Data Analyst

На данный момент Data Analyst.

Мои компетенции и опыт

Аналитик данных с научным бэкграундом и опытом работы с данными на всех этапах: формулирование гипотез, сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, визуализация и интерпретация результатов. Использую Python и SQL (PostgreSQL) для анализа наборов данных, расчёта метрик и построения моделей машинного обучения. Есть опыт разработки дашбордов в DataLens для мониторинга продуктовых показателей и подготовки выводов для принятия решений. Ищу роль аналитика данных уровня Junior с фокусом на
продуктовую аналитику.

Меня вдохновляет:
1) Изучать поведение пользователей и влиять на продукт через аналитические инсайты;
2) Понимать, какие изменения в продукте улучшают пользовательский опыт, и подтверждать это данными;
3) Решать сложные задачи и находить ответы на нестандартные вопросы с помощью данных.
 

Data Analyst

Июль 2024 — Декабрь  нужен доступ к резюме  год и 6 месяцев)

Навыки: Python (pandas, Matplotlib, Seaborn) | SQL (PostgreSQL) | DataLens | Google Sheets | EDA и предобработка данных | Математическая статистика |Машинное обучение (scikit-learn) | Продуктовые метрики (DAU, MAU, конверсия, маржа)
Обязанности
- Проводила исследовательский анализ данных и подготовку датасетов в Python (pandas) и
SQL (PostgreSQL) для решения задач продуктовой аналитики.
- Рассчитывала ключевые продуктовые метрики (DAU, MAU, конверсия в ЦД) и готовила
отчётность для мониторинга динамики.
- Разрабатывала аналитические дашборды в DataLens на основе продуктовых данных и
показателей.
Ключевые достижения
- Выполнила анализ продуктовых данных нужен доступ к резюме тыс. записей) и рассчитала метрики DAU, MAU
и конверсию в ЦД для оценки поведения пользователей.
- Построила 2 аналитических дашборда в DataLens для регулярного мониторинга продуктовых
показателей.
- Построила 3 дашборда в Power BI для выявления убыточных продаж на маркетплейсах, определила топ-5 убыточных позиций.
- Обработала датасет пользователей (около 200 тыс. записей) и выявила факторы, влияющие
на вероятность покупки; построила модель прогнозирования покупки с ROC-AUC около нужен доступ к резюме
- Исследовала данные поездок в каршеринге (около 100 тыс. записей) и выявила факторы,
влияющие на вероятность ДТП.

Опыт в научной сфере

4 года и 9 месяцев

Член студенческого-научного общества -> ведущий специалист

Январь 2020 — Сентябрь  нужен доступ к резюме  года и 9 месяцев)

Результаты:
- Планировала и проводила исследования: формулировала гипотезы, проектировала эксперименты, собирала данные, анализировала закономерности и интерпретировала результаты.
- Писала научные статьи и готовила материалы для публикаций и докладов.
- Собирала и анализировала данные по задачам подразделения, выявляла тенденции и отклонения, влияющие на производственные процессы.

Достижения:
- Заняла 1 место на Республиканском конкурсе за исследование критериев отбора животных для канис-терапии.
- Анализ лабораторных данных при расследовании падежа птиц; выявлена причина заражения и предотвращены убытки хозяйства (~500 тыс. руб.).
- Систематизировала библиотеку препаратов, что увеличило скорость поиска эталонных образцов в 3 раза.
- Обеспечивала непрерывность лабораторных исследований: контроль смен, оперативное решение форс-мажоров, своевременный заказ расходников. Это увеличило пропускную способность на ~ 300 проб в сутки.