Контактна інформація

Шукач вказав телефон , ел. пошту та LinkedIn.

Отримати контакти цього кандидата можна на сторінці https://www.work.ua/resumes/16317661/

Досвід роботи

Немає досвіду роботи.

Освіта

Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Економічна кібернетика, Київ
Вища, з 2024 по 2028 (4 роки)

Математичне моделювання, економетрика, статистика, методи прогнозування, Python для Data Science, MS SQL Server, Excel, VBA

Основні проєкти:
- Аналіз прямих іноземних інвестицій (FDI) у світі: застосування лінійної регресії та K-Means кластеризації у Excel для аналізу структури FDI
GitHub: https://github.com/r0gerthaaat/FDI_Analysis_Excel

- Прогнозування волатильності S&P500: розроблено нейромережеву модель LSTM-Attention для прогнозування щоденної нестабільності ринку і порівняно з класичними економетричними методами
GitHub: https://github.com/r0gerthaaat/VolatilityForecast

Додаткова освіта та сертифікати

SAP Certified - Implementation Consultant - End-to-End Business Processes for SAP Business Suite

2026, 3 місяці
Сертифікат

SQL (Intermediate) Certificate - HackerRank

2026, 3 місяці
Сертифікат

Знання і навички

• PyTorch
• Scikit-learn
• MS Excel
• Power Query
• VBA
• Формування зведених таблиць
• MS Power BI
• Python
• NumPy
• Pandas
• MS Word
• MS PowerPoint
• SQL
• Статистика
• Візуалізація даних
• MS SQL Server
• SAP ERP
• Економетрика
• Прогнозування продажів
• Machine learning
• Аналіз даних

Знання мов

• Українська — вільно
• Англійська — вище середнього

Додаткова інформація

Telegram: @r0ger_thaaat
GitHub: https://github.com/r0gerthaaat
LinkedIn: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

Студент спеціальності "Економічна кібернетика", спеціалізуюся на Data Science, кількісній аналітиці та прогнозуванні часових рядів.

Мої ключові проєкти та компетенції:
- Прогнозування волатильності (PyTorch, ML): розробив нейромережу LSTM-Attention для прогнозування внутрішньоденної волатильності індексу S&P 500. Модель статистично перевершила класичні економетричні підходи (GARCH, HAR-RV) та була успішно застосована для розрахунку Intraday Value at Risk (IVaR) із показником Hit rate 5.6% (при еталоні 5.0%)
- Макроекономічна аналітика (Excel+VBA, ETL): побудував End-to-End пайплайн для обробки даних та кастомні макроси для аналізу прямих іноземних інвестицій (FDI) по 100+ країнах

Мій стек:
- Програмування та ML: Python (PyTorch, Scikit-Learn, Pandas, NumPy), SQL (сертифікат HackerRank)
- Аналітика та BI: MS Excel (Power Query, VBA), MS Power BI
- Бізнес-процеси: SAP ERP (сертифікат SAP Implementation Consultant)

Захоплення та інтереси:
Автомобілі, електротехніка, велопрогулянки, волейбол, фінансові інструменти