Data Scientist

- Разработал успешный парсер сайта, написав более 1200 строк кода. Парсер обеспечивал сбор и обработку обширных объемов данных с высокой степенью эффективности. Это позволило оптимизировать бизнес-процессы и повысить производительность.
- Участвовал в командной проектной деятельности, нацеленной на анализ больших данных. Применял математические методы и методы машинного обучения для обработки и интерпретации данных. Результаты работы команды способствовали оптимизации производственных процессов и принятию обоснованных решений.
- Взаимодействовал с другими членами команды для обмена знаний и опыта, способствуя общему развитию проекта.
- Участвовал в обсуждениях и принятии технических решений, направленных на повышение эффективности разработки и качества программного обеспечения.
- Активно стремился к непрерывному обучению и освоению новых технологий в сфере программирования, анализа данных и машинного обучения.

**Примерный список задач и достижений:**
- Разработка и оптимизация алгоритмов для парсинга веб-сайтов.
- Применение статистических методов для обработки и анализа больших объемов данных.
- Создание моделей машинного обучения для прогнозирования тенденций и оптимизации решений.
- Сотрудничество с аналитиками и специалистами по данным для определения ключевых факторов в анализе данных.
- Работа над оптимизацией производственных процессов на основе результатов анализа.

**Инструменты и технологии:**
- Языки программирования: Python.
- Библиотеки и фреймворки: NumPy, Plotly Express, Selenium, Docker, Git.
- Инструменты анализа данных: Pandas, Scikit-learn, Statsmodels.
- Среды разработки: PyCharm, DataSpell, VS Code.

Буду признателен за возможность обсудить мои навыки и опыт подробнее в рамках личной беседы.