Резюме: Data Scientist and Data Architect

Профессиональный Обзор:
• Экономист с переподготовкой в сфере Data Science и квалификацией Data Architect. Активный участник хакатонов с опытом работы над проектами в области аналитики данных, машинного обучения и архитектуры данных. Стремлюсь применять свои навыки для решения сложных задач и развития в области Data Science.

Образование:
• Среднее профессиональное Образование (Радиомеханик), ПЛ 83, с 2004г. по 2008г.
• Высшее Образование (Экономист-менеджер), Челябинский государственный университет, с 2008г. по 2014г
• Профессиональная Переподготовка (Data Science), Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана, с 2022г. по 2023г.
• Повышение Квалификации (Data Architect), Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана, 2023г.

Профессиональный Опыт:

• Участник Хакатона, “Лидеры цифровой трансформации” Москва, 2023
o Разработка решений для данных задач, применение навыков в Python и машинном обучении.
o Достижение финала и вхождение в топ-10 команд.
Проекты:
• Модель раннего обнаружения неисправностей промышленного оборудования –Разработка: Предсказание наличия аварий типа М1 в выброшенных интервалах. Моя роль: Data Scientist.

• Участник Хакатона, “Лидеры цифровой трансформации” Якутия, 2023
o Разработка решений для данных задач, применение навыков в Python и машинном обучении.
o Достижение финала и вхождение в топ-10 команд.
Проекты:
• Умный цифровой помощник Главы региона – Разработка: чат бот для приема обращений населения Мирнинского района (Якутия) в социальной сети “вконтакте” с актуальными ответами по региону и с суммаризацией информации из НПА для консультации и подготовки официальных обращений в органы власти. Моя роль: Капитан, Data Scientist. Backend Developer.

Навыки:
• Анализ данных, машинное обучение (Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn. TensorFlow)
• Разработка архитектурных решений для обработки больших данных
• Применение SQL и опыт работы с базами данных (например, СУБД PostgreSQL)
• Визуализация данных (например, Tableau, PowerBI)
• Понимание DevOps и работы с облачными платформами
• Доставки и запуска приложений в контейнерах (например, Docker)
• Параллельная обработка больших объемов данных (например, Apache Spark)

Дополнительные Навыки и Интересы:
• Участие в профессиональных сообществах и мероприятиях по Data Science.
• Постоянное самообучение и следование актуальным тенденциям в области аналитики данных.
Языки:
• Русский (родной)
• Английский (Basic)
Личные Качества:
• Аналитический склад ума
• Отличные коммуникативные навыки
• Способность к быстрому обучению и адаптации
• Работа в команде