Расул Расимович Дурсунов

Имея более 7 лет опыта в программировании и 5 лет специализации в Data Science, я обладаю глубокими знаниями в математике, включая мат. анализ, линейную алгебру, теорию вероятностей и статистику. Мои навыки программирования и экспертиза в областях ML (машинное обучение), DL (глубокое обучение), RL (обучение с подкреплением), AI (искуственный интелект) и NLP (обработка естественного языка) позволяют мне успешно реализовывать сложные проекты. Профессиональный путь включает участие в конкурсном программировании в школьные годы, получение степени бакалавра по компьютерным наукам, обучение в Школе анализа данных (ШАД) от Yandex и реализацию проектов с большими данными для ведущих компаний в России, Европе и США.

Ключевые компетенции:

— Компьютерное зрение: классификация, сегментация и обнаружение изображений, распознавание лиц.
— Обработка естественного языка: классификация и генерация текста, машинный перевод, анализ тональности.
— Анализ и обработка данных.
— Неконтролируемое обучение и кластеризация.
— Поисковые системы и технологии.
— Анализ временных рядов и модели ARIMA.
— Распределенные системы и вычисления.
— Структуры данных и алгоритмы.
— Программирование на C, Python, C++, C#, Java, Prolog, Pascal ABC, Golang, Haskell, SQL, Scala.
— Язык R, статистический анализ и A/B-тестирование.

Опыт работы с технологиями и инструментами:

— Машинное и глубокое обучение: Scikit-learn, PyTorch, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook, Anaconda, NLTK, Word2Vec, Gensim.
— Алгоритмы ML: линейная и полиномиальная регрессия, логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, KNN, случайные леса, деревья решений, градиентный бустинг, метод опорных векторов, PCA, кластеризация (KMeans, DBSCAN, агломеративная).
— Анализ временных рядов: модели ARIMA, корреляционный анализ.
— Языки программирования: Python, Java (Scala, Kotlin), C/C++.
— Технологии больших данных: Apache Hadoop, Apache Spark, HDFS, MapReduce, Apache Phoenix, Apache Kafka.
— Веб-фреймворки: Spring Boot, Django, Flask.
— Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis, MyBatis, Liquibase.
— DevOps-инструменты: Docker, Docker Compose, GitLab Pipelines, Git.
— Облачные сервисы: Amazon Web Services, DigitalOcean.
— Управление проектами: Jira, Confluence, Trello.

Уверен, что мой опыт и навыки будут ценным вкладом в ваш проект. С нетерпением жду возможности сотрудничества, которое принесет взаимную пользу и успех.