Тетяна

РЕЗЮМЕ
АВТОР НАУКОВИХ СТАТЕЙ

Ім’я та прізвище: Тетяна Прокопчук
Місто: Рівне
Телефон: [open contact info](look above in the "contact info" section)
E-mail: [open contact info](look above in the "contact info" section)
Формат роботи: дистанційно

ПРОФЕСІЙНИЙ ПРОФІЛЬ
Працюю зі статтями, побудованими за міжнародною структурою IMRAD. Маю досвід
підготовки матеріалів для публікації у фахових наукових виданнях України категорій «А» і «Б»,
а також роботи з рукописами, орієнтованими на журнали, що індексуються у Scopus та Web of
Science.

ОСНОВНІ НАПРЯМИ РОБОТИ
Пріоритетним напрямом є підготовка та доопрацювання наукових статей у галузі
комп’ютерних наук, інформаційних технологій та інженерії програмного забезпечення, зокрема
досліджень, що передбачають розроблення, моделювання, експериментальну перевірку та
порівняльне оцінювання алгоритмів, моделей і програмних систем.
Штучний інтелект і машинне навчання – розроблення та експериментальне оцінювання
моделей машинного навчання; задачі класифікації, регресії, прогнозування та кластеризації;
нейронні мережі та глибоке навчання; ансамблеві методи; гібридні та нейро-нечіткі моделі;
Explainable Artificial Intelligence; feature importance та SHAP analysis; ablation study; sensitivity
analysis; cross-validation; оцінювання стійкості моделей до шуму та зміни вхідних параметрів.
Аналіз даних і Data Science – статистичне та інтелектуальне опрацювання даних,
формування й опис наборів даних, preprocessing, нормалізація, робота з пропущеними та
аномальними значеннями, exploratory data analysis, аналіз кореляцій і залежностей, feature
engineering, побудова прогнозних моделей та інтерпретація результатів обчислювальних
експериментів.
Комп’ютерне моделювання та прогнозування – математичне й імітаційне моделювання
складних систем, сценарне моделювання, прогнозування стану систем, аналіз чутливості,
моделювання критичних сценаріїв, порівняння базових та запропонованих моделей, оцінювання
ефективності алгоритмів за кількісними метриками.
Комп’ютерні мережі та телекомунікаційні системи – дослідження алгоритмів
маршрутизації, бездротових і мобільних мереж, FANET, MANET та інших динамічних
мережевих архітектур; вибір вузлів і ретрансляторів; оцінювання якості каналів зв’язку;
моделювання мережевого трафіку та аналіз Packet Delivery Ratio, End-to-End Delay, Throughput,
Packet Loss та інших характеристик мережі.
Кібербезпека та кіберстійкість – оцінювання кіберризиків, моделювання кібератак і
каскадних наслідків, аналіз вразливостей інформаційних систем, побудова інтегральних індексів
кіберстійкості, порівняння стратегій управління кіберризиками та оцінювання ефективності
захисних механізмів.

Інформаційні та інформаційно-аналітичні системи – проєктування й експериментальне
оцінювання програмних систем, архітектури застосунків, баз даних та аналітичних модулів;
дослідження продуктивності програмного забезпечення, часу виконання операцій, використання
обчислювальних ресурсів і масштабованості систем.
Бази даних та обробка інформації – робота з дослідженнями, що охоплюють реляційні бази
даних, SQL, PostgreSQL, ORM, структурування й агрегацію даних, оцінювання продуктивності
запитів, аналіз накладних витрат і ефективності взаємодії між програмним застосунком та базою
даних.
Інтелектуальні системи керування – алгоритмічні та програмні методи автоматизованого
керування, прогнозування параметрів систем, оптимізація налаштувань регуляторів, нейро-
нечітке керування, порівняльний аналіз класичних та інтелектуальних методів керування,
оцінювання точності й стабільності систем.
Комп’ютерний зір і мультимодальні системи – задачі класифікації та розпізнавання
зображень, multimodal learning, об’єднання текстових і візуальних ознак, early та late fusion, аналіз
confusion matrix, оцінювання точності класифікації та стійкості моделей до спотворення вхідних
даних.
Програмна реалізація та експериментальне середовище – робота з науковими матеріалами,
у яких використовуються Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost, SHAP, Matplotlib, а також
спеціалізовані середовища комп’ютерного й мережевого моделювання. Опис програмної
реалізації, експериментального стенда, апаратно-програмної конфігурації та процедури
відтворення експерименту.
Оцінювання алгоритмів і моделей – підготовка порівняльних експериментів із baseline-
підходами, аналіз Accuracy, Precision, Recall, F1-score, Cohen’s κ, MAE, MSE, RMSE, R², ROC-
AUC та інших предметно-залежних метрик; перевірка статистичної значущості відмінностей,
аналіз величини ефекту та стабільності результатів у серіях незалежних експериментів.
Окрім комп’ютерних дисциплін, маю досвід роботи з міждисциплінарними дослідженнями
на перетині інформаційних технологій, освіти, економіки та менеджменту, зокрема із цифровою
трансформацією, застосуванням штучного інтелекту в освіті, цифровою аналітикою,
прогнозуванням, оцінюванням ефективності та підтримкою прийняття рішень.

