Рейтинг лучших ИТ-работодателей России 2019 от Хабр Карьеры: читать на Хабре
Обо мне

Меня зовут Владислав я Python разработчик, к сожалению у меня нет опыта коммерческой разработки, но я постоянно учу что-то новое, стараюсь, развиваюсь. У меня есть огромное желание начать свой карьерный путь, найти работу и стать профессионалом.

Ради успешного старта готов максимально качественно и в сжатые сроки ознакомиться с необходимыми технологиями, инструментами и языками программирования.



Мне не важна заработная плата или сложность поставленных задач, я решительно настроен развиваться в выбранном мной направлении, поэтому прошу дать мне шанс, я не привык подводить или разочаровывать, а желание учиться и совершенствоваться в профессиональном плане у меня не отнять.


Занимаюсь спортом, имею хорошие аналитические способности, быстро обучаем, вредных привычек нет.

Профессиональные навыки
Участие в профессиональных сообществах
Высшее образование
Тихоокеанский государственный университет
Хабаровск
Факультет: Институт информационных технологий
Сентябрь 2016—Декабрь 2018 (2 года и 3 месяца)
Дополнительное образование
Авторские онлайн‑курсы для профессионалов
Москва
Web разработчик на Python
Апрель 2019—По настоящее время (10 месяцев)

Несколько проектов разной сложности, от рефакторинга кода, до построения бэкенда для сайта с курсами, demo интернет магазина, работа с различными ORM, и т.д.

Знакомство с воркерами и планировщиком задач, React, препроцессорами CSS, более полное понимание RESTful, virtualenv, django-debug-toolbar, faker, отправка электронной почты с сервера. 

DjangoFlaskRestful apiReact.jsCSSHTMLООП
Global marketplace for learning and teaching online
Сан-Франциско и район залива
Build a Backend REST API with Python & Django - Advanced
Февраль 2019—Март 2019 (1 месяц)

Построение RESTful API с помощью Django Rest Framework, моё первое знакомство с Docker, REST архитектурой и CI/CD методикой.

Написание модульных тестов, сериализация данных, авторизация через токены, собственные менеджмент команды в Django, работа с PostgreSQL.

Школа анализа данных
Москва
Python для Анализа данных
Декабрь 2018—Февраль 2019 (2 месяца)

Обработывал большие датасеты разных форматов, XML, JSON, CSV, TSV, анализировал и приводил к разным метрикам полученную информацию, использовал библиотеки Pandas, NumPy, Matplotlib, работал с API Google, Вконтакте, Яндекс Метрикой. Более близкое знакомство с пакетным менеджером pip. Работа с использованием дистрибутива Anaconda и Jupyter Notebook. 

Образовательная платформа и конструктор онлайн-курсов
Санкт-Петербург
Программирование на Python
Автор курса: Институт биоинформатики
Октябрь 2018—Ноябрь 2018 (1 месяц)

Основы языка Python и программирования в целом, основные алгоритмы и структуры данных, особенности языка Python