Больше информации будет доступно после регистрации
Data Scientist
- Занятость:
- График работы:
Опыт работы
Ноябрь 2020 —
июнь 2021
июнь 2021
7 месяцев
Яндекс.Практикум
Data scientist (обучение)
Разрабатывал проекты на языке программирования Python и SQL:
- Выполнял предобработку данных:
поиск и замена пропусков, замена типа данных, поиск дубликатов, категоризация данных (Pandas);
- Исследовательский анализ данных:
графики, срезы и матрица диаграмм рассеяния(Matplotlib, query, scatter_matrix);
- Статический анализ данных:
описательная статистика, проверка гипотез(numpy, scipy(st.ttest_1sampl, st_ttest_ind, st_ttest_rel);
- Машинное обучение (обучение с учителем):
модели классификации и регрессии, качество моделей, дисбаланс классов(DesisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, LogisticRegression, OrdinalEncoder, StandarsScaler, f1_score, roc_auc_score, accuracy_score);
- Линейная алгебра:
векторные и матричные операции, линейная регрессию изнутри( numpy as np,distance.cityblock, distance.euclidean, matrix.T);
- Численные методы:
градиентный бустинг, скорость работы, точность результата, (LGBMRegressor, CatBoostRegressor, RMSE);
- Временные ряды:
ресемплинг, разложение временного ряда на тренд, сезонность и остаток, прогнозирования временных рядов(trend, seasonal, resid, shift, rolling, LinearRegression);
- Машинное обучение для текстов:
лемматизация слов, мешок слов, слов список N-грамм, стоп-слова для русского языка, TF-IDF, языковые представления(Mystem, CountVectorizer, stopwords, TfidfVectorizer);
- Извлечение данных:
SQL, фреймворк Spark.
- Выполнял предобработку данных:
поиск и замена пропусков, замена типа данных, поиск дубликатов, категоризация данных (Pandas);
- Исследовательский анализ данных:
графики, срезы и матрица диаграмм рассеяния(Matplotlib, query, scatter_matrix);
- Статический анализ данных:
описательная статистика, проверка гипотез(numpy, scipy(st.ttest_1sampl, st_ttest_ind, st_ttest_rel);
- Машинное обучение (обучение с учителем):
модели классификации и регрессии, качество моделей, дисбаланс классов(DesisionTreeClassifier, RandomForestClassifier, LogisticRegression, OrdinalEncoder, StandarsScaler, f1_score, roc_auc_score, accuracy_score);
- Линейная алгебра:
векторные и матричные операции, линейная регрессию изнутри( numpy as np,distance.cityblock, distance.euclidean, matrix.T);
- Численные методы:
градиентный бустинг, скорость работы, точность результата, (LGBMRegressor, CatBoostRegressor, RMSE);
- Временные ряды:
ресемплинг, разложение временного ряда на тренд, сезонность и остаток, прогнозирования временных рядов(trend, seasonal, resid, shift, rolling, LinearRegression);
- Машинное обучение для текстов:
лемматизация слов, мешок слов, слов список N-грамм, стоп-слова для русского языка, TF-IDF, языковые представления(Mystem, CountVectorizer, stopwords, TfidfVectorizer);
- Извлечение данных:
SQL, фреймворк Spark.
Февраль 2018 —
июнь 2021
июнь 2021
3 года 4 месяца
ООО «Арктический научный центр» (ООО «РН-СахалинНИПИморнефть»)
Специалист
Выполнение расчетов разделов проектной документации по шельфовым проектам и требованиях к их содержанию;
Обеспечение правильности технических решений, расчетов и соблюдение действующих нормативных документов;
Проведение Авторского надзора в Карском море на поисково-разведочной скважине морской платформе.
Обеспечение правильности технических решений, расчетов и соблюдение действующих нормативных документов;
Проведение Авторского надзора в Карском море на поисково-разведочной скважине морской платформе.
Август 2017 —
декабрь 2017
декабрь 2017
4 месяца
ООО "НИПЦ ГНТ"
Стажер бурового супервайзера
Ежедневная отчетность, передачи актов выполненных работ и другой документации, в офис Заказчика по каналам связит
Координация деятельности Буровых и Сервисных подрядчиков на скважина.
Координация деятельности Буровых и Сервисных подрядчиков на скважина.
Обо мне
Телефон, WhatsApp: +7(916)623-62-24
Почта: na_boroday@mail.ru
telegram: @naboroday
Я начинающий специалист по Data Science, который интересуется и изучает машинное обучение, статистику и программирование, также анализом и оптимизированием информации.
О себе:
В данный момент совмещаю работу в Роснефти по шельфовым проектах с обучением Яндекс.Практикум, Хочется новых, более сложных и интересных задач с возможностью профессионального роста в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения.
Почта: na_boroday@mail.ru
telegram: @naboroday
Я начинающий специалист по Data Science, который интересуется и изучает машинное обучение, статистику и программирование, также анализом и оптимизированием информации.
О себе:
В данный момент совмещаю работу в Роснефти по шельфовым проектах с обучением Яндекс.Практикум, Хочется новых, более сложных и интересных задач с возможностью профессионального роста в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения.
Образование высшее
2019
Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина, Москва
Разработка нефтяных и газовых месторождений (диплом с отличием),
2017
Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина, Москва
Разработка нефтяных и газовых месторождений,
Знание языков
Русский — родной
Иностранные языки
Английский — B2 — Средне-продвинутый
Гражданство, время в пути до работы
- Гражданство:Нет
- Разрешение на работу:Нет
- Желательное время в пути до работы:Не имеет значения