Аналитик

Москва, Россия
Джуниор
Аналитика, Data Science, Big Data • OLAP • PowerBI • Tableau • Data scientist • Аналитик • Менеджер • Product аналитика • Бизнес анализ • Системный анализ • Python • Java • R • SQL • Apache Spark • Hadoop • MapReduce • Hive • MySQL • Oracle • PostgreSQL
Релокация • Удаленная работа • Частичная занятость • Работа в офисе
Опыт работы менее 1 года
Есть файл резюме (защищен)
О себе

На данный момент Стажер-аналитик.

Мои компетенции и опыт

В данный момент обучаюсь на 3 курсе «Прикладной информатики» на кафедре Прикладной математики. Получила и продолжаю получать необходимые знания на профильной программе обучения, а также прошла онлайн-курс от школы программирования Mathshub по программе ‘Data Analyst’, на который выиграла грант от Women in Tech и Women in Big Data.
Своими сильными сторонами считаю: обучаемость, пытливый ум и аналитический склад ума, тактичность, желание развиваться, умение и желание вникать в дело.
Проекты:
• Анализ данных с сайта IMDD с использование Python и SQL:
Что было сделано: было выдвинуто несколько гипотез, проведен анализ данных с помощью SQL (использовалась СУБД DBeaver), сделана визуализация с помощью Python с обращением к БД;
• Проект по продуктовой аналитике: увеличение прибыли отеля Гринвальд.
Что было сделано: был проведен анализ активного бизнеса – спа-отель г. Екатеринбург, были изучены дашборды с данными отеля, были разработаны продуктовые метрики, чтобы показать, что получит отель от внедрения камер видеонаблюдения, предложена сегментация клиентов отеля.
• Чатбот на языке Python:
Что было сделано: написан чатбот для telegram на языке Python, который выдает фотографию собаки по запрошенной пользователем породы. Чатбот обращается к открытому API DogApi, проверка на успешность происходит с помощью JSON;
• Командный проект - Приложение с ассортиментом блюд столовой университета на Java. Роль – работа с базой данных в PostgreSQL.
• Сборщик данных на языке R с использованием технологии web-scrapping, работа с данными и загрузка их в бд Microsoft SQL Server.
• Создание пайплайна по сбору, обработке и анализу данных из Airbnb:
Что было сделано: собраны данные в HDFS, обработаны с помощью MariaDB, поставлены гипотезы о влияниии различных факторов на стоимость жилья в объектах размещения, проверена корреляция, построена линейная регрессия, сделан отбор признаков, сделана сегментация, построена тепловая карта рейтингов жилья по городам.



Есть файл резюме (защищен)


Интересные кандидаты