Кирило

Я, Айзатулін Кирило Борисович, шукаю першу, постійну роботу на посаді
junior Data analyst.

Розглядаю віддалену роботу або у місті Київ. Коммерційного досвіду роботу не маю. Я навчаюсь дистанційно в
Ужгородському національному університеті, на кафедрі Системного аналізу та теорії оптимізації. Посилання на
приклад аналітичного звіту, що я роблю, сертифікат 7 місячного курсу Data science and machine learning від GoIt,
портфоліо, що налічує 4 об’ємні проєкти та приклад аналітичного звіту, контактна інформація та соцмережі
знизу.

Я можу: Готувати дані до подальшої обробки. Аналізувати дані за допомогою таких інструментів як pandas,
matplotlib та Power BI. Створювати складні SQL запити у відповідні бази даних. Автоматизувати обробку даних за
допомогою скриптів на Python. Виконувати кластерізацію задопомогою Kmeans та іншших алгоритмів бібліотеки
scikit-learn.

ЯКИМИ ІНСТРУМЕНТАМИ Я ВОЛОДІЮ:
Languages Python, SQL, С++ (база), English (B1-B2)

Machine learning PyTorch, scikit-learn, TensorFlow / Keras, CNN, RL, SL

Data analysis Pandas, matplotlib, MySQL, PostgreSQL, Power BI, Excel

Web Django, BeautifulSoup4, request

Infrastructure Docker, Poetry, Git, Collab, Jira, Slack

ОСВІТА ТА КУРСИ
Ужгородський національний університет | Кафедра системного аналізу та теорії оптимізації, 2 курс
GOIT — Python Data Science and Machine Learning | Python, Google Collab, SQL/MongoDB, WebScraping, EDA,
статистика та сильна математична база, класичне ML, нейромережі (CNN, NLP basics), підбір гіперпараметрів,
часові ряди, деплой (Dash/Django), Docker.

ПОРТФОЛІО
Приклад звіту по документу зроблений за два робочих дні — Python, Power BI, Pandas
Спочатку я провів аналіз на викиди та аномалії у документі. Після, були виміряні необхідні від клієнта метрики і презентовані у вигляді
зручних графіків. Також була проведена кластерізація задопомогою Kmeans. Кінцевий звіт оформлений у вигляді презентації pdf.
https://github.com/aizatulin69/analytical-report/blob/main/%D0%97%D0%B2%D1%96%D1%82.pdf

Пошукач БД клієнтів банку — PostgreSQL, Django
Банківська система на Django для пошуку та фільтрації клієнтів. Одна модель BankUser поєднує особисті, контактні та банківські дані
клієнта в таблиці bank_users. Інтерфейс — чистий HTML/CSS з кольоровими бейджами статусів та інтерактивною пагінацією.
https://github.com/aizatulin69/search_bank_db/blob/main/README.md

Прогнозування цін на квартири (OLX) — BeautifulSoup4, scikit-learn, numpy
Парсинг оголошень з українського OLX, збір структурованого датасету (9 ознак). Реалізація з нуля Decision Tree та Random Forest Regressor
(бутстрап, sqrt-features, MSE). Порівняння кастомної та sklearn-моделей за MAE, RMSE, R² на ідентичних гіперпараметрах.
https://github.com/aizatulin69/random-forest/blob/main/README.md

МОЇ ОЧІКУВАННЯ
1. Віддалена робота або робота у місті Київ
2. Офіційне працевлаштування / по ФОП 3 групи
3. ЗП від 500$ на місяць
4. Робота саме за вказаною спеціальністю Data analyst

Контактна інформація
Я НЕ КОРИСТУЮСЬ WATSAPP ТА VIBER, НЕ ПИШІТЬ ТУДИ, Я НЕ ПОБАЧУ ВАШИХ ПОВІДОМЛЕННЬ
ВИКОРИСТОВУЙТЕ ДЛЯ ЗВ’ЯЗКУ ТІЛЬКИ ВКАЗАНІ ДЖЕРЕЛА
Телефон: [open contact info](look above in the "contact info" section)
Пошта: [open contact info](look above in the "contact info" section)
Телеграм: t.me/MarMarMarMarMarMarMarMarMarMar
LinkedIn: [open contact info](look above in the "contact info" section)
GitHub: github.com/aizatulin69
Сертифікат: drive.google.com/file/d/1npwZHpgKVJ7O9pefLn3t0O4q3s8Sn129/view?usp=drive_link