моделей машинного обучения: Catboost, XGBoost, SVM, логистическая регрессия, DBSCAN, K-means и прочее). Реализовывал проекты Computer vision...

Занимаюсь Data Science/разработкой на Python. Работаю как с задачами компьютерного зрения, анализа текстов, так и с классическим машинным обучением. Предпочитаемый стек технологий: Python, Pytorch, Scikit-learn, Catboost, PostgreSQL, Docker.

Data Scientist в МегаФон

Ключевые навыки: Использую Python для машинного обучения, имею опыт работы с моделями CatBoost, LightGBM, LinearRegressor. Имею опыт работы с библиотеками Pandas, Sklearn, Numpy, Matplotlib, Seaborn. Умею работать с базами данных и составлять сложные запросы в PosgreSQL. Прошёл обучение от компании «Яндекс» - специалист по Data Science. Также проходил совместное обучение от двух университетов - Иннополис и СамГМУ - «Цифровая инженерия в Здравоохранении». Выполненные проекты: ...

Я выпускник онлайн-курса 'Специалист по Data Science' и стремлюсь применить приобретенные навыки. За время обучения и самостоятельно освоил работу линейных моделей, моделей машинного обучения, библиотек Python, SQL и Git. Имел 3-летний опыт управления командой из 5 человек, а так же работы в сфере образования: больше года являлся классным руководителем в частной школе. Есть опыт публичных выступлений; групповой работы над разработкой KPI, участия и управления фокус-группами. В свободное...

Оптимизация потребления электроэнергии на этапе обработки стали

Добрый день! Меня зовут Егор, я начинающий аналитик. Я работаю в маркетинговой команде 6 лет, понимаю все ее процессы и метрики. Параллельно я учился программированию (java), потом на аналитика данных (в Яндекс). В своем последнем проекте я проводил исследование для сервиса аренды пауэербанков, что позволило выявить неээфективные точки продаж. Мои навыки: - Excel, SQL (Postgre, MySQL: вложенные запросы, оконные функции) - Python (для анализа и визулизации данных : pandas,numpy,scipy) -...

Работаю в Мотив НТ

Подробное резюме на hh - https://astrakhan.hh.ru/resume/29501010ff0bd233c30...

Портфолио на гитхаб

Имею успешный опыт в разработке систем компьютерного зрения и систем прогнозирования. Пишу чистый код. Хорошо разбираюсь в чужом коде. Нацелен на дальнейшее развитие в сфере работы с большими данными.

Опыт работы 12 лет

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАВЫКИ Languages programs: Python+Python(ООП), SQL; СУБД: MS Excel, MySQL, MS SQL, PgSQL, Power BI; Python environment: Jupyter Notebook, PyCharm; Python parsing: Beautiful soup, requests; Python Data analysis stack: numpy, pandas, matplotlib, seaborn; Python ML stack: scipy, statmodels, sklearn, scikit-learn, LightGBM, XGboost, CatBoost; Python models ML:LinearRegression, LogisticRegression, DecisionTree, SVR, LightGBM, XGBoost, CatBoost; Other: Bash, git; Soft skills:...

На данный момент занят разработкой системы управления и мониторинга зданий на основа моделей машинного обучения

Web-разработка с 1999 года: сайты, парсеры, большие базы данных (clickhouse), машинное обучение (catboost)

Аналитик данных, BI аналитик

Привет! Я — Даниель, Machine Learning Engineer, и вот уже более 2-х лет занимаюсь разработкой нейросетей, машинным обучением и анализом данных. Я разрабатываю интеллектуальные решения, такие как автоматические системы анализа текстов, чат-боты, рекомендательные системы и другое Мои основные инструменты: Python, Hugging Face, Pandas, PyTorch. Я работаю с алгоритмами для обработки естественного языка, такими как BERT, GPT, RandomForest, LightGBM, XGBoost, Catboost и многими другими По вопросам...

ФИО: Кейно Андрей Вячеславович ОБРАЗОВАНИЕ: 1989 - Физик Новосибирский Государственный Университет, Физический Факультет, кафедра аэродинамики и аэрофизики. 1995 – Аспирант, Аспирантура НЭТИ, по специальности Молекулярная физика и теплофизика Примеры решения задач: Примеры кода: https://github.com/AndreiKeino/CSharp-like-propert... https://github.com/AndreiKeino/camex Пример вебсайта: https://asset-master.net/ Примеры...

Опыт работы: - 2022 - настоящее время: data science, машинное обучение; использование статистических и ML моделей для задач биологии/медицины; Python, pandas/numpy/scipy, tensorflow/catboost; - 2019 - 2022: backend для сайтов на django, разработка приложений для Android и iOS; - 2011 - 2018: Яндекс: data science, машинное обучение; создание и поддержка сервисов по автоматическому регулярному обучению моделей, классификации данных, мониторинг/графики ключевых показателей. Технологии:...

Рад приветствовать вас! Разработка сайтов любой сложности под ключ (full-stack) Machine Learning - Дизайн: Figma / Photoshop - Вëрстка: флекс / boot (адаптивно) - Stack: PHP, HTML, CSS, JS, JQUE, SQL, API etc - Frames / cms: Laravel, Yii2, Bitrix, Opencart, Wordpress, React etc, Ddjango - Опыт: 10+ лет - Computer Vision - NLP - Graph Neural Networks - RecSystems - Machine Learning - Pytorch, tensorflow, sklearn, catboost - Большой опыт работы с базами данных (PostgreSQL, MySQL+MariaDB, Mongo)...

Автомобили

Красота

Туризм

Высшее техническое образование Data scientist 2 года Стек: Programming: Python ML: scikit-learn, xgboost, catboost Data Workflow: Pandas, SQL, Numpy, scipy Deep learning: PyTorch, OpenCV, keras, TensorFlow BI - Google Datastudio Scraping: Selenium, BS4 Deployment: Git, Docker, MLFlow Extras: A/B testing

Победитель Всероссийского чемпионата проекта "Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект" 22. Решил задачу анализа данных: "Разработка концепции ранжирования районов города по уровню самодостаточности на основе больших данных." Шесть раз становился призером чемпионатов по Искусственному интеллекту 2022: Сезон ИИ, цифровой прорыв, что является рекордом для цифрового прорыва в 2022 году. Решал задачи: классификации текстов, детекции объектов на изображении, регрессии(прогнозирование...

Опыт: Python (4 года)Анализ данных: визуализация, A/B-тестирование и статистический анализ (4 года)Машинное обучение: классический ML, глубокое обучение, кластеризация (3 года)ML-разработка и дата-пайплайны (1 год)Подобно чем владею и чему обучу: Анализ данных на Python: 1.1 Jupyter Notebook (Google Colab) 1.2 Обработка и чистка данных: Pandas, Numpy 1.3 Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, Tableau 1.4. Статистический анализ и A/B-тесты: Scipy, StatsmodelsМашинное обучение 2.1....