About
Turning raw data into decisions — from SQL data models and A/B tests to applied statistics and machine-learning projects. I validate analyses against references and cover them with tests.
Open to Data Analyst opportunities
B.Sc. in Engineering Physics, Faculty of Physics — Southern Federal University (SFEDU), expected 2027
Focus areas: A/B testing & statistics, SQL / business analysis, applied ML (computer vision)
Tech stack
Focus: A/B testing & statistical inference · SQL & data modeling · dashboards & data visualization · applied ML · systems analysis (BPMN, REST API)
A/B Testing Statistical Significance Platform — self-contained toolkit for designing, analysing and early-stopping online experiments: sequential testing (SPRT, mSPRT, Pocock / O'Brien-Fleming), power analysis, confidence intervals — validated against published references with 42 tests. Python · SciPy · statsmodels · Streamlit · SQLite — Live demo · Code
Credit Application Analysis — business-process analysis for a credit-application system: BPMN diagram, functional requirements, REST API specification, SQL queries and a SQLite database. Systems analysis · SQL · SQLite · BPMN · REST API
YOLOv8 Vest Detection — computer-vision system that detects safety vests on workers. YOLOv8n trained on 1413 images, mAP50 = 0.732, with a Streamlit web demo. Python · PyTorch · YOLOv8 · Streamlit · Matplotlib
На русском
Аналитик данных · SQL · Python · Эксперименты
Превращаю сырые данные в решения — от SQL-моделей и A/B-тестов до прикладной статистики и ML-проектов. Ценю корректность: сверяю анализ с эталонами и покрываю тестами.
Открыт к позициям Data Analyst Бакалавриат, техническая физика — Физический факультет, ЮФУ (SFEDU), выпуск 2027 Три области: A/B-тесты и статистика, SQL / бизнес-анализ, прикладной ML (компьютерное зрение)
Стек: Python, SQL, SQLite, pandas, NumPy, SciPy, statsmodels, PyTorch, YOLOv8, Streamlit, Plotly, Matplotlib, pytest, Git
Проекты:
Платформа расчёта статзначимости A/B-тестов — дизайн, анализ и ранняя остановка экспериментов: последовательное тестирование (SPRT, mSPRT, Pocock / O'Brien-Fleming), мощность, доверительные интервалы; 42 теста. Живое демо Анализ кредитных заявок — бизнес-анализ системы кредитных заявок: BPMN, функциональные требования, спецификация REST API, SQL и SQLite Детекция жилетов YOLOv8 — компьютерное зрение для распознавания сигнальных жилетов: YOLOv8n, 1413 изображений, mAP50 = 0.732, веб-демо на Streamlit