Аналитик данных

Был больше месяца назад

По договорённости

Октябрьский (Пермский край), готов к переезду: Москва, Санкт-Петербург и ещё 2 города

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

Анализ данных
Работа с базами данных
визуализация данных
Python
SQL
PostgreSQL
ClickHouse
redash
Superset
Airflow
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 3 года и 8 месяцев

- Сентябрь 2024 – работает сейчас
- 1 год и 3 месяца
Аналитик данных
Проектная деятельность
Обязанности и достижения:
Мои проекты: 1. Анализ трилогии Властелин колец | Python | Selenium | TextBlob Цель проекта - сравнить отзывы пользователей на каждый фильм, посмотреть как менялись мнения и настроения зрителей с каждой новой частью; Разработать визуализации, которые позволят пользователям исследовать отзывы, настроения и темы. В процессе работы над проектом я выполнил следующие задачи: • Применил Selenium для автоматизации веб-браузера, извлечения данных со страниц и взаимодействия с веб-сайтами; • Использовал TextBlob для обработки естественного языка, что включает анализ тональности и чувствительности текста отзывов; • Применил Pandas для манипуляции данными и анализа, включая очистку, преобразование и агрегацию больших наборов данных; • Показал навыки работы с временными рядами, обработка дат и агрегирование данных по временным периодам; • Создал наглядные визуализаций с помощью Matplotlib и Seaborn, что позволяет понимать тенденции и распределения данных на интуитивном уровне; • Спланировал и выполнил проект от начальной стадии сбора данных до финальной презентации результатов. Ссылка на проект: https://github.com/datamagical/portfolio/tree/main/The_lord_of_the_rings 2. Поведенческий анализ клиентов и RFM-сегментация | Python | SQL | DataLens Цель проекта — провести сегментацию клиентской базы интернет-магазина на основе анализа их поведения и покупательной активности. Основное внимание уделено классификации клиентов (Champions, At Risk и др.) для принятия бизнес-решений. В процессе работы над проектом я выполнил следующие задачи: • Загрузил и подготовил данные из 8 таблиц: очистка, обработка пропущенных значений, приведение типов. • Написал SQL-запросы для расчёта ключевых бизнес-метрик: Recency, Frequency, Monetary. • Сегментировал клиентов на основе RFM-профиля (444, 111 и др.). • Построил BI-дэшборд в Yandex DataLens: динамика заказов, топ категорий, поведенческая карта клиентов. • Провёл визуальный анализ распределения выручки по сегментам клиентов и сформулировал бизнес-выводы. Ссылка на проект: https://github.com/datamagical/portfolio/tree/main/ecommerce-rfm-analysis 3. Разработка дашборда для мониторинга ключевых показателей | SuperSet | ClickHouse Цель: Создание интуитивно понятного дашборда для обеспечения быстрого доступа к ключевым метрикам, способствующего эффективному принятию решений. Достижения: • Эффективно собрал и структурировал данные из разных источников, обеспечивая их надежность и актуальность. • Разработал дизайн и функциональную структуру дашборда, обеспечивая удобство использования и доступность информации. • Применил CSS для настройки пользовательского интерфейса, повышая его вид и функциональность. • Использовал ключевые метрики и показатели производительности, предоставляя обширные аналитические возможности для заинтересованных сторон. Ссылка на проект: https://github.com/datamagical/portfolio/tree/main/Dashboards 4. Telegram bot | Python | ClickHouse | AirFlow Цель проекта - разработка автоматизированного Телеграм-бота для мониторинга и оповещения о значительных изменениях в ключевых метриках приложения. В процессе работы над проектом я выполнил следующие задачи: • Произведена регистрация бота в Телеграме, получены необходимый токен и идентификатор группового чата; • Установлены пороговые значения для анализируемых метрик; • Разработан AirFlow скрипт для анализа данных метрики каждые 15 минут с сравнением предыдущими 45 минутами. При выявлении аномалий отправляется уведомление с графиком в Телеграм-чат. Благодаря этому проекту удалось автоматизировать процесс уведомления об отклонениях значений ключевых метрик, освободив аналитиков от необходимости непрерывно отслеживать динамику показателей через графики и дашборды. Ссылка на проект: https://github.com/datamagical/portfolio/tree/main/telegram_bot_alert
- Апрель 2022 – март 2025
- 3 года
Судебный пристав
ГУФССП России по Пермскому краю
Обязанности и достижения:
Основные задачи: • Работа с системой анализа информации о должниках, включая учет и хранение данных в электронных базах; • Управление электронным документооборотом (ЭДО) для оптимизации процессов обработки документации; Достижения: • Управление базами данных: ведение и обновление баз данных о должниках, их активах и истории взысканий; • Управление и анализ больших объемов данных: опыт работы с большими наборами данных, включая сбор, очистку и анализ данных для подготовки различных отчетов.

Образование

- Высшее образование
- 2016
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь
Факультет: Автодорожный факультет
Специальность: Строительство автомобильных дорог

Обо мне

Дополнительные сведения:

Аналитик данных со знаниями в области анализа данных и статистики. Владею Python и его основными библиотеками для аналитики (pandas, numpy) и визуализации (matplotlib, seaborn). Опыт работы с SQL-базами данных, включая PostgreSQL и ClickHouse, и разработка BI-решений с использованием SuperSet, DataLens, Redash. Использование AirFlow для автоматизации рабочих процессов. Знания в области математической статистики и теории вероятностей для поддержки принятия данных на основе данных. Меня всегда привлекал анализ данных и его применение в различных сферах, особенно учитывая быстрый прогресс в области информационных технологий. Это открывает много возможностей для обучения и приобретения новых знаний. Чтобы быть в курсе последних тенденций, я периодически смотрю видеоблоги на YouTube-каналах, таких как karpov.courses и OnlyAnalyst. В данный момент я дополнительно изучаю теорию связанную с A/B тестами. Анализ данных, Работа с базами данных, Визуализация данных, Python, SQL, PostgreSQL, Clickhouse, Redash, SuperSet, Airflow, Jupyter Notebook, pandas, Numpy, Git, Seaborn, Математическая статистика, Аналитическое мышление, Tableau