Кирило

Я, Айзатулін Кирило Борисович, шукаю першу, постійну роботу на посаді
junior Data analyst.
Розглядаю віддалену роботу або у місті Київ.

Шукаю роботу для старту у аналітиці данних, та взагалому у айті. Завжди гарно ладив із цифрами та був уважним
до деталей, тому і вибрав для себе цей напрям. Частину свого досвіду та навичок я здобув під час навчання в
університеті, частину під час проходження курсу, а чвастину під час розробки проектів для свого портфоліо. Буду
дуже вдячний, якщо ви ознайомитесь із цим резюме та запросите мене до своєї команди. 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, контактна інформація та соцмережі знизу.

МІЙ ДОСВІД:
Вже більше року використовую Python як основний інструмент; Розробив власну бібліотеку для пошуку у
датабазі помилок, аномалій, та розрахунку метрик; Із фреймворків для аналізу данних використовую в
основному Pandas; Працював з логістичними та клієнтськими базами данних; Створював складні SQL запити
задопомогою MySQL та PostgreSQL; Автоматизував досліждення бази данних, зробивши пошукач у веб інтерфейсі
на Django;Мав досвід із створенням парсерів для збору та дослідження інформації про ціноутворення на ринку
житла; Постійно працюю із Power BI для створення зручних графіків та діаграмм; Для кластеризації раніше
використовував Tensorflow, нині scikit-learn; На повсякденному рівні постійно використовую Excel.

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

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

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

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 (Основне)
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 — Python, 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) —Python, 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

Контактна інформація
Я НЕ КОРИСТУЮСЬ WATSAPP ТА VIBER, НЕ ПИШІТЬ ТУДИ, Я НЕ ПОБАЧУ ВАШИХ ПОВІДОМЛЕННЬ
ВИКОРИСТОВУЙТЕ ДЛЯ ЗВ’ЯЗКУ ТІЛЬКИ ВКАЗАНІ ДЖЕРЕЛА
Телефон: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Пошта: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Телеграм: t.me/MarMarMarMarMarMarMarMarMarMar
LinkedIn: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
GitHub: github.com/aizatulin69
Сертифікат: drive.google.com/file/d/1npwZHpgKVJ7O9pefLn3t0O4q3s8Sn129/view?usp=drive_link