Data Analyst

На данный момент Data Analyst.

Мои компетенции и опыт

Я сильно заинтересован в сфере работы с данными, так как считаю ее одной из самых динамично развивающихся и перспективных отраслей современного мира. Я ищу работу в этой области, так как я имею хорошее инженерное образование (МГТУ им. Н.Э. Баумана), хорошо владею мат. статом и аналитическими инструментами (SQL и Python), и хочу развивать свои профессиональные навыки и применять их в реальных проектах.

Кроме того, я посвятил много времени самообразованию в области IT, посещал онлайн-курсы, читал профессиональную литературу и следил за новостями в индустрии. Например, я увлекаюсь блогами и подкастами по разработке, такими как "Habr" и "DevZen", а также я читаю книги, такие как Учебник по машинному обучению от ШАД и «Создание приложений машинного обучения. От идеи к продукту» от Эммануэля Амейзена. Кроме того, я регулярно участвую в онлайн-курсах на платформах, таких как ODS и Stepik, и решаю задачи на LeetCode и HackerRank, чтобы улучшить свои навыки программирования.

Относительно моих soft skills, я могу привести пример своей командной работы на онлайн хакатоне по Data Science. Мы были разделены на группы для выполнения проекта, и я был назначен лидером команды. Я организовал распределение задач между членами команды, проводил регулярные совещания, следил за прогрессом работы и помогал решать проблемы, возникающие в процессе решения. Благодаря моим усилиям, мы успешно завершили проект вовремя и с полным соответствием требованиям соревнования.

Опыт работы: 2 года 6 месяцев

Data Analyst

Raiffeisenbank Август 2023 — по настоящее время (5 месяцев)

- Предоставление аналитической информации для повышения эффективности линейных сотрудников банка
- Написание и оптимизация запросов Datalake → Hive → Dbeaver
- Сбор требований с заказчиков операционного домена банка
- Поиск источников данных и ведение документации в Confluence, Git
- Построение дашбордов в Power BI

Marketing Analyst

Already Media Март 2023 — Август нужен доступ к резюме  месяцев)

- Осуществление выгрузки данных и приведение к общему формату из множества источников
- Построение дашбордов в DataLens
- Автоматизация процессов выгрузки написанием скриптов на Python
- Сократил время ежемесячного сбора данных почти в 3 раза
- Проведение анализа на основе маркетинговых метрик

Специалист по Data Science (учебный опыт)

- Анализ данных
Использовано: pandas, scipy, numpy, matplotlib, plotly, статистический тест
1. Прогнозирование потенциально популярного продукта для планирования рекламной кампании интернет-магазина
2. Выявление особенностей и закономерностей на рынке недвижимости

Предобработка и анализ данных, выявление закономерностей, проверка гипотез, составление рекомендаций.

- Машинное обучение
Использовано: случайный лес, решающее дерево, логистическая/линейная регрессия, градиентный бустинг (scikit learn, catboost, lgbm, xgboost)
1. Предсказание коэффициента восстановления золота из золотосодержащей руды для оптимизации производства
2. Построение модели для определения региона добычи нефти с наибольшей прибылью и оптимальными рисками

Подготовка и предобработка данных для моделей, обучение категориальных и регрессионных моделей с проведением кросс-валидации данных, подбором гиперпараметров и оценкой моделей по основным метрикам c использованием различных техник.
 

Инженер 

АО "НИИГрафит" Август 2020 — Октябрь нужен доступ к резюме год 3 месяца)

• Работа с технологической и конструкторской документацией, составление ТЗ
• Планирование, проведение и анализ результатов экспериментов
• Написание отчетов по единому отраслевому тематическому плану (ЕОТП)

Академические достижения:

Участие в международных профильных конференциях:

• Тема: «Методика выбора схем армирования полимерных композиционных материалов для реализации ауксетических свойств», Нальчик, 2021 г.
• Тема: «Технологии изготовления ауксетичных материалов», Москва, 2020 г.

Публикации:

• Лапин Р.В., Рогожина Е.А., Нелюб В.А. Методика выбора схем армирования полимерных композиционных материалов для реализации ауксетических свойств, 2021