Єлизавета

Кодь Єлизавета Ігорівна(25 000)
e-mail: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
тел:[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

Досвід Роботи:

01/02/2024: ТОВ «Свіфт Гарант»
Посада: Аналітик консолідованої інформації
Обов’язки в ТОВ «Свіфт Гарант».
• Розробка нової та підтримка існуючої звітності в excel;
• Робота з DB MS SQL для формування звітності;
• Робота з комісією та налаштуванням певного інтерфейсу в терміналах (city24).

01/03/2019-01/02/2024: декретна відпустка.

01/06/2018-01/03/2019: “Asia-collect.”
Посада: Middle data scientist(ФОП Кодь Є. І.)
Обов’язки в “Asia-collect”:
• Розробка першої скорингової системи в компанії;
• Розробка скорингових карт;
• Контроль фінансових результатів розроблених скор карт;
• Аналіз великих масивів даних;
• Вирішення проблем кластеризації та класифікації;
• Прогноз доходів та витрат в результаті застосування скорингових карт.


27/10/ 2015–01/06/2018: “Агенство Кредитних Рішень”
Посада: провідний спеціаліст департаменту ризик-менеджменту.
Обов’язки в “Агенство Кредитних Рішень”:
• Підготовка вибірки для аналізу;
• Розробка скорингових карт
• Контроль фінансових результатів роботи скорингових карт;
• Аналіз великих наборів даних за допомогою статистичних інструментів;
• Дослідження кластерів і залежностей у даних;
• Прогнозування за допомогою популярних методів машинного навчання;
• Прогнозування прибутків і витрат;
• Розробка та автоматизація звітів у базі даних;
• Розрахунок та аналіз рейтингів компаній;
• Аналіз та звітність боргового портфеля;
• Перевірка гіпотез.
• .

Освіта: КНЕУ ім. В. Гетьмана, випуск 2015.
Рівень: Магістр
Кваліфікація: Прикладна статистика
Магістерська програма: “ Інформаційно-аналітичне забезпечення економічного та людського розвитку.”
Магістерська робота: «Статистичний аналіз міграції населення України».
Курси:
• Machine Learning (Coursera online course by Stanford University);
• Data Science (Coursera online course by Johns Hopkins University);
• Machine Learning (Coursera online course by Stanford University).
• Аналіз даних та статистичне виведення на мові R (Prometheus)
• Introduction to data science, business analytics and artificial intelligence (IBM)
• “Green forest” English courses level intermediate.
• Python Programming A-Z™: Download Practice Datasets(SuperDataScience)


Знання мов:
Languages: English – intermediate
Ukrainian, Russian – fluent.

Статистичні інструменти, що використовувались в роботі
• random forest
• K means
• heatmap visualization
• використання лінійної та логістичної регресії для вирішення задач
• кореляція та коваріація
• decision trees;
• тест на мультиколінеарність
• гетероскедастичність(перевірка моделі);
• Analysis of variance: ANOVA, MANOVA.

Навички: Excel, R, PL/SQL, MS SQL, SPSS, Statistic, ORACLE, T-SQL, : RedMine, Bitrix24, developed dashboard R (web application Shiny, розроблено 2 проєкти).