
Skoltech student, Data scientist at BurOptima Python(Pandas, sklearn, PyTorch, xgboost, docker, git, openCV, skimage) PowerBI
Skoltech student, Data scientist at BurOptima Python(Pandas, sklearn, PyTorch, xgboost, docker, git, openCV, skimage) PowerBI
Data science и Full-stack разработчик с опытом более лет: GitHub(https://github.com/semeka13) 1.Computer Vision 2.NLP 3.Graph Neural Networks 4.RecSystems 5.Machine Learning 6.Django 7.Flask 8.OpenCV 9.Selenium 10.BeautifulSoup 11.Scrappy 12.python-telegram-bot 13.И другие, менее изученные библиотеки, фреймворки, etc. Знание pytorch, tensorflow, sklearn, catboost.Победитель международных соревнований по искусственному интеллекту AIIJC 2021Имею большой опыт работы с базами данных(PostgreSQL,...
Занимаюсь разработкой прикладных программ, интеграцией бизнес-приложений и онлайн-сервисов, решением сложных учебных задач. Большой опыт написания и сопровождения коммерческих проектов. Специализируюсь на rest api интеграциях разных сервиcов (знаком с нескольким десятком разных api, самые популярные из них: Amo crm, Bitrix24, МойСклад, ЯндексМаркет и т.д.). Хорошо ориентируюсь в алгоритмах и структурах данных, олимпиадных задачах сложного уровня. Специализируюсь на обработке корпусов текстов...
Data Analyst/Data scientist более 1 года Стек: SQL: myql, postgres Python для анализа данных и ML/DL:pandas, sklearn, numpy, scipy etc... neural network: Keras, TF, PyTorch, OpenCV, NLTK, GPT etc. BI - system: Datastudio Парсинг: Selenium, BS4
Владею навыками аналитики, статистики, проверки гипотез, написания скриптов в PostgreSQL. Работаю в Python (pandas, numpy, sklearn, seaborn, statsmodels).
Всем привет! Меня зовут Илья мне 21 год живу в Челябинске. Опыт работы 4 года Мои навыки Владение Python для анализа данных и машинного обученияБиблиотеки Pandas, Numpy, Matplotlib и SeabornРабота с базами данных PostgreSQL, SQLite3, и SQLРабота с различными источниками данных: CSV, XML, XLS, JSON, парсинг сайтов, APIФреймворки ML (sklearn, xgboost, lightgbm, catboost)Фреймворки Flask, Docker Deep Learning (TensorFlow, Keras, Оптимизация, дообучение NLP)Применение алгоритмов машинного...
Работа в Python с данными : PandasSQL / mySQL, PostgeSQL etc.любая обработка данных и анализ BigData machine learning :sklearn, numpy, scipy etc... deep learning /neural network/:Keras, TF, PyTorch, OpenCV, NLTK, GPT etc. Парсинг, скрапинг данных:selenium, scrapy, BS4 etc.. Участие в Kaggle competition (top6% oct-2020). Стек: python (algorithms, parser, machine learning + deep learning) + sql (PostgreSQL + etc..) + linux Далее о себе: За 15+ лет запущено и реализовано более 5-ти...
Владение Python для анализа данных и машинного обучения Библиотеки Pandas, Numpy, Matplotlib и Seaborn Работа с базами данных PostgreSQL, SQLite3, и SQL Работа с различными источниками данных: CSV, XML, XLS, JSON, парсинг сайтов, API Фреймворки ML (sklearn, xgboost, lightgbm, catboost) Фреймворки Flask, Docker Deep Learning (TensorFlow, Keras, Оптимизация, дообучение NLP) Применение алгоритмов машинного обучения, для построения моделей прогнозирования . Для связи со мной пишите на почту...
Закончил Институт космических и информационных технологий при Сибирском федеральном университете. С 3 курса увлекаюсь машинным обучением. Производственный опыт разработки около 2ух лет. Разрабатывал встраиваемое приложение для детекции и распознавания лиц, занимался созданием и обучением модели для классификации битого текста, детекцией и распознаванием номеров автомобиля, оптимизировал модели (прунинг, спарсинг) и умею подбирать гиперпараметры для модели. Понимаю и умею писать эволюционные...
Привет! Я занимаюсь в основном разработкой веб приложений (фронт- и бэкенд), а также прикладным машинным обучением - нейронные сети, включая глубокие, и вот это вот всё для решения реальных практических задач; разрабатываю и развёртываю REST API сервера для прогнозирующих моделей. В работе я использую Vue.js, Flask, Docker, sklearn, Keras и ещё кучу всяких классных штук. Задавайте вопросы - с удовольствием отвечу!
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...
Разработчик встраиваемых систем на FPGA с опытом работы 2+ лет в сфере аудио и видео обработки данных с применением алгоритмов машинного обучения. Навыки: - Опыт работы с FPGA от производителей Xilinx, Intel (Altera) и Lattice Semiconductor; - Опыт в реализации высокоуровневого синтеза с использованием Vivado HLS; - Опыт работы с аудио и видео потоком данных. Знание и опыт работы с интерфейсами I2S, MIPI CSI. - Опыт работы и разработки интерфейсов для передачи данных SPI, UART, I2C,...
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
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...
Мой github Создавал: 1) Модель машинного обучения для прогнозирования IPO 2) Торговых роботов для фондового рынка и рынка криптовалюты 3) Бота для парсинга данных steam. Могу создать: 1) Веб-сервис или telegram\discord бота с функционалом необходимой для вас сложности 2) Парсер или консольный скрипт любой сложности 3) Разработать модель машинного обучения и обучить ее на ваших массивах данных.
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
Начинающий программист, но опытный "робототехник".
Начинающий специалист в области ИИ. Также имеется опыт работы на фреймворке React JS для веб-разработки. Отличные знания высшей математики, поэтому начал углубляться в Data Science и машинное обучение. Практиковал создание моделей на Python. Работал с MySQL, но в любой момент могу без проблем использовать и другие DBMS. На данный момент студент 4-го курса Shanghai Jiao Tong University (специальность Mechanical Engineering), свободно разговариваю на английском и китайском языках.
Работал на Fl.ru, преподавал Python и DS на Profi.ru, работал в Biometriclabs.
Специалист по обработке данных с широким академическим опытом в области статистики, математики, программирования и Data Science. Имеется опыт работы с различными алгоритмами машинного обучения, извлечением и пониманием данных, а также опубликованная научная бумага. Профессиональное владение английским языком (Сертифекат) Основные направления: -Cryptocurrency trading -NLP -Machine and Deep learning algorithms -Data Scraping/Extraction -Data Mining -Feature engineering -Data...
Высшее инженерное образование 35 лет Опыт программирования 15 лет. Знание языков программирование: python (Keras, sklearn, pandas, numpy, matplotlib, opencv,ortools) – опыт решения задач классификации, регрессии, распознавания, целочисленного программирования. Пример решения задач целочисленного программирования (конкурс санты Kaggle) https://colab.research.google.com/drive/1-lYCZ2Ym36gk6T-Zdx5oifjFuKC6AgVL?usp=sharing Пример решения задачи классификации (соревнование по бинарной классификации...
Начинающий профессионал
Делаю хорошо твоему бизнесу, задачу рассматриваю с точки зрения профита, задаю много вопросов чтобы не сделать то, что потом будет никому не нужно. Hard-skills: Python, библиотеки: pandas, numpy, sklearn, mathplotlib(seaborn), pytorch