Резюме: Data Analyst

Резюме
Я Junior Data Analyst. Я молодой и мотивированный специалист, проявляющий большой интерес к области анализа данных и машинного обучения. Моя цель состоит в том, чтобы постоянно изучать и осваивать новые методы и технологии в этой области. Я стремлюсь применять свои знания и навыки в реальных проектах для достижения наилучших результатов и внесения значимого вклада в область анализа данных.

Опыт работы
Стажировка
Data Sfera (Удаленно)
BI-аналитик (Июль 2023 - Август 2023)
• Подключение к различным базам данных для создания дашбордов.
• Построение модели данных.
• Составление дашбордов для маркетплейсов Wildberries и OZON.
• Расчет KPI с использованием языка DAX.
• Предобработка данных в Power Query, применение языка M.

Work5 (Удаленно)
Автор исследовательских работ (Ноябрь 2021-Ноябрь 2022)
• Проводил исследования на разные темы по экономике, медицине, психологии, биологии.
• Занимался сбором и обработкой различной информации из разных источников.
• Создавал презентации и отчеты.
• Приобрел навыки планирования и организации работы, расстановки приоритетов и управления временем.

Навыки
Технические: Python(OOP, pandas, numpy, matplotlib, seaborn, plotly, scipy, requests, scikit-learn, catboost, sqlalchemy), Jupyter Notebook, VS Code, Microsoft SQL Server, MS Access, PostgreSQL, Excel, Google Sheets.
Другие: Git, GitHub, Power Point.
BI-инструменты: Power BI, Redash.
Языки: English(A2-B1), Russian(native), Kazakh(A2).

Образование
KSU Sh. Valikhanov Сентябрь 2017 - Июнь 2021
Бакалавр “Экономики и бизнеса”GPA: 3.33
KSU Sh. Valikhanov Сентябрь 2019 - Июнь 2021
Minor: Managment.
Able Academy Ноябрь 2022 - Июнь 2023
Junior Data Analyst

Технический опыт
• Опыт создания проекта с объектно-ориентированным программированием на Python и работы с CSV-файлами.
• Проект по анализу цен на недвижимость и их прогнозированию с использованием различных моделей машинного обучения.
• Проект по анализу более 20 валют по отношению к доллару за период с 2000 по 2020 год.
• Проект по прогнозированию оттока пользователей. В этом проекте задача состояла в том, чтобы классифицировать, будет ли абонент отточным или нет. Также была использована сегментация пользователей.
• Проект по группировке стран по различным показателям. В этом проекте были использованы алгоритмы KMeans и DBSCAN.
• Создание дашбордов для интернет-магазинов Wildberries и OZON. Расчет необходимых показателей (прибыль, выручка, затраты на логистику, рентабельность, активная клиентская база, рентабельность инвестиций), динамических показателей, лидеров продаж.