Резюме: Аналитик данных

Опыт работы:

Оператор автоматизированной системы управления производством
- Учёт и обработка данных, получаемых с объектов строительства (в частности, сектора
механизации и автотранспорта);
- Внесение данных в корпоративную автоматизированную систему управления
производством, поддержка их актуальности;
- Проверка вывода информации из системы, составление запросов в техподдержку в случае
некорректной выгрузки данных;
- Выгрузка отчётов из 1С:Предприятие (данные по основным средствам, остатки на балансе) и
сверка с данными из АСУП;
- Создание и ведение таблиц в Excel для отслеживания и анализа данных по затратам по парку
техники;
- Составление отчётов по эксплуатации парка техники (периодических и по запросу
руководства);
- Планирование распределения парка техники по объектам строительства согласно сметной
документации совместно с производственно-техническим отделом;
- Работа со страховой компанией (оформление полисов страхования техники, заявлений по
страховым случаям);
- Работа с контрагентами, проверка первичной документации по получаемым товарам и
услугам.

Младший разработчик (стажировка)
- работа в PostgreSQL: сложные запросы, продвинутые команды DDL / DML, оконные функции,
временные таблицы, создание хранимых процедур и триггеров, оптимизация запросов.
- базовая работа в системе Linux: подключение к удалённому серверу, создание и управление
файлами и директориями.
- работа в Python: создание функций, создание классов, работа с датафреймами, использование
библиотек Pandas и NumPy для обработки и анализа данных, использование библиотек
Matplotlib и Seaborn для визуализации данных.
- изучение основ архитектуры и моделирования данных.

Аналитик данных (учебная практика)
- Очистка и анализ данных с помощью инструментов Excel (сводные таблицы, ВПР, Power Query,
Power Pivot, диаграммы, статистические методы анализа данных);
- Построение дашбордов в Google Sheets;
- Выгрузка данных из СУБД (Metabase), написание SQL-запросов для дальнейшего анализа
(оконные функции, подзапросы, агрегация, группировка данных, джойны);
- Изучение базовых алгоритмов в Python (условные конструкции, циклы for, while), работа со
списками, кортежами, множествами, словарями, строковыми данными;
- Работа с датафреймами в библиотеке Pandas;
- Проведение винтажного и когортного анализа данных в различных областях, расчёт ретеншн,
LT, LTV. Поиск ключевых инсайтов;
- Подготовка данных к проведению А/В-тестированию, проведение А/А-тестирования,
А/В-тестирования.