Junior data analyst / аналитик данных

Описание

Москв а , Р осси я
E-m ail
: denis sl2 00423@ gm ail. c o m
Сай т
: http s://g it h ub.c o m /D enis sl2 3/P ortfo lio -,
http s://w ww.lin ke din .c o m /in /d enis -s lo bodia niu k-
60b3a0237/
Ном ер т е л еф она
: 8-9 16-2 44-0 5-3 7
Р ЕШ ЕН НЫ Е
З А ДА ЧИ
ана л из б изн е с-м етр и к м об ил ьн о го п р и л ож ени я(R O I, L T V , C onve rs io n). И зу ч и л
данны е и в ы дел ил п р и чи ны н е эф фект и вн о й р екл ам ы
пр и ори ти зи рова л г и по те зы ф рей м во рка м и IC E/R IC E и и зу ч и л р езу л ьта ты А /В
те ста , в ы дел ил г л авн ы е и то ги
пр ове л а на л из п о ве д ени я к л иенто в п р и п о л ьзо ва ни и р азн ы ми т а ри ф ам и
ко м па ни и и с д ел ал в ы во д – к а ко й т а ри ф л уч ш е.
пр ове л и ссл ед ова ни е о н а д ёж но сти з а ём щ ико в б анка . О пр ед ел ил , к а ки е
факт о ры и к а ки м о б разо м в л ияю т н а с п о со б но сть к л иента б анка п о га си ть к р ед ит
в с р ок.
иссл ед ова те л ьски й а на л из д анны х о п р од аж ах и гр , с о ста ви л п о ртр ет
по л ьзо ва те л ей и з к а ж дого р еги она , в ы яви л о пр ед ел яю щ ие у сп е ш но сть и гр
за ко но м ерно сти . П рове ри л с та ти сти че ски е г и по те зы
пр ове л а на л из р ы нка н е д ви ж им ости в г .С анкт -П ете рб ур г. В ы дел ил г л авн ы е
кр и те ри и, о пр ед ел яю щ ие с то и м ость ж ил ой п л ощ ад и
па рси нг и нф орм ац ии о в а ка нси ях а на л ити ко в с L in ke dIn , о б раб отка д анны х в
Pyth on и в и зу а л иза ц ия д анны х в D ata Lens
по ртф ол ио н а
Git H ub
:
http s://g it h ub.c o m /D enis sl2 3/P ortfo lio -
К Л Ю ЧЕВ Ы Е
Н АВЫ КИ
на пи са ни е з а пр осо в в
Postg re S Q L
(д ж ой ны , п о д за пр осы , в р ем енны е т а б л иц ы ,
око нны е ф ун кц ии, ф ун кц ии р анж ирова ни я)
исп о л ьзо ва ни е б иб л иоте к
Pyth on
д ля а на л иза , о б раб отки , в и зу а л иза ц ии
данны х(P andas, N um Py, P lo tly , M atp lo tlib , S eaborn , S cip y)
зн а ни я в
ста ти сти ке и т е о ри и в ер оятн о сте й
зн а ни я
бизн ес-м етр и к
(L TV , C AC, R O I, R ete n tio n/C hurn R ate )
и и х р асч е т в
Pyth on
пар си нг H TM L
с тр ани ц н а P yth on и н а пи са ни е б азо вы х р егу л яр ны х
за пр осо в(re quests , B eautif u lS oup, r e )
A/B т е сти ров ан и е
по стр оен и е д аш борд ов
в B I и нстр ум ента х(P ow er B I, D ata Lens)
Англ ийски й я зы к
(у р ове нь
В2)
Ден и с С лоб од ян ю к
|
Data
Analy st
Д ен ис С ло б од ян ю к | D ata A naly st
1

О ПЫ Т Р А БО ТЫ
Фри л ан с
Май 2 022 — О кт 2 022
Янд екс П ракти ку м
Янв 2 022 — О кт 2 022
Ана л ити к д анны х
па рсе р о д но го р азд ел а г и пе рм арке та (п а рси нг н а зв а ни я т о ва ра с ц ено й и
со хр ане ни е в к н и гу E xce l
по стр оени е д аш борд ов в D ata Lens(с о ста ви л н е ско л ько д аш борд ов с г р аф ика м и,
инд ика то рам и, ф ил ьтр ам и)
со зд ани е о д но й с п е ц иф ика ц ии и з н е ско л ьки х к н и г E xce l с п о м ощ ью с кр и пта в
Pyth on. О бъ ед ине ни е м но ж еств а ф ай л ов E xce l, п р ед об раб отка д анны х,
разд ел ени е о б ъ ект о в н а к а те го ри и: " м ате ри ал ы , о б оруд ова ни е, р аб оты " и
со зд ани е с п е ц иф ика ц ий п о к а те го ри ям
Ана л ити к д анны х
Во в р ем я о б уч е ни я в Я нд екс П ракт и ку м е я п о гр узи л ся в а на л из д анны х. П ол уч и л
зн а ни я и сп о л ьзо ва ни я б иб л иоте к P yth on, н а пи са ни я п р од ви нуты х з а пр осо в в S Q L,
изу ч и л с та ти сти ку и т е ори ю в е роятн о сти .
Такж е я у гл уб ил ся в А /В т е сти рова ни е и п о ни м ани е б изн е с-п о ка за те л ей , п о по л ни л
св о ё п о ртф ол ио а на л ити че ски м и п р оект а м и.
О БРА ЗО ВАНИЕ
При кл ад но е м аш инно е
об уч ен и е
2022 — 2 026
Анал ити к д ан ны х
Янв 2 022 — О кт 2 022
Фина нсо вы й у н и ве рси те т п р и п р ави те л ьств е Р Ф
Янд екс П ракт и ку м
О С ЕБ Е
Сте к т е хн о л оги й:
SQ L
(P ostg re S Q L)
Pyth on(
Num Py, P andas, M atp lo tlib , S eaborn , P lo tly , S cip y, R equests )
Ju pyte r N ote b ook
Pow er B I / D ata L en s
Google S heets / М S E xcel
Git , M ir o
Цел и:
Го д н а за д н а ча л и зу ч а ть с ф еру B ig D ata , п о л уч и л н уж ны е н а вы ки д ля р аб оты d ata
ана л ити ко м . С та раю сь , к а к м ож но б ол ьш е, п р акт и ко ва ть н а пи са ни е з а пр осо в в
SQ L, у л уч ш ать h ard и s o ft н а вы ки и п р ово д ить и ссл ед ова те л ьски е а на л изы
данны х. В д ал ьн е й ш ем п л ани рую у гл уб л ять ся в а на л из д анны х, и M ach in e
Learn in g
Тел егр ам :
h ttp s://t.m e/d enis sl2 3
Почта :
d enis sl2 00423@ gm ail. c o m
Д ен ис С ло б од ян ю к | D ata A naly st
2