Данис Гарипов

Результаты: 

• Уменьшение систематической ошибки оценки риска на основании малой выборки в 3 раза при снижении неопределенности оценки в 1.3 раза
  

Научно-исседовательская работа в области математической теории надежности и математической статистики (survival and risk analysis):

• Формирование и проверка статистических гипотез

• Расчет статистических критериев

• Параметрическое восстановление функций плотности распределений (classic and mixture models)

• Непараметрическое восстановление функций плотности распределений (kernel and spline estimations)

• Точечное и интервальное оценивание статистических параметров

Решение различных задач вычислительной математики: 

• Обратные неккоректные задачи (L1, L2 regularizations)

• Анализ главных компонент (PCA)

• Линейная и нелилейная регрессии

• Аппроксимация и интерполяция

• Численные интегрирование и дифференцирование

• Оптимизация (gc methods, simplex, etc.)

Разработка прикладных математических пакетов:

• Python
• C\C++
• MPI (многопроцессорные вычисления)

Стек:

• numpy, scipy, pandas, sklearn, matplotlib, git, jypyter, C\C++

Навыки:

• Классические методы статистического анализа данных
• ML-методы обработки и анализа данных

Работа с технической литературой и анализ научных публикаций