Аналитик / Продуктовый аналитик

Был больше месяца назад

По договорённости

30 лет (родился 02 ноября 1995)

Кимры, готов к переезду: Москва, Самара и ещё 18 городов

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

Python
pandas
numpy
Matplotlib
Math
nltk
Sklearn
Catboost
LightGBM
SciPy
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 5 лет и 4 месяца

- Январь 2023 – работает сейчас
- 2 года и 11 месяцев
Data Science
Яндекс Практикум, Москва
Обязанности и достижения:
Во время обучения я нашел решение для 15 бизнес-кейсов по проверке гипотез с помощью t-test, z-test, а также ML (регрессии, классификации, кластеризации), Ссылка на портфолио: https://github.com/MironRodionoff/yandex_practicum Я умею писать запросы в SQL (подзапросы, оконные функции, JOIN, WHERE, HAVING, BETWEEN, LIKE, GROUP BY, ORDER BY, IN), проводить A/B тестирование, пользуюсь такими библиотеками для анализа и ML, как pandas, numpy, matplolib, seaborn, sklearn, scipy и др., а также нейронными сетями. Знаю линейную алгебру, теорию вероятности, математическую статистику. ● Обучил модель находить негативные, токсичные комментарии с целью сделать сообщество более дружелюбным. С помощью sklearn, nltk, Pipeline, Ridge, Lasso, Catboost, LGBM. F1 = 0.78. Бизнес смог внедрить новую функцию общения между пользователями и оградил их от нецензурной лексики и оскорблений. ● Обучил модель предсказывать возможный уход клиента для своевременных действий по его удержанию. С помощью pandas, numpy, seaborn, matplotlib, sklearn, catboost, phik. ROC-AUC = 0,93. Бизнес смог вовремя предлагать клиентам промокоды и акции, тем самым снизив Churn Rate. ● Обучил модель предсказывать трафик заказов такси на следующий час для более точного расчета тарифов и увеличения прибыли. С помощью numpy, sklearn, statsmodels, matplotlib. RMSE = 33. Бизнес смог оптимизировать привлечение водителей, повысить лояльность клиента.
- Август 2020 – октябрь 2023
- 3 года и 3 месяца
Маркетолог-аналитик
ООО "Центр Профессионального образования "Эффект+", Кимры
Обязанности и достижения:
● Запускал таргетированную и контекстную рекламу в ВК, Яндекс.директ, Яндекс.метрика (концепт, аа ЦА, СРМ, текст, дизайн) ● Занимался поиском и привлечением новых клиентов ● Наполнял сообщество контентом ● Создал и вел сайт ● Влиял на линейку курсов и ценообразование Использовал следующие метрики: CPA, CPC, CTC, ARPU, CPM, ROMI. С помощью составления портрета ЦА, мне удалось поднять метрику конверсии с 0,1-0,4 до 0,7-0,8%. Мои рекламные кампании позволили достичь рекордного числа учеников (в 2022 году). Число подписчиков в сообществе выросло на 70%.

Образование

- Высшее образование
- 2016
Российский государственный университет туризма и сервиса, Москва
Факультет: Туризма и гостеприимства
Специальность: Бизнес-технологии в туризме

Обо мне

Дополнительные сведения:

До этого я занимался маркетингом в сфере доп. образования, в том числе маркетинговыми исследованиями, таргетированной рекламой, анализом финансов. Использовал: Яндекс.Метрика, Яндекс.Директ, рекламный кабинет ВК. Решил перейти в аналитику, чтобы глубже понимать бизнес-процессы и уметь влиять на них. Во время обучения я нашел решение для большого количества бизнес-кейсов по проверке гипотез с помощью t-test, z-test, а также ML (регрессии, классификации, кластеризации), ссылки на них оставлю в резюме. Я умею писать запросы в SQL (включая подзапросы и оконные функции), пользуюсь такими библиотеками для анализа и ML, как pandas, numpy, matplolib, seaborn, sklearn, scipy и др., а также нейронными сетями. Знаю линейную алгебру, теорию вероятности, математическую статистику, умею проводить A/B тестирование. Кроме того, у меня высокий уровень английского (С1), подтвержденный тестом на hh.ru. Python, Pandas, Numpy, matplotlib, math, nltk, sklearn, catboost, lightgbm, scipy, ttest, seaborn, scikit-learn, A/B тесты, DecisionTreeClassifier, statmodels, pymystem3, BERT, torch, transformers, SQL, MySQL, MS SQL, pyspark, Data Science, PostgreSQL, Pipeline, phik, Английский язык