Junior Data Analyst

Самара, Россия
Стажер • Джуниор
Аналитика, Data Science, Big Data • Tableau • Аналитик • Product аналитика • Инвестиционный анализ • Python • SQL • PostgreSQL
Удаленная работа • Частичная занятость • Работа в офисе
Опыт работы какой-то есть
Есть файл резюме (защищен)
О себе

На данный момент Release Manager.

Мои компетенции и опыт

Junior Аналитик данных с профильным образованием в области анализа больших данных. Есть опыт учебных проектов, максимально приближенных к реальным бизнес-задачам: исследовательский анализ, SQL-запросы, построение дашбордов, работа с гипотезами и A/B-тестами.
Ищу позицию Junior Data Analyst / Младшего аналитика данных, чтобы развивать навыки под руководством опытной команды и применять аналитический подход для решения бизнес-задач.

Учебные проекты:
1) Анализ венчурных инвестиций:
- Проанализировала около нужен доступ к резюме компаний и нужен доступ к резюме раундов.
- Определила типичный объём финансирования, выявила сильную асимметрию распределения.
- Сравнила категории по медиане и вариативности инвестиций, выделила наиболее капиталоёмкие направления.
Стек: Python, SQL, EDA, работа с выбросами

2) Анализ рынка жилой недвижимости (СПб и ЛО):
- Проанализировала приблизительно нужен доступ к резюме объявлений, сегментировала по сроку экспозиции и регионам.
- Выявила связь между стоимостью кв. м и сроком продажи; определила пик публикаций.
- Сравнила 15 населённых пунктов по доле продаж и диапазону цен.
- Подготовила дашборд в Yandex DataLens для визуализации результатов анализа.
Стек: SQL, PostgreSQL, Yandex DataLens

3) Анализ пользовательских данных сервиса по продаже билетов:
- Проанализировала базу данных из более чем 290 тысяч строк; выявила аномалии.
- Исследовала сезонность спроса и рассчитала продуктовые метрики (DAU, средний чек, заказы на пользователя).
- Проверила статистические гипотезы о различиях между пользователями устройств.
Стек: Python, EDA, Yandex DataLens

Во время обучения приобрела следующие навыки:
- Предобработка и очистка данных с использованием Python и библиотек для анализа (pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, statsmodels, plotly).
- Составление SQL-запросов для извлечения, фильтрации и агрегации данных, оптимизация запросов для работы с большими объемами данных.
- Проведение A/B-тестов и проверка гипотез на основе данных.
- Создание дашбордов и визуализаций для отслеживания ключевых бизнес-показателей.
- Применение методов статистического анализа для выявления трендов и инсайтов.



Есть файл резюме (защищен)


Интересные кандидаты