Simona S.
Simona S.
S čím viem ako dobrovoľník pomôcť
Viac o mne
#ActuallyAutistic Data Analyst | Reporting Specialist | Content Developer | Software Engineer | 📚💻 Momentálne sa vzdelávam v oblasti: Data Science ⋙ Python ⋙ Machine Learning 💼 Otvorená pracovným ponukám a stážam / projektom
Kľúčové slová o mne
Prečo som tu
💼 Ako človek so zdravotným znevýhodnením hľadám full-remote pracovné ponuky v oblasti Data Science, Data Analysis, Machine Learning, Software Engineer.
💡 Taktiež som otvorená neplateným stážam a projektom, kde budem môcť prakticky využiť svoje znalosti Python programovacieho jazyka.
📚 Zároveň budem rada, ak nájdem v tejto oblasti mentora so seniornými skúsenosťami.
Pracovné skúsenosti
Dedikované obdobie zamerané na získavanie poznatkov a ponorenie sa do programovania v jazyku Python a Machine Learningu prostredníctvom kurzov ako Women Data Academy (03/23-06/23), Women AI / Machine Learning Academy (09/24-12/24) a rôznych voľne dostupných online vzdelávacích platforiem ako edX, Udemy, Coursera a ďalších.
Zapájanie sa do rôznych projektov (vrátane creative/content writing) s dôrazom na dospelých autistov ako som ja.
Zručnosti: Python (Programming Language) · Visual Basic for Applications (VBA) · English · Creative Writing
Project Contract. Práca s procesmi týkajúcimi sa ochrany súkromia a ochrany údajov v databázach ako audit prístupu k údajom a schválenie/obmedzenie/odmietnutie prístupu k údajom.
Vytváranie VBA reportov s cieľom porozumieť presnosti/chybovosti AI data stewardshipu.
Zručnosti: Visual Basic for Applications (VBA) · Reporting & Analysis · Ad Hoc Reporting · Microsoft Power BI · PostgreSQL · Microsoft Excel · Business English · Microsoft Office
Vývoj aplikácií Infor d/EPM (Dynamic Enterprise Performance Management) pomocou platformy Infor BI (UI in Application Studio, Office Plus, Dashboards, OLAP dátové modely). Podpora pri vývoji a konfigurácii Infor aplikačných riešení pre podniky, od zberu, interpretácie a analýzy požiadaviek po úpravu kódu aplikácií, aby ich funkcionalita zodpovedala požiadavkám zákazníka.
Zručnosti: Low-Code Development · Software Development · Coding Experience · Business English · Content Developer
Reporting Analyst/Data Admin. Vytváranie prehľadných automatizovaných reportov pomocou VBA podľa požiadaviek Business Support Services manažéra. Udržiavanie a zbiehanie service confirmation reportov a súvisiacich reportov s cieľom zabezpečiť včasnú a presnú obnovu a spustenie pre kontrakty a projekty. Upload dát, vykonávanie kontrol integrity a validity údajov na základe informácií od contract analystov, field sales a field service inžinierov v celom regióne EMEA.
Zručnosti: Visual Basic for Applications (VBA) · Data Analysis · Reporting & Analysis · Business English · Ad Hoc Reporting · Microsoft Excel · Microsoft Office · SAP ERP
Analyzovanie a integrovanie viacerých zdrojov dát na prípravu customer reportov. Manažovanie data assetov s cieľom zlepšiť ich kvalitu a prístupnosť. Stanovenie a sledovanie predvolených hodnôt a kódov pre štandardné systémové premenné, stanovenie a komunikácia najlepších postupov pre zadávanie údajov a dátovú bezpečnosť. Príprava reportov (napr. Segmentation Matrix report) a ad-hoc reportov.
Vytváranie nástrojov a reportov pre ostatných členov tímu s cieľom automaticky objavovať možné chyby a nekonzistencie v dátach. Data migration project koordinátor.
Zručnosti: Visual Basic for Applications (VBA) · Microsoft Excel · SQL (MS SQL & MySQL) · Reporting & Analysis · Ad Hoc Reporting · Data Analysis · Business English · Microsoft Office · Microsoft Access · Databases · Lotus Notes · Hyperion Reports
Vzdelanie
Jazykové znalosti
Doplnkové aktivity a úspechy
Štruktúra algoritmov podľa spôsobu učenia (supervised / unsupervised / reinforcement learning); kategorizovanie modelov podľa cieľa: klasifikačné / regresné / clusteringové
Najpoužívanejšie ML knižnice - scikit-learn, xgboost, keras, tensorflow
Postup pri vývoji ML modelov (Zber a príprava dát na modelovanie; EDA; Konverzia rôznych dátových typov na čísla; Trénovacie a testovacie dáta; Výber, tréning, ladenie a vyhodnotenie modelu)
Modely lineárnej a logistickej regresie, Modely rozhodovacie stromy, Modely typu RandomForest, K-Means model
Metriky – ako vyhodnocovať presnosť modelov
Cross-validation – ako spôsob odhadovania spoľahlivosti modelu
Ladenie modelov – ako nájsť optimálne nastavenia modelu
Pipelines
Feature Engineering – prístup k zvýšeniu počtu prediktorov a presnosti modelu
Nasadenie modelu v praxi
Praktické projekty: regresný projekt, klasifikačný projekt, clusteringový projekt
Programovací jazyk Python pre analýzu dát (premenné, operátory, štruktúry, cykly, funkcie, knižnice, práca s dátumami, úvod do OOP)
Najčastejšie používané koncepty a operácie pre spracovanie dát (NumPy a Pandas)
Prehľad technológií a prístupov v analýze dát
Moderné prostredia pre programovanie a analýzu (Spyder, JupyterLab)
Načítanie, filtrovanie a spracovanie dát do užitočných výstupov; Pivot tabuľky
Súvisiaca matematická a štatistická terminológia
Exploratívna analýza - zoznámenie sa s novými dátami
SQL - pripájanie sa k databázam, dotazy, spojenia
Vizualizácia dát a grafov pomocou Plotly
Úvod do Machine Learning
Preferencie
- neziskovke, škole
- verejnej inštitúcii
- startupu
- študentskému projektu
- krátkodobo, resp. max 3 konzultácie
- dlhšiu dobu, aj niekoľko týždňov
- na diaľku (online)
do 2 dní