Dil bilikləriniz

Təhsil

• Doktorantura

  University of Szeged 2024

  Fakültə qeyd edilməyib / Computer Science

• Magistr

  University of Szeged 2019

  Fakültə qeyd edilməyib / Computer Science

• Ali təhsil

  Azərbaycan Dövlət Neft və Sənaye Universiteti (ADNSU) 2017

  Fakültə qeyd edilməyib / Computer Science

İş təcrübəsi

• University of Szeged 11.2021 - 10.2022

  Python Developer/ Data Analysis

  Bu layihə zamanı əsas vəzifəm Szeged universiteti tərəfindən hazırlanan tibbi bir proqram üzərində işləmək idi. Təməl vəzifələrimi aşağıdakı kimi sırlamaq olar: Məlumat bazasının analiz edilməsi - Layihə ilk başladıqda toplanmış məlumat bazası ilə bağlı bir çox problemlər (əksik məlumatlar, qeyri standart format və s.) var idi ki, mənim də başlıca vəzifəm bu problemləri aradan qaldırmaq idi. Yeni məlumatların daxil edilməsi - Layihə böyüdükcə bazaya daha çox məlumat daxil edilməli idi ki

• Evosoft Hungary 05.2019 - 03.2021

  Frontend Developer

  Evosoft şirkətindəki əsas vəzifəm Simens tərəfindən sifariş edilmiş "Machine Monitor" tətbiqi üzərində işləmək idi. Komandadakı vəzifəm frontend developer idi. Layihə ərzindəki əsas vəzifələrim aşağıdakılar olub: Web platformadakı mövcud səhv və xətaların aşkar edilərək düzəldilməsi; Yeni funksianallıqların planlaşdırılması; Yeni səhifələrin əlavə edilməsi

• TE Concept 06.2018 - 07.2018

  C++ developer

  Təyin edilmiş pilot layihə üzrəində işləmək; Funksionallıqların əlavə edilməsi və hesabatların hazırlanması

Nailiyyətiniz və mükafatlarınız

• Google Data Analytics 2024

  The Google Data Analytics course covers key aspects of data analysis, focusing on practical skills for making informed decisions. It includes methodologies for formulating data-driven questions, organizing data effectively, and distinguishing between biased and unbiased data. Participants learn to process and clean data using SQL functions, analyse data by creating SQL queries and performing calculations in spreadsheets, and visualize insights using Tableau. Additionally, the course introduces R programming for data analysis, covering its language, environment, and various visualization options. Overall, it provides a comprehensive foundation for individuals looking to excel in the field of data analytics.

• Getting Started with Power BI Desktop - Coursera 2023

  A project about the implementation of the essentials of Power BI Desktop. Importing and transforming data and creating report according to the given information.

• Data Science Ethics - University of Michigan 2021

  Examine the ethical and privacy implications of collecting and managing big data. Explore the broader impact of the data science field on modern society. Understand who owns data, how we value privacy, how to receive informed consent and what it means to be fair.

• 1st Good Brother training school – COST (European Cooperation in Science and Technology) 2021

  Training school about the Data Privacy, implementation of data protection and privacy to the modern industry. Introduction to the Big data processing. Protecting data in Smart IoT environments. Importance and techniques of Anonymization of data in medical and other fields.

• Data Science: Natural Language Processing (NLP) in Python 2024

  Basics of Machine Learning and NLP in Python. Building text classifiers using Markov models. Writing spam detection code and sentiment analysis code in Python. Creating cipher decryption algorithm using genetic algorithms and language modelling with Markov models.

• Google Advanced Data Analytics 2024

  Completed an extensive online course focusing on the core elements of data science, including foundational principles and techniques. Proficiently utilized Python for diverse data analysis tasks and gained expertise in exploratory data analysis (EDA), data cleaning, and structuring. Developed a strong understanding of statistical concepts such as probability distributions and hypothesis testing, applying them effectively in statistical analysis using Python. Demonstrated competence in regression analysis, encompassing identification of model assumptions and implementation of linear and logistic regression techniques. Additionally, gained hands-on experience in building and evaluating supervised and unsupervised machine learning models, along with proper model and metric selection, utilizing Python throughout the process.

Biliklərim