аналитик данных

Проектная деятельность

Аналитик данных

С 01.02.2024 по настоящее время (11 месяцев)

Проект: A/B - тест гипотезы о вводе новой механики оплаты услуг на сайте Суть: Проанализировала итоги эксперимента и сделала вывод о запуске новой механики на сайте. Стек: Python (библиотеки pandas, pingouin, numpy ,scipy.stats, matplotlib.pyplot) Проект: Рассчет метрик Суть: Рассчитала метрики ARPU, ARPAU, CR в покупку, СR активного пользователя в покупку,CR пользователя из активности по математике в покупку курса по математике Стек: Clickhouse (SQL) Проект: Функция автоматической подгрузки информации из дополнительного файла, пересчет метрик. Суть: написала функции, автоматически подгружающие информацию из дополнительного файла и на основании дополнительных параметров пересчитывающие метрики, построение графиков по полученным метрикам. Стек: Python (библиотеки pandas, numpy) Проект: анализ покупок пользователей в интернет-магазине Суть: Провела когортный анализ, RFM анализ, разведочный анализ поведения пользователей. Стек: Python (библиотеки pandas, seaborn, matplotlib.pyplot)

Проектная деятельность

Аналитик данных

С 01.02.2024 по настоящее время (11 месяцев)

Проект: A/B - тест гипотезы о вводе новой механики оплаты услуг на сайте Суть: Проанализировала итоги эксперимента и сделала вывод о запуске новой механики на сайте. Стек: Python (библиотеки pandas, pingouin, numpy ,scipy.stats, matplotlib.pyplot) Проект: Рассчет метрик Суть: Рассчитала метрики ARPU, ARPAU, CR в покупку, СR активного пользователя в покупку,CR пользователя из активности по математике в покупку курса по математике Стек: Clickhouse (SQL) Проект: Функция автоматической подгрузки информации из дополнительного файла, пересчет метрик. Суть: написала функции, автоматически подгружающие информацию из дополнительного файла и на основании дополнительных параметров пересчитывающие метрики, построение графиков по полученным метрикам. Стек: Python (библиотеки pandas, numpy) Проект: анализ покупок пользователей в интернет-магазине Суть: Провела когортный анализ, RFM анализ, разведочный анализ поведения пользователей. Стек: Python (библиотеки pandas, seaborn, matplotlib.pyplot)

ЧЕЛЯБИНВЕСТБАНК

Финансовый аналитик

С 01.05.2014 по 01.10.2024 (10 лет 5 месяцев)

1. Ежемесячный анализ финансового положения 30+ компаний от малого бизнеса до групп предприятий: - анализ бухгалтерской отчетности, - анализ расчетных счетов, - анализ внутрихозяйственной деятельности, - анализ информации о компаниях из доступных и открытых источников; 2. Разработала методику анализа инвестиционных проектов: оценка реализуемости проекта, сценарное прогнозирование, реализаиця анализа с помощью средств MS Excel (макросы). Методика позволила ускорить анализ инвестиционный проектов, подсветить узкие места и возможные упущения при составлении инвестиционных проеков.

Университет

Челябинский государственный университет

Университет

Аналитик данных

Родной язык

Русский

Иностранные языки

Английский

Ключевые навыки

• Sqlite

• математическая статистика

• Знаком с python

• Ms power bi

• Знание git

• Ключевые навыки java sql postgresql базы данных работа с базами данных стремление к профессиональном

• Проектирование и визуализация данных

• Понимание mysql

• Sql postgresql

• Ms ssas (olap), tableau, qlikview, ms power bi

• Go, grpc, gitlab, k8s, postgres, clickhouse, oracle, kafka

• Yandex datalens

• Fetch api

• Django rest pandas

• Python (pandas, numpy, matplotlib)

• seaborn)

• Владение ms excel

• Опыт работы с power pivot и power query

• Ms power query

• Приветствуется знание ms sql, vba

• Исследовательский анализ данных

• • маркетинговые исследования • анализ рынка • swot анализ • аналитическое мышление • стратегический

Дополнительная информация

В течение 10 лет работаю с экономикой организаций от маленьких ИП до групп компаний, понимаю специфику бизнеса. Привлекает аналитика, так как люблю структурировать информацию, наводить порядок в данных. Нравится искать причинно-следственные связи, узкие места и точки роста. Навыки: - SQL: запросы к базам данных в Clickhouse, PostgreSQL, в том числе оконные функции. - Python: опыт использования библиотек Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn для анализа и визуализации данных. - Визуализация: создание дашбордов в Tableau, Redash. - Статистика: знание основных понятий теории вероятностей, статистики, которые необходимы для проведения A/B-тестов и анализа данных. Из хобби: участвую в забегах на 10 км.