Александр Пушкарев
Нет ничего невозможного • Ученый по данным • Бэкенд разработчик • Младший (Junior)
От 100 000 ₽ • Ищу работу
Контакты
Возраст: 41 год
Опыт работы: 11 лет и 5 месяцев
Регистрация: 20.04.2022
Последний визит: 1 неделю назад
Гражданство:
Местоположение: Россия, Сочи
Дополнительно: готов к переезду и к удаленной работе
Знание языков:
Обо мне
В IT с 2000 года. В Data Science с 2021 года.
Программирую на Python, знаю алгоритмы и структуры данных, базовые алгоритмы анализа данных и построения ML-моделей. Умею проектировать базы данных, собирать данные из Web. Углубленные знания в линейной алгебре, математическом анализе, теории вероятностей и математической статистики. Понимаю принципы проверки статистических гипотез. Знаю основные статистические критерии и условия их применимости. Понимаю как рассчитывается объём выборки. Свободно читаю и понимаю статьи и документацию на английском языке.
Стек: Python, Git, Linux, Docker, SQL, NoSQL, MongoDB, HTML, CSS, Beautiful Soup, XPath, Selenium, Scrapy. Numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scipy, scikit-learn. Flask API.
https://www.linkedin.com/in/aspushkarev/
Навыки
Python
MySQL
MongoDB
Linux
Git
Английский язык
Машинное обучение
NumPy
Pandas
Docker
Опыт работы
- Онлайн-образованиеМоскваData Scientist (обучение)Сентябрь 2021 — По настоящее время (3 года и 3 месяца)
Проекты:
- Спроектировал базу данных broker
https://github.com/aspushkarev/part1/pull/22/files
Стек: MySQL, DBeaver, MySQLWorkbench, Git
- Построил модель на предсказание стоимости недвижимости
https://www.kaggle.com/competitions/real-estate-price-prediction-moscow/leaderboard
(Ник - Alexander Pushkarev, на Leaderboard 85 место из 745)
Стек: Python, Git, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn. Объектно-ориентированное программирование
- Построил модель для прогнозирования выполнения долговых обязательств по текущему кредиту
https://github.com/aspushkarev/part1/pull/23/files
Стек: Python, Git, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn
- Написал паука, который собирал данные о товарах и складывал полученные и обработанные данные в MongoDB;
https://github.com/aspushkarev/part1/pull/20/files
Стек: Python, Git, MongoDB, HTML, CSS, Beautiful Soup, XPath, Selenium, фреймворк Scrapy
- Проверил гипотезу, что зарплата специалистов уровня Junior меньше, чем специалистов уровня Senior.
Стек: Python, Git, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
Python • Linux • MySQL • MongoDB • Git • NumPy • Pandas • Математика • Английский язык • Docker - Лидер российской нефтяной отрасли и одна из крупнейших публичных нефтегазовых компаний мираИркутск • Более 5000 сотрудниковСетевой инженер • Сетевой инженерИюль 2013 — По настоящее время (11 лет и 5 месяцев)
ПАО Роснефть работает в области добычи полезных ископаемых (нефтегазодобыча), производство электроэнергии, утилизация попутного газа
Должностные обязанности:
- Выполнял технический контроль полноты и качества производства строительно-монтажных и пусконаладочных работ;
- Осуществлял мониторинг и анализ работы оборудования и каналов связи;
- Проверял качество выполнения технического обслуживания оборудования связи.
Стек: Cisco, Polycom, CCTV, Radio, Trunk Radio, ZabbixДостижения:
- Качественно и в срок подготавливал технические решения для реализации информационных систем.
Результат - 100% выполнение задачи, поставленной Главным инженером.
- Качественно выполнял монтаж и настройку цифровой системы видеонаблюдения (Pelco).
Результат - 100% реализация проекта от проектирования до запуска в промышленную эксплуатацию.
- Качественно выполнял монтаж и настройку GSM-репитеров (PowerVawe, Picocell).
Результат - увеличение зоны покрытия сотовой связи на месторождении на 15%.
- Выполнял настройку резервного канала спутниковой связи.
Результат - повышение отказоустойчивости, отсутствие рисков в управлении технологическими процессами.
- Организация корпоративной телефонной связи на строящихся объектах Общества в сжатые сроки.
