Дополнительные сведения:
Практический опыт в прогнозировании стохастических временных рядов более 4-х лет. Знание классического регрессионного анализа, навыки планирования экспериментов. Математическая подготовка в области механики деформируемого твердого тела, механики сплошных сред, численных методов. Теоретические и практические знания в экономике, опыт постановки и решение задач оптимизации. Если задача не решается известными методами, разрабатываю новые подходы. Экономика, по сути, стохастические потоки ресурсов, как стало понятно за 15 лет исследований экономических систем при работе в различных организациях. Для прогнозирования экономических потоков использовал различные методы, но лучше всего себя показал градиентный бустинг из библиотеки sklearn для Python. Проявляю большой профессиональный интерес в области машинного обучения, нейронных сетей (PyTorch).
Знания: Python, PyTorch, SQL, Java, Data Mining, Qt, MS Visual Studio, Intellij IDEA, Pascal, NetBeans, C/C++, HTML, Scipy, Numpy, Pandas, Sklearn, Прогнозирование, Математическое программирование, Keras, Kotlin, Механика деформируемого твердого тела, Экономический анализ, Анализ данных, Статистический анализ, Linux, MS Office.