Data Analyst

• Настроил модель ASR openai/whisper-medium на корпусе common_voice_17_0 для кыргызского языка, достигнув WER 32%.
• Разработал систему на основе NLP для поиска похожих фильмов, анализируя и сравнивая их сюжеты с использованием кластеризации.
• Разработал и fine-tuned модель DistilBERT для классификации фейковых новостей, достигнув F1-скорости 98,92%.
• Fine-tune модели ViT (google/vit-base-patch16-224-in21k) для обнаружения насилия на реальных данных с Kaggle.
• Создал информационную панель (dashboard) в Power BI для анализа результатов опроса профессионалов в области данных.
• Победил в международном хакатоне B2B "ProdImpact".

Стек: TensorFlow, PyTorch, HuggingFace Transformers, scikit-learn, Python, SQL, Power BI, MS Excel.

• Собрал и предобработал геопространственные данные для модели DeepLabv3+ для анализа случаев разлива нефти.
• Использовал Google Earth Engine и оптические спутники, такие как MODIS и Sentinel-2, для сбора и анализа различных химических параметров, таких как NDCI, NDVI и мутность, для предстоящей научной статьи под названием "Towards Multi-Modal Oil Spill Detection and Coverage in the Caspian Sea: A Comprehensive Approach" совместно с профессором Сиамаком Фазли.
• Выявил и задокументировал в общей сложности 40 неучтенных случаев разлива нефти в Каспийском море с использованием радаров с синтезированной апертурой, таких как ENVISAT и Sentinel-1.
• Провел веб-скрейпинг данных, связанных с плотинами, связанными с Каспийским морем, предоставив ценные инсайты для проекта.

Стек: Python, pandas, matplotlib, QGIS, SNAP, GEE, JavaScript.