Наталія Іванчук, науковий співробітник EOSDA

Наталія Іванчук

Науковий співробітник EOSDA

Наталія Іванчук отримала ступінь магістра з прикладної математики (2013 р.) у Національному університеті водного господарства та природокористування за спеціальністю "Прикладна математика". У 2019 році захистила дисертацію та здобула вчений ступінь кандидата технічних наук. Тема дисертації –"Математичне моделювання фільтраційних процесів у ґрунтових середовищах з урахуванням впливу елементів інженерних споруд", спеціальність 01.05.02 – математичне моделювання та обчислювальні методи.

Наразі Наталія обіймає посаду доцента кафедри комп'ютерних наук та прикладної математики у Національному університеті водного господарства та природокористування в місті Рівне. Викладає студентам програмування різними мовами (С++, С#, JS та ін.).

Наталія активно займається науковою роботою, яка безперервно пов'язана з програмуванням, оскільки всі розроблені у процесі дослідження алгоритми програмно реалізуються. Програмування є не лише основою його роботи, а й її хобі. Любить вдосконалюватися і дізнаватися щось нове, тому вирішила спробувати себе і в роботі з Python у складі команди EOS Data Analytics.

Автор понад 60 публікацій (наукових, навчально-методичного характеру, свідоцтва про реєстрацію авторського права на твір, монографії та тези доповідей на вітчизняних та міжнародних конференціях), Стипендіат КМУ для молодих вчених, Лауреат щорічного конкурсу «Молодий вчений року» за результатами діяльності року за перемогу у номінації «Молодий методист року у галузі інформаційних технологій».

Статті цього автора

Agriculture Régénératrice : Pratiques Pour La Santé Des Sols
  • Pratiques agricoles

Agriculture Régénératrice : Pratiques Pour La Santé Des Sols

Découvrez l'importance cruciale de l'agriculture régénératrice dans la restauration et la préservation des sols et comment l'adopter pour tirer les bénéfices pour votre entreprise et l'environnement.

Classification Des Cultures Et Champs Au Kirghizistan
  • Étude de cas

Classification Des Cultures Et Champs Au Kirghizistan

Dans un projet personnalisé, EOS Data Analytics a formé un modèle de réseau neuronal pour effectuer la classification des cultures des terres arables et non arables au Kirghizistan avec une production agricole active.

Prévoir Les Rendements Du Tabac Et Du Coton Avec WOFOST
  • Étude de cas

Prévoir Les Rendements Du Tabac Et Du Coton Avec WOFOST

Les scientifiques de l'EOSDA ont réalisé le projet personnalisé de prédiction des rendements des champs de coton et de tabac dans deux régions d'Azerbaïdjan : Shaki et Sabirabad.