konstantin-svetlogorskiykonstantin-svetlogorskiy

Константин Светлогорский

Data Scientist · Разработка ПО · Аналитика · Младший (Junior)
Ищу работу
Возраст: 28 лет
Опыт работы: 7 лет и 9 месяцев
Регистрация: 21.07.2019
Последний визит: 3 месяца назад
Местоположение: Россия, Москва
Войдите, чтобы посмотреть контакты пользователя

Обо мне

Умею:

Использовать базовые структуры данных, циклы и условия, функции, классы и объекты, исключения;

Работать с библиотекой NumPy: базовые операции над массивами, вычисления с массивами, создание массивов, изменение размерности списков, создание новых списков на основе старых, структурированные списки, чтение/запись списков;

Работать с библиотекой Pandas: основные структуры, индексы и методы iloc и loc, применение функций и метода apply, группировка и агрегирование, сортировка и упорядочение, работа с NaN-ми, иерархическое индексирование;

Работать с библиотекой Matplotlob: простые и сложные графики, добавление элементов на график;

Чтение и запись данных txt, csv, html, xml, xlsx;

Основы SQL: select запросы, describe, выбор и фильтрация данных, функции и выражения, агрегация данных, отношение и соединение таблиц json, группировка, модификация данных, подзапросы, объявление и изменение структур данных;

Регулярные выражения, стандартные приемы работы с текстом и статистика текста.

Кейсы на учебных данных:

  • Классификация. Смотрю на примере алгоритма логистической регрессии и метода опорных векторов, как работать с различными методами многоклассовой классификации.

Стек: sklearn, pandas, numpy

Ссылка: (https://github.com/svetlogor/datascience_and_ml/blob/master/classification.ipynb)

  • Регрессия. Применяю градиентный спуск для прогнозирования цен на недвижимость в Бостоне. Выясняю какое качества на валидации удалось достичь по r2-score и сколько итераций понадобится для достижения минимального спуска.

Стек: sklearn, pandas, numpy, matplotlib, scipy

Ссылка: (https://github.com/svetlogor/datascience_and_ml/blob/master/regression.ipynb)

  • Кластеризация. Вычисляю оптимальное кол-во кластеров, обучаю модель k-средних, определяю качество кластеризации по AMI.

Стек: sklearn, pandas, numpy, matplotlib, scipy, pickle

Ссылка: (https://github.com/svetlogor/datascience_and_ml/blob/master/cluster.ipynb)

  • Курсовая работа по аналитике. Подготавливаю аналитический отчет, который в дальнейшем поможет продюсерам образовательных программ эффективно выстраивать стратегию по модернизированию и улучшению курсов.

Стек: pandas, numpy, matplotlib, calendar, random, datetime, dateutil

Ссылка: (https://github.com/svetlogor/datascience_and_ml/blob/master/Coursework_analytics.ipynb)

  • Курсовая работа по ML. Анализирую данные телекоммуникационной компании и прогнозирую отток пользователей (выявляю людей, которые продлят контракт и которые не продлят). Нахожу лучшую модель для прогнозирования.

Стек: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sklearn, xgboost

Ссылка: (https://github.com/svetlogor/datascience_and_ml/blob/master/Coursework_ML.ipynb)



Мои основные инструменты: PyCharm, Jupyter Notebook

Участие в профессиональных сообществах

Опыт работы

  • Онлайн-университет
    Москва · От 1000 до 5000 сотрудников
    Ученик
    Август 2019 — По настоящее время (1 год и 6 месяцев)
    • Использовать базовые структуры данных, циклы и условия, функции, классы и объекты, исключения;
    • Работать с библиотекой NumPy: базовые операции над массивами, вычисления с массивами, создание массивов, изменение размерности списков, создание новых списков на основе старых, структурированные списки, чтение/запись списков;
    • Работать с библиотекой Pandas: основные структуры, индексы и методы iloc и loc, применение функций и метода apply, группировка и агрегирование, сортировка и упорядочение, работа с NaN-ми, иерархическое индексирование;
    • Работать с библиотекой Matplotlob: простые и сложные графики, добавление элементов на график;
    • Чтение и запись данных txt, csv, html, xml, xlsx;
    • Основы SQL: select запросы, describe, выбор и фильтрация данных, функции и выражения, агрегация данных, отношение и соединение таблиц json, группировка, модификация данных, подзапросы, объявление и изменение структур данных;
    • Регулярные выражения, стандартные приемы работы с текстом и статистика текста.
  • ООО Максима Логистик
    Москва
    Май 2013 — По настоящее время (7 лет и 9 месяцев)
    Опыт работы: - Microsoft Hyper-v - ОС Windows Server 2008r2 - 2016 - AD DS - AD CS - IP телефония (Asterisk, Oktell) - PfSence - Оборудование Grandstream - VPN - Veeam Backup - Microsoft Exchange Server - ЭДО - Zabbix - КриптоПро - Microsoft Dynamics AX - Atlassian Jira, Confluence - Bitrix 24 (железнодорожные транспортные программы): - VipNet - Этран - Rail (Info, Tariff, Atlas) (языки автоматизации, программирования и разметки): -Html, CSS, Delphi, Python Проекты: - Создание приложения для перенаправления корпоративных звонков в офисе - Интеграция Asterisk и Oktell Обслуживаемая инфраструктура: Офис, 250 рабочих станций, более 20 единиц оргтехники. Серверная, с коммутационным и серверным оборудованием 3 физических сервера, хранилище резервных копий Гибридная система “железные” с облаком. 50 виртуальных машин. Система мониторинга Zabbix,Система управления проектами и регистрация заявок Jira. Площадки для удаленного резервного цода и резервного копирования в облако.

Высшее образование

  • РЭУ им. Г.В. Плеханова

    Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова
    Информатики
    Сентябрь 2012 — Июнь 2016 (3 года и 9 месяцев)
    Информатики, информационные технологии

Дополнительное образование