Серов Александр — различия между версиями
Материал из Department of Theoretical and Applied Mechanics
| Строка 7: | Строка 7: | ||
== Образование == | == Образование == | ||
* Окончил Харовскую СОШ им.Василия Прокатова c золотым знаком отличия (2016) | * Окончил Харовскую СОШ им.Василия Прокатова c золотым знаком отличия (2016) | ||
| − | * Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт прикладной математики и механики,<br> кафедра [["Теоретическая механика"]],<br> Программа "Механика и математическое моделирование сред с микроструктурой",<br> 3 курс обучения, [[Группа | + | * Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт прикладной математики и механики,<br> кафедра [["Теоретическая механика"]],<br> Программа "Механика и математическое моделирование сред с микроструктурой",<br> 3 курс обучения, [[Группа 33632/1]]. |
* Курсы на платформах [https://stepik.org/ Stepik], [https://www.coursera.org/ Coursera] | * Курсы на платформах [https://stepik.org/ Stepik], [https://www.coursera.org/ Coursera] | ||
| Строка 24: | Строка 24: | ||
== Навыки == | == Навыки == | ||
* Фундаментальные знания в областях: линейная алгебра, аналитическая геометрия, методы оптимизации, численные методы, комплексный анализ, матфизика, теория упругости, сопротивление материалов, вычислительная механика, динамика твёрдого тела, теория чисел, теория вероятностей и матстат; | * Фундаментальные знания в областях: линейная алгебра, аналитическая геометрия, методы оптимизации, численные методы, комплексный анализ, матфизика, теория упругости, сопротивление материалов, вычислительная механика, динамика твёрдого тела, теория чисел, теория вероятностей и матстат; | ||
| − | * Владею английским языком на уровне Intermediate (читаю, понимаю на слух) | + | * Владею английским языком на уровне '''Intermediate''' (читаю, понимаю на слух) |
| − | * Опытный пользователь языка программирования Python: владею библиотеками для обработки и визуализации данных, научных и статистических расчетов: numpy, pandas, sklearn, tensorflow, keras, pytorch, scipy, sympy, requests, matplotlib, seaborn, mysql, xgboost, catboost, openai и др; | + | * Опытный пользователь языка программирования '''Python''': владею библиотеками для обработки и визуализации данных, научных и статистических расчетов: ''numpy, pandas, sklearn, tensorflow, keras, pytorch, scipy, sympy, requests, matplotlib, seaborn, mysql, xgboost, catboost, openai'' и др; |
| − | * Также имею опыт программирования на: JavaScript(+HTML, css), MATLAB, Wolfram Mathematica, C++; | + | * Также имею опыт программирования на: '''JavaScript(+HTML, css), MATLAB, Wolfram Mathematica, C++'''; |
| − | * Работаю в конечно-элементных системах ANSYS, Fusion360, Abaqus; | + | * Работаю в конечно-элементных системах '''ANSYS, Fusion360, Abaqus'''; |
| − | * Знаком с системой контроля версий git; | + | * Знаком с системой контроля версий '''git'''; |
| − | * Имею опыт с разными парадигмами программирования, в частности ООП(наследование, полиморфизм, инкапсуляция) | + | * Имею опыт с разными парадигмами программирования, в частности '''ООП'''(наследование, полиморфизм, инкапсуляция) |
* Понимание и использование типовых структур данных (списки, массивы, графы) и типовых алгоритмов сортировки, поиска; | * Понимание и использование типовых структур данных (списки, массивы, графы) и типовых алгоритмов сортировки, поиска; | ||
| − | * Понимание и активное использование основных алгоритмов Machine Learning, Deep Learning и Reinforcement Learning. | + | * Понимание и активное использование основных алгоритмов '''Machine Learning, Deep Learning и Reinforcement Learning'''. |
== Научные интересы == | == Научные интересы == | ||
Версия 01:31, 21 апреля 2019
Кафедра "Теоретическая механика" > Студенты > Группа 12/2 > Серов Александр <
Содержание
Образование
- Окончил Харовскую СОШ им.Василия Прокатова c золотым знаком отличия (2016)
- Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт прикладной математики и механики,
кафедра "Теоретическая механика",
Программа "Механика и математическое моделирование сред с микроструктурой",
3 курс обучения, Группа 33632/1. - Курсы на платформах Stepik, Coursera
Опыт и достижения
- Траектория движения частицы в однородном магнитном поле
- Моделирование дерева Пифагора
- Мещерский 48.5
- Очки с функцией костной проводимости
- Система коррекции походки путем анализа распределения нагрузки на стопе
- Лучший доклад на секционном заседании конференции «Неделя науки СПБПУ»
- Выступление на Всероссийском Кубке «Преактум»
- Разработка активного ортеза, являющегося частью экзоскелета
- Участие в Kaggle competitions (топ 20% advanced regression techniques)
- Участие в хакатонах направления Data Science
Навыки
- Фундаментальные знания в областях: линейная алгебра, аналитическая геометрия, методы оптимизации, численные методы, комплексный анализ, матфизика, теория упругости, сопротивление материалов, вычислительная механика, динамика твёрдого тела, теория чисел, теория вероятностей и матстат;
- Владею английским языком на уровне Intermediate (читаю, понимаю на слух)
- Опытный пользователь языка программирования Python: владею библиотеками для обработки и визуализации данных, научных и статистических расчетов: numpy, pandas, sklearn, tensorflow, keras, pytorch, scipy, sympy, requests, matplotlib, seaborn, mysql, xgboost, catboost, openai и др;
- Также имею опыт программирования на: JavaScript(+HTML, css), MATLAB, Wolfram Mathematica, C++;
- Работаю в конечно-элементных системах ANSYS, Fusion360, Abaqus;
- Знаком с системой контроля версий git;
- Имею опыт с разными парадигмами программирования, в частности ООП(наследование, полиморфизм, инкапсуляция)
- Понимание и использование типовых структур данных (списки, массивы, графы) и типовых алгоритмов сортировки, поиска;
- Понимание и активное использование основных алгоритмов Machine Learning, Deep Learning и Reinforcement Learning.
Научные интересы
- Data Science (Machine learning/ Deep learning/ Reinforcement learning)
- Биомеханика
- Моделирование природных процессов
- Любые проекты на Python
- Методы оптимизации/ численные методы
Ненаучные интересы
- Киноиндустрия
- Изучение языков
- Применение искусственного интеллекта в жизни
Контактная информация
- Серов Александр Сергеевич
- serov.aleksandr.98@gmail.com
- Страница ВК
- +79117794972
