Петро

Написання ідеального резюме потребує структурованості та фокусування на ключових
аспектах вакансії. Ось приклад резюме, адаптованого до вакансії Data Scientist в
компанії EVA для молодого кандидата без великого досвіду, але з потенціалом.

Резюме

Чабаров Петро Павлович

📍 Місце проживання: Нідерланди
📞 Телефон: [открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация»)
📧 Електронна пошта: [открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация»)
📅 Вік: 18 років

Мета

Отримати позицію Junior Data Scientist, де зможу застосувати свої навички в
машинному навчанні, аналізі даних та Python для створення інноваційних рішень і
допомоги компанії в досягненні бізнес-цілей.

Освіта

Університет прикладних наук (Hogeschool)

📅
Бакалавр Data Science (1-й курс)
2023 – теперішній час

● Основні предмети: Python, алгоритми машинного навчання, робота з базами
даних (SQL), статистика, обробка даних.
● Проект: "Прогнозування продажів у ритейлі", створення моделі з точністю 87%.

Курси:

● Coursera: Machine Learning by Andrew Ng
● Stepik: SQL для аналізу даних
● Kaggle: Python для Data Science

Досвід роботи (або проекти)

Pet-проект 1: Прогнозування продажів у ритейлі

📅 2023
 ● Створив модель машинного навчання для прогнозування обсягів продажів
(Linear Regression, XGBoost).
● Підвищив точність прогнозу на 20% у порівнянні з базовим рішенням.
● Інструменти: Python (pandas, scikit-learn), SQL, matplotlib.

Pet-проект 2: Аналіз клієнтської бази

📅 2023
● Провів сегментацію клієнтів за допомогою кластеризації (K-Means).
● Запропонував рекомендації для підвищення рівня конверсії клієнтів на 15%.
● Інструменти: Python, seaborn, MS Excel.

Kaggle-проект: NLP для аналізу відгуків

📅 2023
● Провів аналіз текстових даних, створив модель для класифікації відгуків на
"позитивні" та "негативні".
● Інструменти: Python (NLTK, spaCy), matplotlib.

Навички

● Мови програмування: Python (pandas, NumPy, scikit-learn), SQL, matplotlib.
● Машинне навчання: Класифікація, кластеризація, прогнозування часових
рядів, NLP.
● Бази даних: MS SQL, робота з великими масивами даних.
● Інструменти: Git, Jupyter Notebook, Tableau.
● М'які навички: Командна робота, комунікація з бізнесом, презентація
результатів.

Мови

● Українська: рідна
● Англійська: Advanced (C1)
● Нідерландська: Pre-Intermediate