Резюме: Специалист по аналитике данных и удаленной занятости

Обучение / проектная деятельность / частная практика (удалённо), апрель 2026 — настоящее время

САЙТ СПЕЦИАЛИСТА ПО ВОССТАНОВИТЕЛЬНОМУ МАССАЖУ:

• самостоятельно разработала сайт под ключ — от сбора требований и проектирования структуры до готовой реализации и публикации;
• разработала позиционирование, тексты, пользовательские сценарии и визуальную концепцию;
• создала дизайн всех блоков сайта и адаптивную версию для мобильных устройств;
• использовала AI-инструменты для разработки структуры, подготовки контента и визуальных материалов;
• протестировала работу сайта на разных устройствах и опубликовала готовый проект на GitHub Pages.

РЕДИЗАЙН И АНАЛИТИКА ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИНА «НеБезПользы»:

• провела UX/UI-аудит действующего интернет-магазина и выявила проблемы в структуре, навигации, визуальной подаче и
пользовательском пути;
• самостоятельно разработала и реализовала редизайн ключевых разделов сайта на Tilda;
• переработала первый экран, структуру каталога, карточки товаров, навигацию и мобильное отображение;
• организовала удобные переходы из каталога на карточки товаров в Wildberries, Ozon и Яндекс Маркете;
• улучшила представление семейного бренда, его преимуществ и условий покупки;
• самостоятельно настроила цели и отчёты в Яндекс Метрике;
• создала дашборды для анализа посещаемости, источников трафика, поведения пользователей и переходов на
маркетплейсы;
• проверила корректность работы ссылок, целей и отображения сайта на разных устройствах.

РАЗРАБОТКА GPT-АССИСТЕНТОВ и AI-СИСТЕМЫ СОЗДАНИЯ КОНТЕНТА ДЛЯ ЛИЧНОГО БРЕНДА ТАТУ-МАСТЕРА И ДЖОЙТИШ КОНСУЛЬТАНТА

• самостоятельно спроектировала и создала несколько специализированных GPT-ассистентов для подготовки текстового
и визуального контента;
• проанализировала задачи клиента и распределила их между отдельными ассистентами: контент-планирование, создание
публикаций и каруселей, разработка визуальных концепций, промптов и материалов для Reels;
• разработала логику работы каждого ассистента, пользовательские сценарии, режимы взаимодействия и стартовые
запросы;
• подготовила системные инструкции, правила формирования ответов и ограничения для сохранения экспертности, авторского
стиля и единой визуальной концепции;
• собрала и структурировала базы знаний на основе материалов клиента: позиционирование, услуги, целевая аудитория, символика, авторские эскизы, визуальный стиль и правила работы с контентом;
• систематизировала исходные материалы, распределила их по тематическим разделам, выявила и исключила повторяющиеся
файлы;
• разработала шаблоны промптов для генерации изображений, тату-эскизов, публикаций, каруселей и сценариев коротких видео;
• создавала с помощью AI готовые визуальные концепции, изображения и серии слайдов для социальных сетей;
• проводила последовательное тестирование ассистентов на реальных задачах, выявляла повторяющиеся ошибки и
корректировала инструкции;
• добавила правила, уменьшающие количество лишних деталей, искажение символов, нарушение композиции и отклонение от
фирменного стиля;
• сформировала многократно используемую AI-систему, которая помогает создавать разные форматы контента на основе единой
базы знаний бренда.

ПРАКТИЧЕСКИЕ УЧЕБНЫЕ ПРОЕКТЫ ПО АНАЛИТИКЕ ДАННЫХ

Проекты выполнены в рамках профессиональной переподготовки «Специалист по аналитике и базам данных в информационных
системах» объёмом 256 часов.

Python и анализ данных:

• обрабатывала и анализировала данные с использованием Python и Pandas;
• выполняла очистку данных, обработку пропусков, дубликатов и выбросов;
• применяла фильтрацию, группировку, агрегацию и объединение таблиц;
• создавала графики с помощью Matplotlib, Seaborn и Plotly;
• оформляла проекты в Jupyter Notebook и Google Colab.

SQL:

• составляла запросы для получения и анализа данных;
• использовала фильтрацию, сортировку, группировку,
агрегатные функции и JOIN;
• работала с несколькими связанными таблицами и формировала итоговые выборки.

API и JSON:

• получала данные из внешних API;
• обрабатывала ответы в формате JSON;
• извлекала необходимые параметры и преобразовывала полученные данные для дальнейшего использования.

Веб-скрапинг:

• собирала данные с веб-страниц с помощью Requests и BeautifulSoup;
• извлекала заголовки, ссылки, списки и табличные данные;
• очищала и структурировала полученную информацию.

DataLens:

• создавала датасеты, вычисляемые показатели, графики и интерактивные дашборды;
• настраивала фильтры и группировки для анализа показателей.

