CV
| # | Наименование проекта | Описание | Стек | Дата завершения проекта |
|---|---|---|---|---|
| 1. | DonorSearch - распознавание и классификация медицинских справок | Обучение и деплой нейросетевой модели для задачи классификации изображений | - Python, Pandas, PyTorch, NumPy, Pillow, Seaborn, Albumentations, sklearn, DaViT, FastAPI, Docker | 2.10.2024 |
| 2. | Renue.ru - трекинг мусора на конвейерной ленте | Командный проект, предполагающий разработку решения для задачи отслеживания траектории движения мусора по конвейерной ленте | Python, PyTorch, NumPy, YOLO, Matplotlib, OpenCV, JSON, Ultralytics | 19.09.2024 |
| 3. | Определение возраста покупателей по фото | Подготовка нейросетевой модели для системы компьютерного зрения | Python, Pandas, NumPy, keras | 22.04.2023 |
| 4. | Классификация изображений - Journey to Springfield | Командный проект, предполагающий разработку решения для задачи отслеживания траектории движения мусора по конвейерной ленте | Python, PyTorch, NumPy, resnet, Matplotlib, OpenCV | 31.12.2020 |
NLP
| # | Наименование проекта | Описание | Стек | Дата завершения проекта |
|---|---|---|---|---|
| 1. | (classic word2vec) Обучение модели классификации комментариев | Анализ комментариев пользователей на токсичность | Python, Pandas, NumPy, NLTK, TF-IDF, sklearn, CatBoost, LightGBM | 27.03.2023 |
Classic ML
| # | Наименование проекта | Описание | Стек | Дата завершения проекта |
|---|---|---|---|---|
| 1. | Мэйнс Лаборатория (MAINS LAB) - Предсказание количества страховых обращений в клинику | На основании характеристик застрахованных и истории их обращений за 2022 год требуется предсказать количество визитов за 2023 год. | Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, sklearn, LightGBM | 5.08.2024 |
| 2. | Samokat.tech (проект по матчингу товаров) | Необходимо для каждой пары (товар предлагаемый продавцом — товар на площадке) предсказать, является ли она матчем или нет (бинарная классификация) | Python, NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, sklearn, LightGBM | 8.02.2024 |
| 3. | Промышленность: обработка стали | Постройка модели регрессии, предсказывающей температуру стали в ходе процесса плавки | Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SciPy, sklearn, LightGBM | 20.05.2023 |
| 4. | Прогнозирование заказов такси | Постройка для заказчика модели предсказания количества заказов такси на следующий час на основании анализа временного ряда прошлых заказов | Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, sklearn, CatBoost, LightGBM, statsmodels | 17.03.2023 |
| 5. | Построение модели определения стоимости автомобиля | Постройка для заказчика модели определения стоимости автомобиля для использования в приложении сервиса | Python, Pandas, NumPy, time, Matplotlib, sklearn, CatBoost, LightGBM | 06.03.2023 |
| 6. | Защита данных клиентов страховой компании | Разработка метода преобразования данных для защиты данных клиентов страховой компании. Обоснование его корректности | Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, sklearn | 17.02.2023 |
| 7. | Исследование технологического процесса очистки золота | Подготовка прототипа модели машинного обучения, которая должна предсказать коэффициент восстановления золота из золотосодержащей руды | Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, sklearn | 01.02.2023 |
| 8. | Определение наиболее выгодного региона нефтедобычи | Выработка рекомендации о том, в каком регионе разрабатывать новые месторождения для получения наибольшей прибыли для добывающей компании | Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, sklearn | 23.01.2023 |
| 9. | Прогнозирование оттока клиента Банка | Поиск клиентов, которые могут уйти | Python, Pandas, NumPy, sklearn, Matplotlib | 25.12.2022 |
| 10. | Определение выгодного тарифа для телеком компании | Анализ и обработка клиентских данных сотового оператора мобильной связи | Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, sklearn, XGBoost | 05.12.2022 |
| 11. | Исследование рынка компьютерных игр | Анализ и обработка исторических данных о продажах игр; оценка и характеристика самих игр | Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, SciPy | 27.11.2022 |
| 12. | Исследование рынка недвижимости Санкт-Петербурга | Предобработка и исследовательский анализ данных, для определения рыночной стоимости объектов недвижимости | Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn | 17.11.2022 |
Профессиональные проекты:
- DonorSearch - распознавание и классификация медицинских справок
- Samokat.tech (проект по матчингу товаров)
Хакатоны:
Соревнования kaggle:
Тестовые задания:
Проекты, реализованные в ходе учебы на курсе Data Scientist от Яндекс.Практикума, 2023 г.: