Аналитик данных (junior)

Описание


[-- Image: image7.png --][-- Image: image4.png --][-- Image:
image1.png --][-- Image: image3.png --][-- Image: image6.png
--][-- Image: image2.png --]

Татьяна Пожарская

Аналитик данных

____

О себе
=======

Успешно работаю в ситуациях форс-мажора, умею структурировать
данные, активно взаимодействовала с банками-партнерами и их
клиентами, за счет чего развила сильные навыки коммуникации.
Также на высоком уровне владею навыками многозадачности и
тайм-менеджмента.

____Проектная деятельность с 2021 г.:
=================================

Построение дашбордов ключевых метрик продукта DAU, WAU, MAU,
Retention Superset: дашборд, дашборд, дашборд

Tableau: дашборд

Анализ продуктовых метрик в ClickHouse: сравнение Retention по
типу трафика: дашборд

Сплитование пользователей, оценка А/А теста: стек: pandas,
seaborn, matplotlib, numpy, scipy. Хэшировала пользователей,
провела А/А-тест, построила гистограмму p-values, сделала
вывод о корректности сплитования пользователей, проект на
github

Анализ результатов А/В теста: стек: pandas, seaborn,
matplotlib, numpy, scipy. Посчитан ctr для групп target и
control, а также общий ctr по методу линеаризованных лайков,
проведены А/В-тесты на сглаженном ctr, Пуассоновский бустреп
поверх сглаженного ctr, тесты поверх бакетного преобразования.
Проверила результаты А/В-тестов, сделан вывод о раскатке
нового алгоритма на всех пользователей, проект на github
, проект на github

Построение etl-пайплайна: стек: pandas, datetime, requests,
numpy, StringIO, Airflow. Проанализированы основные метрики
новостной ленты и мессенджера, написан скрипт аналитической
сводки, проект на github

Автоматизация отчетности по продукту: стек: telegram, pandas,
numpy, matplotlib, seaborn, io, os, sys, datetime, Airflow.
Посчитаны ключевые метрики для новостного приложения,
написан скрипт отчета для отправки в телеграм-чат для
менеджеров, проект на github , проект на github

Построение системы алертов по приложению: стек: telegram,
pandas, numpy, matplotlib, seaborn, io, os, sys, datetime,
Airflow. Посчитаны ключевые метрики мобильного приложения,
написан скрипт системы детектирования аномалий для
отправки телеграм-чат, проект на github

Анализ бизнес-показателей: стек: pandas, matplotlib, numpy,
seaborn, math. Посчитаны dau, wau, mau, retention rate, LTV,
средний чек, CAC, ROMI. Написана функция расчетов CAC, ROMI
в когортах пользователей. Проанализированы выводы об общей
окупаемости источников трафика, определены невыгодные
источники, проект на github

Анализ поведение пользователей мобильного приложения продаж
продуктов питания: стек: pandas, numpy, matplotlib,
seaborn, plotly, scipy. Построила воронку продаж приложения,
проверила и проанализировала А/В-тесты, проект на github

Прогноз оттока клиентов сети фитнес-центров: стек: pandas,
matplotlib, numpy, seaborn, math, plotly, sklearn, scipy.
Cформированы типичные портреты клиентов, целевые группы
клиентов, проведена кластеризация клиентов, проект на github

______________________________________________________

Валютный контролер · Банковская отрасль

Июнь 2003 — Октябрь 2016

Взаимодействие с банками-корреспондентами нерезидентами РФ

Сопровождение валютных операций клиентов

Оформление паспортов сделок по экспортно-импортным контрактам

Участие в тестировании банковских продуктов

Анализ контрактов внешнеэкономической деятельности клиентов

● Полная / Удаленная занятость

● https://t.me/TatyanaPozharskaya

● polarislira@proton.me

● +7 921 001 70 41

● github.com/TatyanaPozharskaya

● Москва

____Навыки:

● Python (pandas, matplotlib, numpy, plotly, seaborn, math,
scipy, sklearn, datetime)

● SQL

● Статистика

● А/В-тесты

● ClickHouse

● Airflow

● Superset

● Tableau

● Redash

● Git

● English B2

____Дополнительное образование:

Яндекс.Практикум • Аналитик данных / 2021

Karpov.Courses • Симулятор аналитика/2023

____Образование:

Мурманский Государственный Технический Университет • Финансы и
кредит 1998-2003