Data Scientist

Prophet, XGBoost, Pandas, SQL, Scikit-learn, ML В компании не было Data Science. Необходимо было спрогнозировать продажи и рассчитать коэффициент, который позволяет заказать больше, чтобы не было упущенной прибыли и не выйти за списания. Прогнозирование закупа с помощью Prophet и коэффициента запаса. Вторым проектом создал рекомендательную систему на основании выгруженных по API "сырых" данных с Яндекс Метрики с помощью NumPy и Pandas. Тех директор отмечает мой навык быстро вникать в задачу, обучаться новому и выдавать нужный результат.

ML, DL, Pandas, EDA, matplotlib, plotly, sklearn, keras, tensorflow SQL, ООП, bash, основные алгоритмы и структуры хранения данных Основной пройденный курс Яндекс Практикум(8 месяцев) Задачи классификации, регрессии, кластеризации, A/B-тестирование, компьютерное зрение. Сейчас я процессе прохождения узкого курса по Deep Learning(8 месяцев) Университет искусственного интеллекта neural-university.ru/ Небольшой проект: Парсинг сайтов ресторанов и оценка их местоположения в зависимости от удаленности от метро и пассажиропотока в нём Дополнительно прошёл: 1) Курсы по DataScience Datacamp.com ~80ч 2) Курсы на Stepik.org: - Python: основы и применение 25ч - Основы статистики 9ч 3) Книга Бхаргава Адитья "Грокаем алгоритмы" +другие курсы Базовое образование: - По математике вступительный в УРФУ на 10/10 - Учился в физ-мат лицее 130 при УРФУ(одна из двух сильнейших мат школ Екатеринбурга)

В этот период супер прокачал скилл решения задач самостоятельно. Свой e-commerce. Разработал продукт для подбора цвета. Продавали его на СНГ. Среди клиентов OBI, Leroy Merlin, Estel. Управлял командой. Ставил задачи программистам, дизайнеру, сммщикам, менеджерам. Внедрил agile, работали 2-недельными спринтами. Постановка и отслеживание задач - в Jira

- Работа на самом крупном и современном строительстве в России - Управление бригадой около 100 человек - Организация взаимодействия с заказчкиком и проектом