- Имею высшее образование (УГТУ, специальность - инженер, диплом с отличием).
- Прошел обучение в Яндек-Практикум по направлению Data Scientist Plus (630 часов).
- Дополнительно прошёл курсы по математической статистике, ООП, регулярным выражениям на Stepik.
- В 2024 году успешно закончил обучение по Информационной безопасности (Skillfactory. Специальность - Белый Хакер. Пентест.). Получен диплом о профессиональной переподготовке (490 ак. часов).
- Продолжаю учиться (курсы от Otus) на таких направлениях как: LLM и Mlops.
Занимаюсь аналитикой, программированием, Data Science, MLops. Применяю знания ML в бизнес-задачах, своей инженерной работе и пет-проектах, а так же медицине. На Хабре занимаюсь менторством специалистов в роли эксперта.
Со школы увлекался изучением математики, физики и программирования (прошел курс по turbo pascal в УГТУ, так же прошел курс "модификация и ремонт IBM-совместимых компьютеров" в МИФИ, участвовал в олимпиадах, занимался WEB-разработкой сайтов и их поддержанием по фриланс-системе).
Всегда в поиске новых идей, решений (включая нетривиальные), знаний, технологий. Считаю, что DS-специалист должен постоянно развиваться в 2 основных направлениях: ML и всё что с ним связано (включая deep learning, математику, статистику, аналитику и т.д.) и MLOps (experiments, deploy, облачные технологии, выстраивание пайплайнов, мониторинг и т.д.).
Прочитанные книги:
- "Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих" - [2017] - Бхаргава А. (Думаю каждый специалист DS должен её прочитать и понять как работают самые распространенные алгоритмы);
- "Практическая статистика для специалистов Data Science" - [2022] - Питер Брюс, Питер Гедек, Эндрю Брюс. (Книга маст-хэв, часто прибегаю к полезным приемам и советам в ней в своей практической работе по DS. Буду рекомендовать коллегам и интересующимся для более глубокого понимания анализа данных и моделей со стороны статистики);
- "Машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными" - [2020] - Гвидо Сара; Мюллер Андреас (Одна из лучших книг для введения в специальность DS, много хороших примеров с кодом на Python. Рассмотрены практически все базовые модели.);
- "Data Science. Наука о данных с нуля" - [2023] - Грас Джоэл. (В процессе чтения и применения представленных техник. Нравится подход автора к тематике "без лишней воды", а так же аккуратное отношение к чистоте и оформлению кода на Python).
Ниже можно ознакомится с моими проектами.
- telegram: @Vanarti
- email: vanarty@yandex.ru
- kaggle: https://www.kaggle.com/artemivanovurevich
- Основы статистики. 1-ый модуль
- Основы статистики. 2-ой модуль
- Основы статистики. 3-ий модуль
- Объектно-ориентированное программирование на Python
- Регулярные выражения
| Название | Описание | Статус проектов |
|---|---|---|
| Предсказание сердечно-сосудистых заболеваний | На основе Streamlit было создано приложение для пользователей, которое основываясь на лучшей модели XGBClassifier предсказывает вероятность (риск) наличия сердечно-сосудистых заболеваний. | Завершен |
| Предсказание уровня английского по субтитрам фильма (NLP) | Запрос сформирован тем, что просмотр фильмов на оригинальном языке - это популярный и действенный метод упражнений по изучению иностранных языков. Важно выбрать фильм, который подходит студенту по уровню сложности, т.е. студент понимал 50-70 % диалогов. Чтобы выполнить это условие, преподаватель должен посмотреть фильм и решить, какому уровню он соответствует. Однако это требует больших временных затрат. | Завершен |
| Название | Описание | Статус проектов |
|---|---|---|
| Яндекс - Практикум | Проекты, выполненные в рамках обучения по специальности Data Scientist Plus | 17 завершенных проектов |