Аналитик

2026 - Неполное высшее
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)» - Статистика. Анализ больших данных
(Форма обучения: Очная)

Камышанский Никита Юрьевич г. Ростов-на-Дону 89081715237 nikitakamysanskij89@gmail.com Цель: Получение должности стажёра или помощника- аналитика в области статистики и анализа данных с возможностью удалённого формата работы и гибкого графика, позволяющего совмещать обучение и трудовую деятельность. О себе: Я студент второго курса бюджетной(очной) формы обучения, обучаюсь в РГЭУ «РИНХ» по направлению «Статистика. Анализ больших данных». Получаю глубокие знания в области Python-программирования, статистического анализа и работы с инструментами Data Science (Numpy, Pandas, SymPy). Хорошо знаком с методами анализа данных, умею работать с Excel и обладаю начальными знаниями SQL. Я открыт для профессионального роста и заинтересован в применении полученных знаний на практике. Профессиональные навыки: - Программирование на Python (базовый уровень): понимание алгоритмов, классов, файловых операций, знакомство с библиотеками Numpy, Pandas, Sympy. - Основы теории вероятностей и математической статистики. - Владение основами SQL-запросов. - Навыки работы с Excel: расчёт формул, построение графиков, сводных таблиц. - Работа в MS Word, MS PowerPoint, LiberOffice Calc. Практический опыт: Выполнял учебные задания по программированию на Python, изучал обработку и анализ данных с помощью Pandas и Numpy. Решал задачи по статистическому моделированию и интерпретации результатов. График работы: Ежедневно доступен на 2-4 часа в период с понедельника по четверг (после дневных занятий); полное освобождение в пятницу, субботу и воскресенье. Интересует позиция: Удалённый стажёр, ассистент аналитика данных, сотрудник на частичную занятость. Личные качества: - Целеустремлённость и способность быстро усваивать новое. - Ответственный подход к выполнению задач. - Организованность и пунктуальность. - Готовность вкладываться в профессиональное развитие и повышение квалификации. Учебные проекты и самостоятельные инициативы: В декабре прошлого года участвовал во втором кейс- чемпионате по машинному обучению, представленном по определённым датасетам.(исторические данные по снятиям наличных в сети банкоматов банка, для каждого банкомата известны все операции выдачи наличных за несколько месяцев, с разбивкой по номиналам купюр). С помощью языка программирования Python попытался создать модель, прогнозирующую, сколько банкнот каждого номинала потребуется каждому банкомату на следующие 30 календарных дней с последней транзакции для каждого банкомата, чтобы полностью покрыть спрос клиентов. Иначе говоря, для каждого банкомата нужно предсказать «корзину» купюр по номиналам на месяц вперёд." По своей направленности написал три статьи. 1. Статья «Интеллектуальный анализ данных в отделе маркетинга» позволила мне приобрести умения работать с технологиями обработки данных и прогнозирования, а также получить опыт применения методов статистического анализа для разработки маркетинговых стратегий и понять роль аналитических инструментов в современном бизнесе. 2. Название научной статьи: Статистический анализ денежных доходов населения субъектов РФ. Авторство: Камышанский Н.Ю., Попов И.П. Задача: Собрать статистические данные из официальных источников, и проанализировать их. Мой вклад заключался в применении методов статистического анализа (описательная статистика, методы группировки и классификации данных). 3. Проект "Использование информационных технологий в физической подготовке": Здесь я получил навык в работе с биометрическими данными. Столкнулся с современными цифровыми ресурсами, отслеживающие физическую активность. Тем самым качественно интерпретировал данные. Написал за период обучения две курсовые работы. 1) Курсовая работа "Возможности и практика Data Mining в страховании" позволила приобрести глубокие знания методов Data Mining и их применения в реальной профессиональной деятельности. Здесь я получил способность к анализу больших объёмов данных, включая оптическое распознавание символов (OCR), обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML). 2) Курсовая работа «Статистический анализ уровня жизни населения регионов РФ» помогла мне дать оценку уровню жизни населения регионов РФ на основе статистических данных. Здесь я подробно познакомился с официальными источниками данных.(Росстат, ЕМИСС, ЦБ РФ). В работе были применены основные статистические методы, такие как: построение вариационных рядов, расчёт описательных статистик ( среднее, стандартное отклонение), нахождение показателей вариации ( размах вариации, наибольшее, наименьшее значение), проверка гипотез о равенстве средних (t критерий), применение коэффициента Спирмена (взаимосвязь переменных). Ссылки на мои работы: Статьи, курсовые работы, проекты. 1) https://ru.docworkspace.com/d/sIGXR_f-uAsumsM0G?sa=601.1037 2) https://ru.docworkspace.com/d/sIFbR_f-uAtWpsM0G?sa=601.1037 3) https://ru.docworkspace.com/d/sIFrR_f-uAqWrsM0G?sa=601.1037 4) https://ru.docworkspace.com/d/sIGLR_f-uAqWvsM0G?sa=601.1037 5) https://ru.docworkspace.com/d/sIKzR_f-uAuOzsM0G?sa=601.1037 6) Вариант программы: https://colab.research.google.com/drive/1I9I7TwiaspDZzIzEUkggEJnGIJ 4oulEy?usp=sharing 7) Ссылка на мероприятие: https://leader-id.ru/events/586335