Alexey Tsagareishvili - Data Analyst / Data Scientist / ML Engineer
Навыки
- DAX
- Machine Learning
- MS SQL
- NLP
- OLAP
- Power BI
- Power Pivot
- Python
- Regression Analysis
- SQL
- Анализ данных
- Работа с базами данных
- Сбор и анализ информации
- Статистический анализ
Опыт работы
АО "Аби продакт"
Ведущий аналитик - 08.2023 - настоящее времяАвтоматизировал управленческую отчетность в рамках департамента качества, сократив время подготовки данных для анализа на 30% (Excel, Python, MS SQL, Power Pivot). Разработал дашборды в Power BI, увеличив
информативность исторических результатов для принятия решений на 15% (DAX, моделирование данных). Решил задачу классификации отзывов потребителей по качеству продукции, наименований продукции, сократив
время ручной разметки отзывов и наименований продукции на 80% (нейронные сети, обработка естественного языка). Прогнозировал остатки продукции с точностью 85% (алгоритмы машинного обучения,
регрессионный анализ). Оптимизировал OLAP-решения, сократив время обработки запросов на 20% (Tabular, Multidimensional)ООО "Энергосбыт Волга"
Ведущий специалист отдела по работе с ТСО - 01.2021-10.2022Составление и ведение ежемесячной отчетности (Pivot tables, Dashboards Excel). Консолидация информации (Excel, Word, PDF) из корпоративного хранилища данных на базе Oracle. Работа с массивами данных (сбор, обработка, очистка) в формате CSV, XLSX. Работа в биллинговой системе на базе Oracle. Оптимизация отчетности в формате Excel помощью Python (Pandas, xlwings, Numpy)
ООО "Энергосбыт Волга"
Главный специалист отдела технической эксплуатации и контроля - 10.2018-12.2020Составление и ведение ежемесячной отчетности (Pivot tables, Dashboards Excel). Консолидация информации (Excel, Word, PDF) из корпоративного хранилища данных на базе Oracle. Работа с массивами данных (сбор, обработка, очистка) в формате CSV, XLSX. Работа в биллинговой системе на базе Oracle. Переписка с разработчиками, формирование ТЗ для оптимизации работы в системе.
Образование
Строительство (Бакалавр)
Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. Столетовых, Владимир2012-2016Аналитик данных (Data scientist)
МГТУ им. Н. Э. Баумана09.2022-12.2022Practical Machine Learning (Data Science)
DataWorkshop (Poland)10.2022-11.2022Data Science & Neural networks (Data Science)
DataWorkshop (Poland)04.2023-05.2023
Обо мне
Я практикующий аналитик данных-специалист по данным. В рамках своей
профессиональной деятельности, слежу за различными разработками ИИ (для
использования данных разработок в своей работе). Также продолжаю повышать
технические навыки в анализе и обработке данных (Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn),
статистике (Scipy, statsmodels), Machine learning (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, задачи
регрессии, классификации, кластеризации), Deep learning (Tensorflow, Keras, PyTorch).
Навыки:
– Моделирование данных (Power Pivot, Power BI, DAX, OLAP). Опыт в построении моделей
данных с использованием различных визуализаций, разработке дашбордов.
– SQL для анализа данных (JOIN, UNION, агрегация данных, функции, оконные функции,
подзапросы)
– Python для сбора, обработки, визуализации и анализа данных (NumPy, Pandas, Matplotlib,
Seaborn)
– Statistics (SciPy, Statsmodels, pingouin). Знаком с данными библиотеками для проведения
дисперсионного и регрессионного анализа.
– Machine learning (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, etc.) Опыт в решении задач
классификации, регрессии, кластеризации.
– Deep learning (Keras, Tensorflow) Знаком с алгоритмами глубокого обучения для решения задач классификации изображений, обработки естественного языка (NLP), анализа
тональности. Есть базовые знания для решения задач связанных с Reinforcement learning.
– A/B testing (пока базовые знания, активно развиваюсь в этом направлении).
Языки
– Russian – Native
– English- B1 – Intermediate
Soft skills
– Легко обучаюсь
– Соблюдаю дедлайны
– Дружелюбен и тактичен в общении
– Английский язык на уровне чтения документации и общение с иностранными
контрагентами в письменном формате (электронная почта)
Интересы
– Data Science (Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning)
– Решение задач по программированию на Python, SQL (Codewars, Leetcode)
– Чтение научной литературы по нейробиологии и нейропсихологии
– Изучение иностранных языков (английский, испанский, немецкий)