Data scraping (Python), Trainee Data Analyst
Зараз, разом з командою, реалізую проекти, пов’язані зі збором великих об'ємів даних з ресурсу amazon.com, в тому числі з подальшим аналізом компонуванням та збереженням цих даних. 

Для збору використовуються інструменти requests, Scrapy, BeautifulSoup, xPath, CSS, RegEx. 
У випадку необхідності імітації поведінки або в разі, якщо цільові дані формуються js, використовується Selenium.
У випадку необхідності аналізу зібраних даних, їх розподілення між собою за певними принципами, використовується Pandas і Matplotlib як самостійно так і в Jupyter.

Свого часу був на UpWork, де також займався збором даних з відкритих веб-джерел, зокрема, збирав дані з інтернет-магазинів, результати розіграшу лотерей, загальнонаціональних ЗМІ в США тощо. В якості одного з проектів, був самостійно розроблений інструмент для ведення статистики з арбитражу трафіка у GoogleSpreadSheet.
В той час працював з Visual Basic for Application, PHP,  Google Apps Script. 

Займався розробкою на платформі 1С:Підприємство та маю сертифікат профессіонала з "1С: Бухгалтерія для України".
Прагнення до участі в проектах, в яких, на базі складного аналізу даних про поведінку, здійснюються пошуки закономірностей та створюється, на підставі цього відповідні продукти.
Серед цікавих проектів:
- скрипт на базі Selenium, який збирає дані з ресурсу amazon.com. Особливість даних полягає в тому, що вони завантажувались виключно по мірі скролингу сторінки і їх збір був можливий тільки за допомогою імітації роботи браузера (були і інші шляхи, а саме запити на xhr, але задля цього виникла додаткова необхідність у пошуку token-параметрів). В межах цього скрипта, була реалізована кастомна ротація proxy при невдалих запитах.

- скрипт із використанням requests для сбору 29-ти видів даних з ресурсу amazon.com (за 2,5 години скрипт збирає 60 МБ текстових даних, працюючи у багатопотоковому режимі). Скрипт цікавий великим обсягом даних, декількома варіантами розмітки цільових сторінок та багатоступневими перевірками та обробками помилок.

- на базі Scrapy реалізований ProxyBroker. Скрипт збирає proxy з будь-яких ресурсів не залежно від розмітки сторінки. Збір здійснюється за допомогою регулярного виразу. В подальшому, кожний proxy спрямовувався на веб-сервіс, за допомогою якого цей proxy перевіряється на відповідність самому собі та локацію.

- за допомогою Google Apps Script (JavaScript) в межах Google Spreadsheet реалізований інструмент для збору і обробки статистики результатів арбітражу трафіка. Скрипт цікавий багатьма трансформаціями вхідних даних, а тому числі в розрізі даних за різними аккаунтами, підрахунку даних за добу, за весь період і за один аккаунт.
Серед цікавих проектів:
- скрипт на базі Selenium, який збирає дані з ресурсу amazon.com. Особливість даних полягає в тому, що вони завантажувались виключно по мірі скролингу сторінки і їх збір був можливий тільки за допомогою імітації роботи браузера (були і інші шляхи, а саме запити на xhr, але задля цього виникла додаткова необхідність у пошуку token-параметрів). В межах цього скрипта, була реалізована кастомна ротація proxy при невдалих запитах.

- скрипт із використанням requests для сбору 29-ти видів даних з ресурсу amazon.com (за 2,5 години скрипт збирає 60 МБ текстових даних, працюючи у багатопотоковому режимі). Скрипт цікавий великим обсягом даних, декількома варіантами розмітки цільових сторінок та багатоступневими перевірками та обробками помилок.

- на базі Scrapy реалізований ProxyBroker. Скрипт збирає proxy з будь-яких ресурсів не залежно від розмітки сторінки. Збір здійснюється за допомогою регулярного виразу. В подальшому, кожний proxy спрямовувався на веб-сервіс, за допомогою якого цей proxy перевіряється на відповідність самому собі та локацію.

- за допомогою Google Apps Script (JavaScript) в межах Google Spreadsheet реалізований інструмент для збору і обробки статистики результатів арбітражу трафіка. Скрипт цікавий багатьма трансформаціями вхідних даних, а тому числі в розрізі даних за різними аккаунтами, підрахунку даних за добу, за весь період і за один аккаунт.
Зараз, разом з командою, реалізую проекти, пов’язані зі збором великих об'ємів даних з ресурсу amazon.com, в тому числі з подальшим аналізом компонуванням та збереженням цих даних. 

Для збору використовуються інструменти requests, Scrapy, BeautifulSoup, xPath, CSS, RegEx. 
У випадку необхідності імітації поведінки або в разі, якщо цільові дані формуються js, використовується Selenium.
У випадку необхідності аналізу зібраних даних, їх розподілення між собою за певними принципами, використовується Pandas і Matplotlib як самостійно так і в Jupyter.

Свого часу був на UpWork, де також займався збором даних з відкритих веб-джерел, зокрема, збирав дані з інтернет-магазинів, результати розіграшу лотерей, загальнонаціональних ЗМІ в США тощо. В якості одного з проектів, був самостійно розроблений інструмент для ведення статистики з арбитражу трафіка у GoogleSpreadSheet.
В той час працював з Visual Basic for Application, PHP,  Google Apps Script. 

Займався розробкою на платформі 1С:Підприємство та маю сертифікат профессіонала з "1С: Бухгалтерія для України".
Прагнення до участі в проектах, в яких, на базі складного аналізу даних про поведінку, здійснюються пошуки закономірностей та створюється, на підставі цього відповідні продукти.