Data Scientist / Data Analyst

Описание

В а л е н т и н а
А л е х и н а
D A T A S C I E N T I S T
К о н т а к т ы
Москва
valentinakide@mail.ru
https: //github.com /dethelma
+7 (985) 874 80 41
Н а в ы к и
Python, Pandas, Numpy,
Scikit -Learn, Matplotlib,
Seaborn, XGBoost,
Catboost, LGBM, Linux,
Pytorch, Keras, YOLO,
Detectron, Word2vec,
Tensorflow, Docker
О б р а з о в а н и е
- 2022 г.
"Наноинженерия для
химии, фармацевтики и
биотехнологии"
РХТУ им.
Д.И.Менделеева
- 2022 г.
"Data Science"
Elbrus Bootcamp
О б о м н е
- Data Scientist с высшим техническим образованием
в области наноинженерии.
- Имею практический опыт реализации проектов по
машинному обучению и нейронным сетям.
- Хорошо разбираюсь в линейной алгебре, теории
вероятностей и математической статист ике.
- Владею навыками сбора, агрегации и подготовки
исходных данных для обучения моделей,
интерпретации и визуализации результатов.
- Активный участник kaggle соревнований.

К л ю ч е в ы е п р о е к т ы
1) ALadin - генерация превью к видео и размещение
рекламы на объектах в видео:
- Достала текст речи из видео и обработала с
помощью модели keyBERT.
- Применила и настроила модель stable -diffusion.
- Обернула модель в телеграм -бота на Aiogram.
2) AbstractGAN - генеративно -соревнователь ная
сеть для создания абстрактных картин:
- Провела предобработку датасета.
- Создала GAN и WGAN.
- Выполнила fine -tuning генератора и
дискриминатора.

3) House pricing (Kaggle Competion):

- Провела анализ данных и работу с выбросами и
пропусками.
- Совершила поиск гиперпараметров с помощью
Optuna для GradientBoosting, XGBoost и LGBM.
- Провела стекинг моделей GradientBoosting,
XGBoost, LGBM, SVR, Ridge, RandomForest.

https://t.me/Alessagill