- Активно изучаю data science и машинное обучение, чтобы начать карьеру в этой области знаний.
- Открыт к новым предложениям о сотрудничестве, буду рад принять участие в проектах из области data science и ML.
- По всем вопросам пишите на e-mail: [email protected]
Все проекты курса собраны в отдельный репозиторий.
В этом разделе приведены ссылки на проекты или их фрагменты, над которыми я работал. Буду признателен за обратную связь, поэтому, если у Вас будут какие-либо комментарии, критика или предложения после просмотра, пожалуйста, напишите мне об этом.
- Titanic-Machine-Learning-from-Disaster - Titanic ML competition на Kaggle (возможен запуск в Docker).
- pydlts - интересный проект, посвящённый регрессионным моделям для DLTS.
- fs_reader - маленький, но хорошо задокументированный проект, модуль из него вошёл в pydlts.
- data-acquisition-and-report - пример оформленных данных (результатов измерений), которые я собираю в своей научной работе.
- CitationsPrepr - совсем маленький и простой скетч, демонстрирующий работу с регулярными выражениями.
Сертификаты о прохождении курсов профессиональной переподготовки, повышения квалификации и др. собраны в отдельную папку.