Технологии, которые использовал, кроме чистого python’а: -numpy, numba, pandas, openCV, dlib, dash, cython и прочие ОС: windows, ubuntu 1С 7.7,8.2,8.3.Поддержка, разработка нового функционала с нуля, интеграция разных информационных баз, консолидация отчетности средствами 1С, http, Qlik sense, MS SQL. - Консультирование, написание инструкций и ТЗ, развертка инфраструктуры серверов 1С - проектирование архитектур систем. ODOO ERP

Опыт работы над различными проектами по анализу данных сформирован в процессе обучения в ВУЗе. Участвовал в ряде учебных проектов по анализу данных. В рамках курса "Интеллектуальный анализ данных" работал над различными датасетами с применением моделей машинного обучения, разрабатывал модели кредитного скоринга. Могу строить модели машинного обучения с применением Градиентного Бустинга и Стохастического Градиентного Бустинга. В курсовой работе использовал модель множественной линейной регрессии...

Анализ вакансий на hh.ru

Разрабатываю алгоритмы обработки информации для ответственного программного обеспечения на языках программирования C# и F#. Один из авторов программы "САПСАН", применяемой для акустико-эмиссионного (АЭ) контроля качества сварного соединения в процессе сварки на одном из крупнейших судостроительных заводах России. Автор идеи и реализации алгоритма локации источников АЭ вошедшего в стандарт ФГУП "Крыловский государственный научный центр". В последние годы активно использую алгоритмы глубокого...

Применение DL для сегментации сварочных процессов

Применение DL для распознавания сигналов акустической эмиссии

Универсальный алгоритм локации источников акустической эмиссии

-Есть опыт в создании парсеров разной сложности, в том числе многопоточных. -Умею создавать Телеграм-ботов. -Знаком с многими библиотеками на Python (Matplotlib, Pandas, NumPy, OpenCV, Requests) и популярными API

Python и сопутствующие библиотеки: ML(pandas, sklearn, numpy), DL(PyTorch, NLTK) Готов брать заказы по следующим направлениям: Компьютерное зрение: классификация Машинное обучение: регрессия, классификация, кластеризация, поиск аномалий, анализ тональности текстов, корреляционный анализ и т.д. Написание Telegram-ботов Парсинг данных с сайтов

Парсинг: python, requests, api, beautifull soup, selenium, webdriver Боты: python, aiogram Data-science: python, pandas и пр.

Заканчиваю магистратуру по прикладной математике и информатике (специализация - биоинформатика) в ИТМО.

Python, JS, nodeJS, pandas

Образование - Московский Физико-Технический Институт. Основные навыки: • Python (работа с библиотеками: scikit-learn, numpy, pandas, matplotlib, seaborn, h3, folium, TfidfVectorizer) • Понимание и опыт применения алгоритмов машинного обучения DecisionTree, KNeighborsClassifier, RandomForestClassifier, LinearRegression, Ridge, SGDClassifier, LogisticRegression, LinearSVC • Знание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата • SQL (запросы...

Более десяти лет опыта работы с большими данными. Опыт построения и интерпретации сложных распределений и математических моделей. Опыт работы в крупных международных проектах. Свободно владею английским, китайским, русским языками. Разработка софта и работа с FPGA.

I am Gevorg Harutyunyan currently a Python developer from Armenia. I work in the field of science (High Energy Astrophysics) in an International center. Last 3 years I do data analysis of big data and have straight skills which are mentioned below. Now my general aim is to collect good reviews and so I am ready to solve tasks as accurately as possible to gratify client claims. Looking forward to your positive response and will be grateful to collaborate ▪ OS systems - Windows OS, Linux OS ...

Закончил ВМК МГУ по специальности прикладная математика и информатика. После чего поступил на магистратуру ФКИ МГУ по той же специальности. Мой профиль - анализ данных. Однако, у меня имеется опыт в программировании после университета, поэтому я активно и всё больше использую инструменты для совершенствования и улучшения своей работы: Python (pandas, matplotlib, seaborn, sklearn), Power BI, Excel (VBA, pivot), SQL (join, оконные функции, вложенные запросы). Первая работа - младший менеджер PwC в...

Могу разработать модель машинного обучения и обучить ее на ваших массивах данных.

Основная деятельность лежит в области машинного обучения и анализа данных. Решаю DS задачи полного цикла: разведочный анализ данных, обучение моделей и их вывод в продакшн, разработка аналитических дашбордов.

Опыт разработки программ на Python больше 2 лет В своей работе активно использую Notion и Git Стек для парсинга: requests, bs4, Selenium. Стек для ML: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, pytorch Стек для веба: Django, HTML, CSS, Bootstrap, JavaScript

Пишу небольшие проекты на python. Знаю BeautifulSoup, Flask, FastApi, PyQt5 / PyQt6 / PySide2 / PySide6, DearPyGui, numpy, pandas, Pillow, Shapely, Aiogram, discord.py, Tesseract OCR, aiohttp, pypy, Cython.

У меня опыт программирования в Python(pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sklearn) SQL(ORACLE/SQLITE), MS Power BI(Query/Pivot), Excel( сложные функции, Впр, сводные таблицы), API(json/soup). Дисциплинирован, ответственен, вакцинирован:).

Работа с data science

Пунктуален и обязателен.

Личная страничка Python Работа с библиотеками Numpy и Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Autoviz, Pandas Profiling для подготовки и исследовательского анализа данных работа с библиотеками машинного обучения в Python Mashine learning Решение задач регрессии, классификации, кластеризации при помощи библиотек Scikit learn,XGBoost, Pycaret, Autogluon. Создание моделей машинного обучения в фреймворках RapidMiner, Databricks,H2O, Knime, Loginom. Business intelligence (BI) Создание...

Пишу парсеры

Приветствую! Я студент Казанского Федерального Университета, окончил институт физики, хорошо владею языком программирования Python, имею понимание работы искусственных нейронных сетей и опыт создания последних, знаю английский на уровне понимания носителя.

Карьера: 1. Инженер отдела системной аналитики ОАО “Сетевая компания” 22.09.2021-по настоящее время. Аналитика данных, машинное обучение на языке Python (pandas, scikit-learn, matplotlib и т.д.) Обо мне: 1. Научная работа в анализе медицинских изображений с помощью сверточных нейронных сетей. Семантическая сегментация трехмерных МРТ снимков, двумерных МРТ снимков. Библиотеки языка Python (Tensorflow, Keras, NumPy и т.д.) Опыт: более 1 года. 2. Курсы по математической статистике на...

Начинающий специалист по большим данным

В сфере Data Science 3 года, имеется опыт вывода в prod ряда моделей по ML, связанных с табличными данными и Computer Vision. Для анализа данных чаще используются Pandas и Seaborn, в качестве моделей применял модели из стандартного стека по ML.