Увлечённый Исследователь Данных с инженерным образованием и опытом коммерческой и исследовательской деятельности.
-
🌱 В настоящее время я изучаю R, LLM, MLFlow, Spark, River
-
📋 Планируемые области дальнейшего освоения Neo4j, Julia, Aiogram,
-
📄 Узнать о моём опыте можно здесь
-
💖 Люблю данные как отражение этого удивительного и нтересного, непростого, но поддающегося исследованию мира. Люблю искать, анализировать и систематизировать информацию, выдвигать и проверять гипотезы, делать предсказания.
-
🔥 Вдохновляюсь возможностью применить то что знаю и умею, увидеть как всё это приносит практическую пользу и приобрести новые знания и навыки. Всегда радует возможность поделиться с коллегами тем что знаю и умею.
-
💪 На мой взгляд мне удаётся счетать рутиноустойчивость со способностью иногда подмечать то, что не очевидно другим и находить нестандартные решения.
-
🔎🔍 Ищу команду опытных специалистов в области Data Science, чтобы стать таким же опытным как они и поскорее начать приносить пользу моей команде.
-
📫 Адрес моей электронной почты raouf.mamedov@gmail.com
- Изучение оттока клиентов банка с выявлением группы клиентов, с высоким риском оттока. https://github.com/Raoufmamedov/various_studies/blob/main/Churn%20study.ipynb
- Выявление факторов успеваемости учащихся https://github.com/Raoufmamedov/edu_achievements/blob/main/edu_achivements_factors.ipynb
- Исследование петрофизических свойств керна (для моделирования проницаемости (ДЗ компании ARAMCO, работа выполнена на английском) https://github.com/Raoufmamedov/ARAMCO/blob/main/ARAMCO-clean%20final.ipynb
- Парсинг и анализ данных с сайта HH.ru для оценки зарплатных перспектив специалистов различных специализаций и квалификаций, ищущих работу в Москве https://github.com/Raoufmamedov/HH.ru-parsing/blob/main/Parsing_HH_2.0_final.ipynb
- Определение категориальной принадлежности товара по его описанию, с выбором наиболее перспективной модели и оптимизации её гиперпараметров (Дипломный проект для квалификации в качестве исследователя данных) https://github.com/Raoufmamedov/NLP_DIPLOMA_NETOLOGY Презентация дипломной работы приведена в Портфолио.
• Предобработка данных, Разведочный анализ данных, конструирование признаков
• Методы регрессии, классификации, кластеризации, понижения размерности, метрики оценки
• Временные ряды
• Рекомендательные системы
• Глубокое обучение
• Обработка естественного языка (NER, классификация тем, тональность), NLTK, spaCy, PyMystem3, PyMorphy2, Genism, word2vec, fasttext, pyLDAvis, textblob, Flair
• Математическая статистика, Математический анализ, Теория вероятностей, Линейная алгебра
• Понимание основных алгоритмов машинного обучения
• SQL
• Google Looker (Google Data Studio)
Строю свою карьеру в сфере Data Science и прошёл профильную переподготовку (со специализацией в области NLP). У меня есть опыт практического применения статистических методов (дискриминантный анализ и иерархический кластерный анализ), с его помощью мне удалось выявить признак позволяющий надёжно определять принадлежность исследуемого образца нефти к тому или иному продуктивному горизонту, и благодаря этому была осуществлена коррекция привязки скважины к продуктивному интервалу. Также, у меня сформировался навык проактивного сбора данных (при необходимости с их обогащением внешними данными), уточнения техзаданий с техническими специалистами и ЛПР клиента, а также дальнейшего согласования с группой реализации, в том числе и итеративного.