Дарья Елагина

Приобрела базовые знания в Python, SQL; навыки работы с библиотеками pandas, numpy, sklearn, scipy, библиотеками визуализации matplotlib, seaborn; научилась делать предобработку и анализ данных. Углубила знания статистики и теории вероятности, включая статистические тесты и распределения. При решении задач обработки естественного текста и компьютерного зрения сталкивалась с библиотеками Keras, PyTorch, TensorFlow. Выполнила проекты на основе алгоритмов машинного обучения (линейная и логистическая регрессия, деревья решений, нейронные сети) и градиентного бустинга (XGBoost, CatBoost, LightGBM).

Реализовала более 10 исследовательских проектов, среди них:

1. Разработка инструмента для поиска токсичных комментариев в интернет-магазине. 

2. Исследование оттока клиентов банка. 

3. Определение возраста покупателей сетевого супермаркета. 

4. Рекомендация тарифов для пользователей. 

- Проводила биологические эксперименты методом контрольных и тестовых групп;

- Выполняла статистический анализ результатов исследований в программах MS Excel, STATISTICA 10, Origin;

- Описывала результаты при помощи показателей: среднего, моды, медианы, размаха, процентиля, среднеквадратичного и стандартного отклонений, коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмена, а также параметрических (критерий Стьюдента) и непараметрических методов (критерии Манна-Уитни, Краскела-Уоллиса);

- Принимала участие в научных конференциях различного уровня;

- Занималась ведением документации кафедры, ведением протоколов защит выпускных квалификационных работ, материально-техническим обеспечением кафедры (получение, списание оборудования, реактивов).