Junior Data Scientist (математик)

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ALIA KSA N DR B AYA R EN KA
EN GIN EER O F T EC H N IC A L S U PPO RT M an ufa ctu re r o f p um p-e q uip m en t « C N P» | M arc h 2 021 –
p re se n t
Cre atin g a n d d esig n in g t e ch nic a l d o cu m en ta tio n ( g ra p hic a n d t e xt)
D eve lo pm en t o f s o ft w are f o r p erfo rm an ce o ptim iz a tio n
3 D -m odelli n g o f p um p-e q uip m en t
E X P ER IE N CELA N GU AGES Belo ru ssia n ( n ativ e )
R ussia n ( n ativ e )
G erm an ( C 1, T estD AF)
E ngli s h ( B 1)
E D U CA TIO N Majo r " E nerg y e n gin eerin g", p ro fe ssio nali z a tio n " H yd ro -p neu m atic
a u to m atio n e n gin eer"
D eve lo pm en t o f p ro je cts r e la te d t o h yd ro dyn am ic m odelli n g ( C FD ) o f
str u ctu re s a n d s y ste m s, d esig n , c a lc u la tio n a n d 3 D v is u ali s a tio n o f
hyd ra u li c a ir c ra ft a ctu ato rs
U N IV ER SIT Y ( B A CH ELO R)BM ST U , M osc o w ( 2 01 7 - 2 021) C ours e s: « P yth o n», « P re p ro ce ssin g, r e se arc h a n d s ta tis tic a l a n aly sis »,
«M ach in e L e arn in g in b usin ess», « N atu ra l la n gu ag e p ro ce ssin g», « L in ear
alg e b ra in p yth o n», « N um eric a l m eth o ds in p yth o n», « T im e S erie s»,
«S Q L», « C om pute r V is io n », « N eu ra l n etw ork t r a in in g».
P ortfo li o in clu d es 1 4 p ro je cts ( p le ase f o llo w t h e li n k
h ttp s:/ /g it h ub .c o m /a li a k sa n d r- b ay are n ka/P ro je cts ):
P ro ce ss in g o f n atu ra l la n gu ag e a s w ell a s g ra p hic a l d ata w it h
t e n so rflo w .k e ra s
C re atio n o f m odels b ase d o n m ach in e le arn in g f o r c la ssif ic a tio n,
re gre ss io n, c lu ste rin g t a sk s u sin g li b ra rie s S cik it - le arn , L ig h tG BM ,
XG Boost
D ata p ro ce ssin g, r e se arc h a n d s ta tis tic a l a n aly sis w it h P an d as,
N um Py, S ciP y, a s w ell a s g ra p hic a l r e p re se n ta tio n o f in fo rm atio n
w it h M atp lo tli b , S eab o rn
D ata b ase o pera tio ns a n d p ro ce ssin g in fo rm atio n w it h S Q L
EX TR A C O URSE SY an d ex P ra ctic u m «S u m mer l a n gu ag e c o urs e s a t L u d w ig -M ax im ili a n s-
U niv e rs it ä t, M un ic h ( A ugu st, 2 019)
S K IL LS Pyth o n: T en so rF lo w , S cik it - le arn , T ra n sfo rm ers ,
P yto rc h , X G Boost, L ig h tG BM , P an d as, N um Py,
M atp lo tli b , S ciP y, P yS p ark
S Q L
So li d w ork s, A uto desk I n ve n to r, A uto desk A uto ca d ,
К ом пас 3 D , T -F le x, M atla b , S T A R-C CM +, C Ftu rb o
In te rp ers o nal s k ill
T eam work
D eve lo ped a n aly tic a l a b ili t ie s
S tr e ss r e sili e n ce
M ult i- ta sk in g
+ 3 75 ( 2 9) 6 27-1 4-6 3
ale ksa n d r.b o yare n ko @ gm ail.c o m
http s:/ /w ww.li n ke d in .c o m /in /a le ksa n d r- b o yare n ko -
3 52b1 924a/
h ttp s:/ /g it h ub .c o m /a li a k sa n d r- b ay are n ka/P ro je cts
T ele gra m : + 7 ( 9 15) 0 31 -2 0-7 3
R ep ub li c o f B ela ru s, M in sk
A pply in g f o r a p o sit io n o f D ata S cie n tis t P U RPO SE