ИТОГОВАЯ АТТЕСТАЦИОННАЯ РАБОТА

Подготовила проект «Аналитическое решение прикладной бизнес задачи. Комплексный исследовательский анализ данных с минидашбордом» на основе датасета ресторанных заказов:
• провела полный цикл исследовательского анализа данных с использованием Python и Pandas: загрузку, проверку структуры и
качества, оптимизацию типов данных, анализ пропусков и дубликатов;
• создала три новых расчётных показателя: процент чаевых, сумму счёта на одного человека и сумму чаевых на одного
человека;
• рассчитала описательные статистики, изучила распределения числовых показателей и выявила потенциальные выбросы с
помощью метода межквартильного размаха IQR;
• проанализировала счета и чаевые в зависимости от пола посетителя, статуса курения, дня недели, времени посещения и
размера компании;
• выполнила корреляционный анализ числовых признаков, группировки и сводные таблицы для исследования взаимосвязей
и сочетаний факторов;
создала статические визуализации с помощью Matplotlib и Seaborn, а также интерактивный мини-дашборд в Plotly;
• сформулировала и проверила статистическую гипотезу о различии процента чаевых между обедом и ужином;
• применила двусторонний непараметрический критерий Манна—Уитни, поскольку данные имели асимметричное
распределение и потенциальные выбросы;
• получила p-value = 0,2303 при уровне значимости 0,05 и сделала вывод, что статистически значимых различий в проценте чаевых
между обедом и ужином не обнаружено;
• сформулировала итоговые выводы и практические рекомендации, а также обозначила ограничения исследования,
связанные с объёмом отдельных групп и наблюдательным характером данных.

2005-03-01 — 2026-04-01 УФНС России по г. Севастополю, Главный государственный налоговый инспектор

Более 20 лет работала с государственными информационными системами, реестрами, отчётностью и контролем качества
данных. Последние 9 лет специализировалась на технической корректировке и нормализации данных в федеральных
информационных ресурсах.

Основные обязанности:

- работа в ведомственных информационно-аналитических системах;
- анализ списков и данных статистического мониторинга, выявление и исправление ошибочных данных (ЮЛ, ИП, ФЛ),
дублей физических лиц, разделение сведений о слитых лицах;
- предварительный анализ баз данных с целью формирования выборок и выявления проблем в данных до их включения в
официальную статистику;
- обработка и сопоставление данных в Excel с использованием формул, ВПР, фильтров и сводных таблиц;
- подготовка ежемесячной, квартальной и годовой отчётности;
- загрузка, обработка и отправка технологических файлов, работа с региональными базами и федеральными реестрами;
- тестирование нового и доработанного функционала прикладного программного обеспечения;
- выполнение функций технолога отдела: описание технических ошибок, подготовка заявок в службу поддержки и контроль их
устранения;
- подготовка ответов на обращения граждан и запросы государственных органов.

Ключевые результаты:

- прошла специализированное обучение в Симферополе и Москве (2017-2018 годы), после чего обучила работе с системой и
корректировке данных 5 сотрудников;
- с 2019 года курировала направление технической корректировки данных: распределение заданий, контроль сроков
и качества работы подчиненных сотрудников;
- за один отчётный год (2025) обработала более 10 000 запросов на проверку адресных данных, 5 331 запрос на проверку
паспортных данных и 4 067 запросов в ЕГР ЗАГС.

На предыдущих должностях сопровождала процессы регистрации юридических лиц и индивидуальных предпринимателей,
предоставляла сведения из государственных реестров, поддерживала пользователей и программное обеспечение. Также
администрировала региональный сайт: формировала требования для разработчиков, ставила задачи, проверяла реализацию,
обновляла разделы и размещала информационные материалы.

Более 20 лет работала с данными, государственными информационными системами, федеральными реестрами, аналитической отчётностью и контролем качества информации.
Специализировалась на выявлении и исправлении ошибок, дублей и несоответствий, формировании выборок, обработке данных в Excel и оптимизации повторяющихся операций.
Выполняла функции технолога отдела: тестировала программное обеспечение, ставила задачи сотрудникам, контролировала результаты и обучила работе с системой 5 специалистов.
Имею высшее техническое образование и диплом о профессиональной переподготовке по программе «Специалист по аналитике и базам данных в информационных системах». Владею Excel, Python, Pandas, SQL, DataLens, инструментами визуализации и базового статистического анализа. Выполнила комплексный исследовательский анализ данных с интерактивным мини-дашбордом и проверкой статистической гипотезы. Самостоятельно разработала и опубликовала сайт специалиста по восстановительному массажу, выполнила редизайн и настройку веб-аналитики интернетмагазина «НеБезПользы». Проектирую GPT-ассистентов, создаю базы знаний и инструкции, использую AI-инструменты для автоматизации рабочих процессов и подготовки контента.

Внимательна к деталям, умею разбираться в причинах ошибок, систематизировать большие объёмы информации и доводить задачи до результата. Быстро осваиваю новые инструменты и могу понятно объяснять сложные процессы другим сотрудникам.
Рассматриваю удалённую работу и проектные задачи в аналитике данных, BI, отчётности и AI-автоматизации.