Аналитик данных / Data Scientist

На данный момент Аналитик данных.

Мои компетенции и опыт

Проекты на фрилансе

1) Проект. Анализ финансовой эффективности подразделений компании через разработку базы данных и аналитическую систему.

Разработал комплексную структуру базы данных и аналитическую модель для интеграции информации о сотрудниках, подразделениях, доходах и расходах компании. Цель проекта — выявление убыточных направлений деятельности и оптимизация финансовых показателей на основе анализа корпоративных данных.

Основные задачи и достижения:
- Спроектировал реляционную схему данных (ER-диаграмму), определив ключевые сущности и связи между ними.
- Создал базы данных и таблицы в PostgreSQL, обеспечив нормализацию и целостность данных.
- Разработал SQL-запросы для очистки, агрегации и объединения данных из разных источников.
- Выполнил исследовательский анализ данных (EDA) для выявления аномалий, перекосов в распределении расходов и скрытых закономерностей между показателями подразделений.
- Построил финансовые метрики (доходность, маржинальность, доля расходов и др.) для оценки эффективности подразделений.
- Визуализировал результаты с помощью Power BI / Tableau / matplotlib, представив динамику доходов и расходов по подразделениям и сотрудникам.
- Подготовил аналитический отчёт с интерпретацией результатов и рекомендациями по оптимизации затрат.
- Реализовал SQL-процедуры и представления для автоматизации периодического обновления отчётности.

Инструменты:
PostgreSQL, DBeaver, SQL, Python (pandas, matplotlib, seaborn), Power BI, Excel


2) Проект. Анализ клиентской базы и выявление факторов оттока пользователей онлайн-сервиса.

Провёл полный цикл анализа данных для онлайн-сервиса с целью определения причин снижения активности клиентов. Собрал и обработал данные о транзакциях, активности и демографических характеристиках пользователей. Провёл исследовательский анализ данных, выявил закономерности между частотой покупок, временем последнего визита и вероятностью оттока.

Разработал систему метрик для оценки клиентской активности, сегментировал пользователей по уровню вовлечённости, визуализировал результаты в Power BI. По итогам анализа сформулировал рекомендации по удержанию клиентов и оптимизации маркетинговых расходов.

Результат: заказчик получил отчёт с приоритетными факторами оттока и прогноз по группам риска, что позволило скорректировать стратегию удержания и снизить потери клиентов на ~8%.

Инструменты: Python (pandas, matplotlib, seaborn), SQL, Power BI, Excel

Лаборатория психофизиологии ТГУ

Младший научный сотрудник

Апрель 2021 — Февраль 2024 

- Проводил психодиагностические исследования: от постановки гипотез и дизайна протокола до отчётов и статей.
- Организовывал сбор данных: брифинг участников, информированное согласие, соблюдение протоколов, контроль качества.
- Разрабатывал программы для автоматизации обработки сырых данных.
- Готовил датасеты к анализу: очистка, проверка на пропуски/выбросы, кодирование шкал, агрегация, документация.
- Применял методы математической статистики для проверки гипотез и поиска закономерностей.
- Интерпретировал полученные результаты, занимался формулировкой выводов.
- Занимался написанием и публикацией результатов исследований в научных журналах и представление их на профильных конференциях

Инструменты и методы в работе:
- Статистика: описательные меры, проверка гипотез (t-тесты, U-Манна–Уитни, χ²), корреляции, линейная/логистическая регрессия, ANOVA/ANCOVA, оценка надёжности шкал, базовая факторная логика.
- Обработка данных: Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib), SQL, Excel/Google Sheets, при необходимости SPSS
- Организация данных: построение словарей переменных, контроль версий файлов, шаблоны отчётов и визуализаций.