Аналитик данных Data Analyst

На данный момент менеджер ОСП (Отдел организации и сопровождения проектов).

Мои компетенции и опыт

Опыт работы — 1 год 10 месяцев

Январь 2023 — Август 2024

1 год 8 месяцев

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина)

Data Analyst (Data Scientist) - проектная деятельность

1) Разработка модели машинного обучения для прогнозирования количества прокатов

велосипедов на основе различных факторов (FFNN Regression Bike Sharing Dataset)

• Задачи:

1) Сбор, обработка, анализ исходных данных

2) Выявление значимых числовых и категориальных признаков

3) Построение модели регрессионного анализа

4) Расчет метрик оценок модели

5) Визуализация отчетов по анализу данных

• Стек технологий: Python, ML, Numpy, Pandas, Scikit-learn, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn, Google

Colab

• Результаты:

1) Выявил значимые и убрал незначимые факторы

2) С помощью Scikit-learn построил эффективную модель множественной линейной регрессии

3) Рассчитал метрики для оценки модели, отражающие ее высокую эффективность

4) С помощью Matplotlib и Seaborn представил график плотности распределения ошибок и

график сравнения фактических и предсказанных значений

2) Разработка моделей машинного обучения для предсказания выживаемости пассажиров

Титаника и для прогнозирования минимального баланса клиентов банка

• Задачи:

1) Сбор, обработка, анализ исходных данных

2) Построение моделей классификации

3) Расчет метрик оценок модели

4) Создание отчетности по результатам выполнения программ

• Стек технологий: Python, ML, Numpy, Pandas, Scikit-learn

• Результаты:

1) С помощью Scikit-learn построил эффективную модель классификации

2) Рассчитал метрики для оценки модели, отражающие ее высокую эффективность

3) Создал отчет по результатам выполнения программ в виде отдельных файлов

Апрель 2024 — Июль 2024

4 месяца

Хакатоны (Альфа-Банк, Росатом, BIV, Наймикс)

Санкт-Петербург

Data Analyst, Data Scientist

➤ Являюсь участником 4 хакатанов, где реализовывал такие задачи:

• построение и обучение модели бинарной классификации

• расчет метрики ROC-AUC для оценки качества модели бинарной классификации

• составление программ на Python для выполнения алгоритмов

• создание баз данных

• создание модели, способную классифицировать назначения платежей на основе введенного

текста

• взаимодействие с API для разработки сайта

➤ Награжден дипломами за командную работу

( нужен доступ к резюме )

Апрель 2023 — Июнь 2023

3 месяца

Центр трансфера технологий (СПбГЭТУ "ЛЭТИ")

Санкт-Петербург

менеджер ОСП (Отдел организации и сопровождения проектов)

➤ Ключевая задача: организация публикации информации о технологиях и

научно-технических продуктах в Каталог научно-технических разработок

➤ Результаты:

• В результате моей деятельности было оформлено более 100 публикаций в Каталоге

научно-технических разработок

Июль 2021 — Август 2021

2 месяца

ООО "ТехноТерра" (Отдел полевых и аналитических работ)

Санкт-Петербург

Техник-эколог

➤ Ключевая задача: химический анализ водных объектов окружающей среды (вода

природная (поверхностная и подземная), питьевая и сточная)

➤ Задачи:

• Подготовка проб воды к лабораторным исследованиям

• Проведение качественного и количественного химического анализа проб воды в соответствии

с методическими указаниями

• Расчет средних значений и погрешностей результатов измерений в соответствии с

методическими указаниями

• Построение модели регрессии в Excel

• Оформление результатов измерений

➤ Результаты:

• Проанализировал более 50 проб воды на различные вещества с указанием среднего значения

и погрешности измерений

Я занимаюсь аналитикой данных более 2 лет. За это время реализовал более 4 проектов. У меня есть тяга к анализу данных и структурированию информации для решения прикладных бизнес-задач. Также обладаю аналитическим складом ума и всегда довожу дело до конца, люблю работать с интересными задачами и хочу принести свою пользу компании. Вдобавок я участвовал в различных хакатонах, поэтому умею работать в команде.
На данный момент вижу свое развитие в области Data Analysis с возможным применением машинного обучения. Хочу изучить в будущем работу с Big Data и глубокое машинное обучение.
Стек технологий: Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, SQL, Excel, Power BI, Git