Результат - оперативное управление персоналом подрядчика на всех этапах стройки.
- Математика для Data ScienceИюнь 2022 — Февраль 2023 (9 месяцев)
Обучение по курсу "Математика для Data Science".
Углубленные знания линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики.Проекты:
- Спроектировал базу данных broker
https://github.com/aspushkarev/part1/pull/22/files
Стек: MySQL, DBeaver, MySQLWorkbench, Git
- Построил модель на предсказание стоимости недвижимости
https://clck.ru/vebL3
https://www.kaggle.com/competitions/real-estate-price-prediction-moscow/leaderboard
(Ник - Alexander Pushkarev, на Leaderboard 85 место из 745)
Стек: Python, Git, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn. Объектно-ориентированное программирование
- Построил модель для прогнозирования выполнения долговых обязательств по текущему кредиту
https://github.com/aspushkarev/part1/pull/23/files
Стек: Python, Git, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn
- Написал паука, который собирал данные о товарах и складывал полученные и обработанные данные в MongoDB;
https://github.com/aspushkarev/part1/pull/20/files
Стек: Python, Git, MongoDB, HTML, CSS, Beautiful Soup, XPath, Selenium, фреймворк Scrapy
- Проверил гипотезу, что зарплата специалистов уровня Junior меньше, чем специалистов уровня Senior.
https://clck.ru/33upWN
Стек: Python, Git, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
- Реализовал градиентный спуск в машинном обучении
https://github.com/aspushkarev/OTUS-gradient-descent
Стек: Python, Git, Machine Learning
- Моделирование системы массового обслуживания
https://github.com/aspushkarev/Mathematics-for-Data-Science/tree/main/9_Poisson_event_stream
Стек: Python, Git, Математическая статистика
- Проверка статистической гипотезы. Ответ на вопрос, является ли значимой разница в долях для бинарных признаков и разница в средних значениях для количественных признаков
https://github.com/aspushkarev/Mathematics-for-Data-Science/tree/main/11_One-way%20ANOVA
Стек: Python, Git, Математическая статистика
- Выявление статистической зависимости между парами признаков и оценивание силы этой зависимости
https://github.com/aspushkarev/Mathematics-for-Data-Science/tree/main/12_dependency_research
Стек: Python, Git, Математическая статистика
- Выявление в наблюдениях скопления похожих друг на друга объектов – кластеров, а также отнесение вновь поступающих наблюдений к одному из ранее выявленных кластеров
https://github.com/aspushkarev/Mathematics-for-Data-Science/tree/main/13_Naive_Bayes
Стек: Python, Git, Machine Learning, K-Means, kNN, Naive Bayes
Высшее образование
- Автоматики и вычислительной техники; АВТФСентябрь 2000 — Июль 2005 (4 года и 10 месяцев)
Инженер автоматизированных систем обработки информации и управления
Дополнительное образование
- Алгоритмы и структуры данныхЯнварь 2023 — По настоящее время (1 год и 10 месяцев)Декабрь 2022 — По настоящее время (1 год и 11 месяцев)
Углубленные знания алгоритмов или методов машинного обучения. Сбор данных, анализ тестовых данных. Анализ временных рядов. Работа с рекомендательными системами. Введение в Deep Learning.
Математика для Data ScienceИюнь 2022 — Март 2023 (9 месяцев)Решение однородных систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ), собственные числа и собственные векторы матрицы, диагонализация матрицы. Матричные разложения, введение в тензоры. Теория приделов, дифференцирование, матричное дифференцирование. Теория рядов, неопределенное интегрирование, определенное и несобственное интегрирование. Оптимизация с помощью метода множителей Лагранжа. Оптимизация в классических алгоритмах машинного обучения. Преобразование Фурье, временные ряды, случайные события, случайные величины. Основные законы распределения. Моделирование случайных величин. Пуассоновский поток событий. Моделирование системы массового обслуживания. Задача оценивания и метод максимального правдоподобия. Выборочные характеристики и доверительные интервалы. Проверка гипотез в том числе в А/В тестировании. Одно- и двухфакторный дисперсионный анализ. Нахождение объёма репрезентативной выборки. Проверка гипотезы о законе распределения. Виды зависимостей. Корреляция. Исследование зависимостей: номинальные признаки, порядковые признаки и количественные признаки.