Надежда К.
Начинающий Data ScienceРаботу
| Последнее обновление резюме | 05.11.2025 |
| Адрес | Москва, Russian Federation |
| Электронная почта | Заблокировано |
| Телефон | Заблокировано |
Образование
Основы программирования и бизнес-аналитики для медицинских работников
1. Формализация и алгоритмизация поставленных задач.
2. Разработка требований и проектирование программного обеспечения.
3. Разработка и сопровождение требований к отдельным функциям системы.
4. Разработка и сопровождение требований и технических заданий на разработку и модернизацию систем и подсистем малого и среднего масштаба и сложности.
5. Разработка и отладка программного кода.
6. Проверка работоспособности и рефакторинг кода программного обеспечения.
7. Интеграция программных модулей и компонент и проверка работоспособности выпусков программного продукта.
Медицинская кибернетика
В чем вы сильны?
- Построение математических моделей типа SIRS/SIR с модификацией
по плотности населения.
- Статистическая обработка данных на языках R и Python (pandas,
numpy, math, matplotlib), VS Studio, Google Colab, Jupyter Notebook.
- Построение NLP нейросетей.
- IBM SPSS Statistics, Statistica: проверка нормальности распределений
(Критерий Шапиро-Уилка, критерий Пиросона и т.д), проверке гипотез (p-value), умение построить доверительные
интервалы для метрик.
- Поиск инсайтов, взаимосвязей и закономерностей в данных, их
интерпретация методами математической статистики.
- Построение модели эксперимента (проект по выявлению влияния
растворов обработанных холодной плазмой на противоопухолевую
терапию).
- Работа над проектом по подбору штамма вакцины против гриппа:
анализ данных на Python: дерево решений, SIA Plot, регрессионный
анализ.
- Разработка ТЗ для системы управления очередью приемного
отделения с использованием UML, BPMN, ER-диаграмм для
построение макета проекта с использованием «drow io».
- Разработка ТЗ для внедрение системы электронного рецепта,
создание БД проекта в среде Microsoft Access 2016.
- Разработка моделей и алгоритмов для анализа текстовых данных на
языке Python.
- Разработка моделей и алгоритмов машинного обучения для задач
классификации.
- Предобработка, очистка и подготовка данных для дальнейшего
анализа.
- Культивирование и поддержание раковых клеточных линий (Hela,
K562).
- Проведение молекулярно-биологических анализов: ПЦР, ИФА,
электрофорез, анализ ДНК-комет, секвенирование.
- Пробоподготовка, метрология, маркировка и учт образцов.
- Обработка, анализ и визуализация лабораторных данных.
- Работа с базами данных и интернет-ресурсами по клинической
генетике: OMIM, Genome Browser, ClinVar, gnomAD.
- Анализ и интерпретация данных клинического секвенирования:
экзомы, панели генов, полногеномное секвенирование, молекулярное
кариотипирование.
- Поиск, сопоставление и классификация генетических вариантов.
- Построение и оптимизация моделей классификации (ROC AUC,
чувствительность, специфичность).
- Документирование результатов исследований и подготовка
аналитических отчтов.
- Оптимизация лабораторных процессов и методологии
экспериментов.
- Разработка и ведение актуальной лабораторной документации.
Расскажите о себе что-нибудь еще: публикации, конференции, хобби
Публикации можно посмотреть здесь ссылка
Eсть опыт участия в хакатонах «Будущее медицины!»
(создание ИИ-ассистента для анализа сообщений о побочных
эффектах у пациентов, команда Бильрот V) и PirogovHack 3Dморфология (разработка 3D-анатомического атласа, команда Бильрот
IV)
