Аналитик данных

- проверка рабочей документации на предмет соответствия нормам и договорным требованиям;
- ведение реестра рабочей документации.

Пройденные на данный момент модули обучения:
- Основы статистики, основы визуализации данных;
- SQL и получение данных;
- Основы Python, Библиотеки Python для анализа данных, Статистика в Python;
- Аналитика больших данных;
- Математика для Data Science;
- Работа с признаками и построение моделей;
- Основы нейронных сетей.

Дополнительно выполненные вне рамок обучения проекты:
1. Кластеризация игроков в покер в зависимости от их поведения во время игры с целью определения наилучшей стратегии. Использовался Python.
Основные этапы:
-считывание и разбор по правилам данных из текстовых файлов (glob, re),
-работа с датафреймами (pandas),
-формирование новых параметров для улучшения метрик кластеризации,
-кластеризация игроков несколькими методами для выбора оптимального (sklearn),
- расчет метрик, понижение размерности для визуализации полученной разбивки (sklearn, sns, matplotlib).

2. Автоматический разбор присланных за день штрафов, с сортировкой по правилам и рассылкой на почту. Использовался Python.
Основные этапы:
- выборка файлов по дате создания (sys, os, glob, datetime);
- чтение pdf файлов и выбор из них данных (данные на автомобиль, сумма штрафа, фото номера) (PyPDF2, re);
- запись выбранных данных в эксель файл (openpyxl);
- отправка на почту (smtplib, email.message, schedule).

-формирование команды для выполнения проекта;
-организация и контроль процесса сбора данных, проведения изысканий, проектирования;
-получение положительного заключения экспертизы на разработанную документацию;
-ведение авторского надзора при выполнении строительно-монтажных работ.