Аналитик данных / Разработчик SQL

Был на этой неделе

По договорённости

34 года (родился 21 марта 1991)

Москва

Занятость

не указано

Гражданство

не указано

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 1 год и 4 месяца

- Июнь 2024 – сентябрь 2025
- 1 год и 4 месяца
Аналитик данных (проектная работа)
Яндекс.Практикум, Москва
Обязанности и достижения:
Выполнил аналитические проекты: - Отток в банке — анализ клиентской базы банка, выделение высокодоходных и высокорисковых сегментов, идентификация факторов, влияющих на отток. Проведена сегментация клиентов, построены визуализации, сформулированы рекомендации по удержанию. - Основы ML: предсказание оттока и кластеризация клиентов — построение моделей машинного обучения (логистическая регрессия, случайный лес) для прогнозирования оттока, кластеризация клиентов методом K-means, интерпретация результатов. - Приоритизация гипотез и анализ A/B-теста — приоритизация бизнес-гипотез с помощью методологии ICE и RICE, проверка статистической значимости результатов A/B-теста, формулировка выводов по эффективности изменений. - Статистический анализ данных — проверка гипотез с использованием t-тестов и u-тестов, оценка значимости различий в бизнес-метриках, интерпретация результатов с учётом статистической значимости. - Анализ вакансий DA/SA на HH.ru — сбор и анализ данных о вакансиях аналитиков данных и системных аналитиков, выявление ключевых требований, навыков и трендов на рынке труда. - Анализ окупаемости рекламы (когортный анализ) — расчёт маркетинговых метрик, построение когорт, анализ Retention, LTV, CAC, оценка эффективности рекламных каналов. - Анализ лояльности клиентов (NPS) с дашбордом в Tableau — выгрузка данных из SQLite, анализ NPS, сегментация клиентов, построение интерактивного дашборда для визуализации ключевых показателей. Также выполнены дополнительные задачи: - Реализация сложных SQL-запросов с использованием оконных функций, агрегаций, CTE и подзапросов (PostgreSQL, SQLite). Стек: - Python (pandas, matplotlib, seaborn) - SQL (PostgreSQL, SQLite) - Tableau, DataLens - Jupyter Notebook