Горохова Анна Сергеевна
- Стажер-исследователь:Факультет социальных наук / Департамент психологии / Научно-учебная лаборатория психологии социального неравенства
- Начала работать в НИУ ВШЭ в 2024 году.
Полномочия / обязанности
В обязанности стажера-исследователя входит работа в коллективных проектах, участие в регулярных научных семинарах, конференциях, рабочих семинарах, и летних школах, организуемых Лабораторией
Дополнительное образование / Повышение квалификации / Стажировки
Курс "Аналитик Данных" Яндекс.Практикум
Конференции
Опыт работы
с 2024 года – стажер-исследователь в НУЛ психологии социального неравенства.
Яндекс.Практикум (Январь 2022 — Июль 2022, 7 месяцев)
Аналитик данных (учебный опыт)
Проходила онлайн-курс «Аналитик данных» от сервиса Яндекс Практикум. В рамках программы были пройдены следующие курсы: - Базовый Python - Предобработка данных - Исследовательский и статистический анализ данных - Базовый SQL - Анализ бизнес-показателей и принятие решений в бизнесе - Сторителлинг с помощью данных - Построение дашбордов в Tableau - Машинное обучение Примеры учебных проектов: 1. Изучение закономерностей, определяющих успешность игр Задача: определить потенциальную успешность игры на основе таких факторов, как исторические данные о продажах, оценки пользователей и экспертов, жанр и платформа, в целях планирования рекламной компании для интернет-магазина. Инструменты: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, предобработка данных, исследовательский анализ данных, описательная статистика, проверка статистических гипотез. 2. Анализ пользовательского поведения в мобильном приложении Задача: проанализировать воронку продаж по данным использования мобильного приложения для торговли продуктами питания и провести оценку результатов A/A/B-тестирования. Инструменты: A/B-тестирование, Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, событийная аналитика, продуктовые метрики, Plotly, проверка статистических гипотез, визуализация данных. 3. Прогнозирование вероятности оттока пользователей для фитнес-центров Задача: на основе данных о посетителях сети фитнес-центров спрогнозировать вероятность оттока для каждого клиента в следующем месяце, сформировать с помощью кластеризации портреты пользователей. Инструменты: Python, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, машинное обучение, классификация, кластеризация. Всего за время обучения было выполнено 12 проектов. По просьбе вышлю Jupyter Notebook, где можно будет ознакомиться с проектами.
Умскул (Март 2021 — Июнь 2021, 4 месяца)
Казань, umschool.net
Куратор-стандарт
Сопровождение группы в подготовке к экзаменам: проверка практических работ, общение с учениками - дежурства в чате для организационных и учебных вопросов.
Информация*
Сотрудники лаборатории выступили на «Ананьевских чтениях»
На прошлой неделе 10 сотрудниц нашей лаборатории вытсупили на международной научной конференции с 6 докладами.