Аналитик данных (SQL, Python)

Был больше месяца назад

По договорённости

47 лет (родился 09 апреля 1978), cостоит в браке, есть дети

Москва, удаленная работа

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

Анализ данных
Работа с большим объемом информации
Power BI
Сводные таблицы
Аналитическое мышление
Python
MS Excel
SQL
Аналитика
Работа с базами данных
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 6 лет и 5 месяцев

- Январь 2024 – ноябрь 2024
- 11 месяцев
Аналитик данных
ООО БелАгро, Москва
Перевозки, логистика, склад, ВЭД
Обязанности и достижения:
• Провел разведочный анализ данных (EDA) по таможенной статистике с использованием SQL и Python, выявил тренды для оптимизации логистики, что повысило точность прогнозов на 20%. • Разработал и внедрил дашборды в Power BI для мониторинга поставок, что позволило сократить время на анализ данных на 30% и повысить прозрачность процессов. • Внедрил автоматизацию отчетов по таможенным данным с использованием Python и SQL, что увеличило точность и уменьшило ошибки на 15%. • Создал аналитические отчеты и визуализации в Power BI для отслеживания динамики импорта, что помогло ускорить принятие стратегических решений.
- Август 2022 – январь 2024
- 1 год и 6 месяцев
Аналитик данных
АО "Почта России", Москва
Обязанности и достижения:
• Провел разведочный анализ данных (EDA) с использованием SQL и Python (Pandas, Matplotlib), выявил ключевые тренды и аномалии, что позволило оптимизировать бизнес-процессы и повысить их эффективность на 15%. • Разработал модели прогнозирования бизнес-показателей на основе статистических методов (скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, регрессия), обеспечив точность 95%. Это позволило оптимизировать планирование ресурсов и сократить избыточные затраты на 20%. • Автоматизировал обработку и трансформацию данных с помощью Python (Pandas, SQLAlchemy) и SQL, снизив объем ручной работы на 50% и улучшив качество отчетности. • Разработал SQL-скрипты для автоматического извлечения, очистки и загрузки данных в аналитические системы, что сократило время обработки данных на 25% и повысило точность отчетности. • Создал интерактивные дашборды в Power BI с подключением к SQL-данным, что позволило автоматизировать мониторинг ключевых метрик и сократить время анализа данных на 25%.
- Июль 2018 – август 2022
- 4 года и 2 месяца
Аналитик данных
АО «Энергоремонт Плюс», Москва
Обязанности и достижения:
• Оптимизировал закупочные процессы с ABC-анализом в SAP и Power Query, сократив излишки ТМЦ на 10% и затраты на хранение на 15%. • Автоматизировал обработку закупочных данных в Power Query и Excel, повысив точность отчетности и ускорив планирование закупок. • Разработал управленческие отчеты в SAP BI, что улучшило прозрачность данных и сократило время подготовки аналитики на 20%. • Разработал скрипты на Python для автоматизированного расчета объемов закупок и анализа отклонений (план/факт), что сократило время обработки данных на 30% и уменьшило количество ошибок.

Образование

- Высшее образование
- Дневная/Очная
- 2001
Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П.Королева (НИУ)
Факультет: Радиотехнический
Специальность: Микроэлектроника и твердотельная электроника

Обо мне

Дополнительные сведения:

Как аналитик данных с более чем 5-летним практическим опытом, я специализируюсь на анализе данных, создании дашбордов и отчетов, а также разработке аналитических моделей. Мои навыки включают уверенное владение SQL, Python, Excel, Power BI и инструментами визуализации данных. Я отлично владею MS Excel, в том числе такими функциями, как сводные таблицы, ВПР и ИНДЕКС. Обладаю базовыми навыками работы с SQL, включая создание запросов, сложных запросов, соединения таблиц, группировки и агрегацию данных. В Python я хорошо разбираюсь в циклах, условиях, функциях, классах и активно использую библиотеки, такие как Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn. Моя экспертиза также охватывает проведение исследовательского анализа данных (EDA), построение моделей машинного обучения и создание наглядных визуализаций данных. Кроме того, я уверенно работаю в MS PowerPoint и обладаю средним уровнем владения английским языком. В настоящее время я развиваю свои навыки на образовательной платформе Skillbox, чтобы перейти на должность Data Scientist. Личные качества: • Обучаемость • Самостоятельность • Планирование деятельности • Умение работать в команде • Мотивация и нацеленность на результат Хобби: • Путешествия • Чтение