- Создание ad-hoc и регулярной отчетности - Анализ транспортных потоков - Расчет интенсивности движения, треков движения ТС - Сбор данных из открытых источников - Построение моделей прогнозирования количества нарушений Достижения - Реализация пайплайна (парсер) по сбору данных о дорогах общего пользования и их сопоставление с геометками комплексов фотовидеофиксации, что позволяет быстрее оценивать потенциал размещения новых комплексов - Реализация модели машинного обучения для прогнозирования числа нарушений на предлагаемых к установке комплексов фотовидеофиксации для оценки эффективности каждого конкретного комплекса в регионе, что позволило сократить расходы на перевесах комплексов Применяемые навыки ClickHouse, PostgreSQL, QGis, Python, Excel, Selenium, Machine Learning

- Сбор данных (API Parsing, HTML Parsing, BeautifulSoup, Selenium) - Поддержание качества данных - Поддержка и расширение возможностей существующих ETL-алгоритмов - Создание дашбордов в Apache SuperSet и Yandex DataLens - ETL: Предобработка данных и их сохранение в базе данных - Разработка требований для внешних поставщиков данных и взаимодействие с ними - Разработка картограмм (QGis) Достижения - Успешно автоматизировал процессы сбора геоданных и маршрутной информации из различных источников - Ускорил разработку проектов, за счет поддержания в актуальном состоянии данных о маршрутной сети городов - Повысил точность корректирующих мероприятий в работах по транспортному планированию в разрезе соблюдения расписания движения за счет получения данных о расписаниях и фактическом нахождении подвижного состава на линии (Яндекс.Карты) Применяемые навыки PostgreSQL, Python, QGis, Yandex DataLens

- Создание архитектуры базы данных - Распознавание информации с PDF-файлов (OCR) - Разметка и предобработка геоданных - Создание дашбордов в Apache SuperSet Достижения - Успешная реализация веб-сервиса расчета стоимости проезда по платным дорогам московского региона Применяемые навыки Python, PostgreSQL, Apache Superset, Excel, OCR