1. Защитила диплом на тему "Модели ценообразования жилой недвижимости". В рамках данной работы собрала данные об 1558 объектах недвижимости г. Владивосток, исследовала их, избавилась от выбросов, корреляции, обработала пропущенные значения, исследовала распределения переменных, их взаимосвязи. Были рассмотрены следующие модели машинного обучения: линейная регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг, CatBoost. Лучший показатель - коэффициент детерминации, равный 0,864. Данный кейс можно изучить по ссылке https://github.com/Anna-Ry/Real-estate-market-analysis
2. Опубликовала статью в журнале "Молодой ученый" на тему "Модели ценообразования на рынке жилой недвижимости Владивостока
Рыжова, А. П. Модели ценообразования на рынке жилой недвижимости Владивостока / А. П. Рыжова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2022. — № 27 (422). — С. 236-240. — URL: https://moluch.ru/archive/422/93764/ (дата обращения: 10.08.2022).
3. В рамках производственной практики был проведен кластерный анализ географическо-экономических показателей микрорайонов города Владивосток, также построена тепловая карта стоимости квадратного метра по районом города.
4. Защитила курсовую (за 3 курс) по теме "Кластерный анализ социально-экономических показателей субъектов Дальневосточного Федерального округа".
5. 5 лет обучалась в Дальневосточном Федеральном университете, 2 года на специальности "Компьютерная безопасность" по направлению "Математические методы защиты информации", 3 года на специальности "Прикладная математика и информатика" по направлению "Математические методы в экономике"
6. Проходила курс "Аналитик данных" в KARPOV.COURSES, где улучшила навыки в программировании на Python, в частности в использовании библиотек для анализа, обработки и визуализации данных - pandas, numpy seaborn, matplotlib, scipy. Освоила основы синтаксиса SQL (ClickHouse), основы применения A/B-тестирования, научилась работать в BI-системе Tableau, с Git.
7. На платформе stepic прошла курсы - "Интерактивный тренажер по SQL", "Основы статистики", "
Адаптивный тренажер Python"
8. Есть учебно-проектный опыт разработки отчетов в Power BI.
1. собирала данные об объектах недвижимости городов Приморского края, делала ad-hoc анализ рынка на Python в Jupiter Notebook
2. строила математически модели, например, в рамках создания мастер-плана города Находки, посчитала сколько необходимо построить жилой недвижимости в кв. м. в г. Находка, сколько должна зарабатывать семья, чтобы взять ипотеку без первоначального взноса на 10 лет
3. строила прогноз по стоимости жилой недвижимости на 5 лет
4. проводила исследования рынков медицинских анализов, контейнерной погрузки, баз отдыха и т.д.
Прикладная математика и информатика, направление - Математические методы в экономике