ЦИФРОВІ ТА ПРОГРАМНІ НАВИЧКИ
Microsoft Word – просунутий рівень – оформлення наукових статей, робота зі стилями,
таблицями, рисунками, формулами, автоматичною нумерацією, змістом, посиланнями, Track
Changes і коментарями; форматування рукописів відповідно до вимог журналів.
Microsoft Excel – структурування й перевірка даних, формули, розрахунок статистичних
показників, підготовка таблиць і графіків, контроль числової узгодженості результатів.
Просунута робота з AI-інструментами; prompt engineering; аналіз і структурування
наукової інформації, робота з великими текстами, даними, методологією та результатами
досліджень.
Наукові бази та пошук інформації – Google Scholar, Scopus, Web of Science, Crossref,
PubMed; пошук і перевірка наукових джерел, DOI та бібліографічних даних, оформлення
літератури за APA 7.
Робота зі статистичними показниками, кореляціями, критеріями статистичної значущості,
effect size, довірчими інтервалами та результатами експериментальних досліджень.
Швидко опановую нові програми, цифрові платформи та спеціалізовані інструменти
відповідно до тематики й завдань конкретного наукового проєкту.

ДОСВІД РОБОТИ
Автор наукових статей (Конфіденційні наукові проєкти)
лютий 2024 – серпень 2026

Підготовка та комплексне доопрацювання наукових статей за структурою IMRAD для
фахових видань України категорій «А» і «Б», а також рукописів, орієнтованих на журнали, що
індексуються у Scopus та Web of Science. Основний досвід охоплює наукові роботи у сфері
комп’ютерних наук та інформаційних технологій: штучний інтелект, машинне навчання, Data
Science, комп’ютерне моделювання, прогнозування, інформаційні системи, бази даних,
комп’ютерні мережі, кібербезпека, інтелектуальні системи керування та мультимодальні
технології. Також працюю з педагогічними, економічними, управлінськими та іншими
міждисциплінарними дослідженнями.
Виконую повний цикл роботи з рукописом: аналіз теми та наукової літератури, визначення
research gap, формування мети й завдань, розроблення та опис методології, опрацювання й
інтерпретацію результатів, підготовку таблиць і рисунків, написання Results, Discussion та
Conclusions, оформлення джерел і перевірку внутрішньої узгодженості статті. Окремий напрям
роботи – доопрацювання статей після рецензування: аналіз зауважень рецензентів, коригування
методології та результатів, усунення числових і логічних невідповідностей, доповнення
експериментальної частини та підготовка відповідей на зауваження.

ОСВІТА
вересень 2016 р. – червень 2020 р., Рівненський державний гуманітарний університет,
Факультет математики та інформатики, спеціальність «Професійна освіта (Комп’ютерні
технології)», диплом бакалавра з відзнакою (денна форма навчання).
вересень 2020 р. – грудень 2021 р., Рівненський державний гуманітарний університет,
Факультет математики та інформатики, спеціальність «Професійна освіта (Цифрові технології)»,
диплом магістра з відзнакою (денна форма навчання)

МОВИ
Українська – вільне володіння, професійне академічне письмо та редагування.
Англійська – читання та опрацювання професійної й наукової літератури.

ОСОБИСТІ ТА ПРОФЕСІЙНІ ЯКОСТІ
Швидке аналітичне мислення, відповідальність, дотримання дедлайнів, здатність
працювати з великими обсягами наукової інформації, швидке опанування нової тематики,
системність у роботі та орієнтація на академічну якість тексту.