Data Analyst

Был в этом месяце

70 000 ₽

25 лет (родился 21 января 2000)

Щербинка, удаленная работа

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

Исполнительность
Ответственность
Работа с большим объемом информации
Обучение и развитие
Поиск информации в интернет
Аналитическое мышление
Сбор и анализ информации
Подготовка отчетов
Оперативный поиск информации в сети Интернет
MS Excel
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Образование

- Магистр
- 2025
Московский государственный технологический университет «СТАНКИН», Москва
Факультет: Информатика и вычислительная техника
Специальность: Математика. Прикладная математика
- Магистр
- Дневная/Очная
- 2023
Московский государственный технологический университет «СТАНКИН», Москва
Специальность: Информационные системы и технологии

Обо мне

Дополнительные сведения:

Начинающий Data Analyst/Scientist/Engineer (аналитик данных) с исследовательским опытом в применении методов машинного обучения для анализа многокомпонентных систем. В магистерской работе (МГТУ «СТАНКИН», 2025 г.) разработал и оптимизировал ML-модели для качественного анализа газовых смесей, достиг: 1. Точности классификации 97.5% (SVM) на экспериментальных данных 2. Сокращения времени обработки в 3 раза за счёт гибридных алгоритмов (AGA-BP) 3. Снижения ошибки прогнозирования до 15.7% через метод оптимального временного сечения Ключевые навыки: 1. Полный цикл Data Science: предобработка (интерполяция, MinMax/Z-нормализация), снижение размерности (PCA, t-SNE, UMAP), обучение моделей (SVM, Random Forest, CNN, LSTM) 2. Оптимизация гиперпараметров (генетические алгоритмы, PSO, WOA) 3. Визуализация результатов (Matplotlib, 3D-графики) Инструменты: 1. Python (Pandas, Numpy, Matplotlib) 2. Google Colaboratory/Jupiter Notebook. 3. SQL (MySQL/PostgreSQL) 4. Git и Github. 5. Excel или Google Sheets. 6. Машинное обучение (Sklearn/CatBoost/LightGBM/XGBoost, TensorFlow/PyTorch), теория вероятности и математическая статистика. Мое портфолио с проектами: https://github.com/Amyago/My-Portfolio Цель: Применять аналитический опыт для решения различных задач. Открыт к сложным проектам, требующим глубокого анализа данных. О СЕБЕ • стремлюсь постоянно повышать профессиональный уровень, ценю компетентность и доброжелательность во взаимоотношениях с коллегами; • способность четко организовывать и планировать выполнение порученных заданий, умение выделять среди поставленных задач приоритетные, достижение поставленных целей; • организованность, целеустремленность, порядочность, ответственность, грамотность; • умение длительное время работать в очень напряженном режиме с большим объемом информации, при этом сохраняя качество работы; • быстрая адаптация к переменам; • осознание ответственности за последствия своих действий и принимаемых решений; • уверенный пользователь ПК: пакет программ Microsoft Office (Word, Excel, PowerPoint); Ответственно отношусь к любой порученной мне работе и в обязательном порядке довожу ее до конца. Быстро осваиваю новые сферы деятельности. Способен ориентироваться в экстремальных ситуациях и не терять работоспособности. Не конфликтен. Обладаю высокой степенью самоорганизации и скоростью работы, что помогает идеально планировать рабочее время. Исполнительность, Ответственность, Работа с большим объемом информации, Обучение и развитие, Поиск информации в интернет, Аналитическое мышление, Сбор и анализ информации, Подготовка отчетов, Оперативный поиск информации в сети Интернет, MS Excel, MS Word, MS PowerPoint, Python, SQL, Анализ данных, Data Analysis, Прогнозирование, Работа с базами данных, Машинное обучение, Базы данных, ML, Scikit-learn, Математическая статистика, Основы баз данных, Регрессионный анализ, Git, GitHub, Jupyter Notebook, REST API, R Нет опыта работы по причине обучения без возможности работать.