Аналитик данных
Казань, РоссияДжуниор
Опыт работы более 5 лет
Короткая ссылка: gkjb.ru/g178h
О себе
На данный момент Аналитик по продажам.
Мои компетенции и опыт
Добрый день.
Меня зовут Айрат.
Я аналитик данных с бэкграундом: более 10 лет работы внутри бизнес-процессов — в розничных продажах, логистике, управлении товарными запасами.
За это время научился видеть, где данные могут решить реальную операционную проблему: например, с помощью ABC-анализа оптимизировал складское размещение и сократил время комплектации заказов на 15–20%, а анализ возвратов помог снизить их долю и перестроить процедуру проверки.
Для решения таких задач вооружён следующими техническими навыками: SQL, Python Excel/Power Query/Power Pivot (автоматизация отчётов, сокращение времени подготовки на 40–80%), BI-инструменты (Google Sheets, Fastboard, знаком с Power BI).
Ищу команду, где смогу быть максимально полезным и продолжать развивать свои навыки.
Эффективно работаю как самостоятельно, так и в команде. Был наставником для студентов-аналитиков (помогал с практикой на еженедельных митапах), поэтому умею объяснять сложные вещи и делиться опытом.
Нацелен на рост под руководством сильных коллег — хочу не только приносить пользу здесь и сейчас, но и учиться новому, чтобы решать более сложные бизнес-задачи.
Вы можете ознакомится с моими работами:
1) Портфолио проектов -
нужен доступ к резюме
2) Оптимизация работы - нужен доступ к резюме #gid= нужен доступ к резюме
3) Хакатон FastBoard -
нужен доступ к резюме
4) Интерактивный дашборд –
нужен доступ к резюме
нужен доступ к резюме
Мои навыки:
Инструменты операционной аналитики:
Excel / Google Sheets: Сводные таблицы (включая Power Pivot), Power Query, ВПР/ГПР/СУММЕСЛИ/логические операторы, создание интерактивных отчетов и
калькуляторов.
Языки запросов и анализ данных:
SQL : Написание сложных запросов с использованием join, cte (with), оконных функций
(row_number, rank, lag/lead), агрегаций с group by, подзапросов, case when.
Python для анализа данных: pandas, numpy (очистка, трансформация, анализ), matplotlib,
seaborn (визуализация), scipy, stats (проверка статистических гипотез, А/В-тестирование).
BI и визуализация:
BI-системы: Практический опыт построения дашбордов в FastBoard, Google Sheets, знаком с Power BI.
