Катерина

КОВАЛЬЧУК Про мене
КАТЕРИНА Junior Python Developer з фокусом на Machine Learning та обробку даних. Маю практичний досвід
роботи з Python, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, CSV-даними та базовими ML-пайплайнами. У
JUNIOR ML / PYTHON DEVELOPER дипломному проєкті реалізувала систему виявлення аномалій на основі Random Forest: підготовка
даних, feature extraction, навчання моделі, inference, аналіз результатів і візуалізація. Також маю
досвід викладання Python і математики, що допомогло розвинути системне мислення, уважність до
помилок і навички зрозумілого пояснення технічних тем.

КК Освіта
photo КПІ ім. Ігоря Сікорського, ФІОТ Спеціальність: Комп’ютерна інженерія. Освітня база:
програмування та ООП, структури даних і алгоритми,
Бакалавр · 2022–2026 теорія ймовірностей та математична статистика, бази
даних, Linux, інженерія ПЗ, комп’ютерні мережі,
паралельні та розподілені обчислення, архітектура
комп’ютерів, обробка даних у вбудованих системах.

Контакти
Досвід
PH [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Викладач Python Проводила заняття з Python для учнів різного рівня.
TG @kkovalchukkatia Пояснювала синтаксис, умови, цикли, функці ї, основи
Logika · 2024–2025 ООП; допомагала розбирати помилки в коді та
EM [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») створювати навчальні проєкти.

GH github.com/kovalchukkaterina
LO Вараш · віддалено
Викладач математики Працювала з математичними темами, логікою та
алгоритмічним мисленням. Розвинула уважність до
Навички 2026 деталей, системний підхід до задач і навички
зрозумілого пояснення складного матеріалу.

Python
Machine Learning
Проєкти
Data Processing
scikit-learn Система виявлення аномалій ГЦН-195М
github.com/kovalchukkaterina/diplom
NumPy / Matplotlib
Algorithms / OOP - Розробила Python-пайплайн для підготовки даних, навчання моделі та прогнозування стану
системи.

SQL / Linux / Git - Реалізувала обробку CSV, формування віконного датасету та виділення ознак із часових
рядів.

UI/UX basics - Навчила Random Forest для класифікаці ї режимів роботи обладнання.

- Додала inference, пояснення результатів, short-term forecast, матрицю помилок, feature
Англійська: B1
importance і графіки.

- Працювала з Xcos/Scilab-моделлю для генераці ї демонстраційних даних.

Сертифікати Tech: Python, NumPy, scikit-learn, Matplotlib, joblib, CSV, Scilab/Xcos, Machine Learning

UI/UX Design — DAN.IT Education

Python ML basics Random Forest Data preprocessing

Feature extraction NumPy scikit-learn Matplotlib

SQL basics G it/G itHub Linux OOP Algorithms

Statistics UI/UX basics