Мой путь в аналитику начался с генетики: во время учёбы я проводил исследования, работал с большими массивами данных и понял, что аналитика — это то, что мне действительно нравится. За 2,5 года прошёл путь от продавца до аналитика данных, работал с ритейлом, онлайн-кинотеатрами и мобильными играми.
Специализируюсь на полном цикле аналитики: от сбора и очистки данных до построения дашбордов и формулировки бизнес-рекомендаций. Ищу удалённую работу, где смогу развиваться и приносить пользу.
| Инструмент | Уровень |
|---|---|
| SQL (PostgreSQL) | Сложные запросы, оконные функции, агрегации, CTE |
| Python | pandas, numpy, scipy, seaborn, matplotlib, Jupyter Notebook |
| Excel | Продвинутый: сводные таблицы, Power Query, Power Pivot, ВПР/XLOOKUP |
| Power BI | Построение интерактивных дашбордов |
| A/B-тестирование | Дизайн эксперимента, расчёт MDE, хеширование, статистическая значимость |
| Математическая статистика | Проверка гипотез, доверительные интервалы, распределения |
| Бизнес-аналитика | Когортный и винтажный анализ, unit-экономика, маржинальность |
- Построил когортный анализ, рассчитал Retention и LTV.
- Исследовал причины падения просмотров сериала, сформулировал гипотезы и рекомендации.
- Исправил ошибочные ивенты пользователей с помощью Python.
- Стек: SQL, Python (pandas), Jupyter Notebook.
- Ссылка на проект
- Рассчитал DAU, WAU, MAU, сессии, retention, конверсии.
- Оценил эффективность маркетинговых кампаний, рассчитал ARPU, ARPPU.
- Спрогнозировал объём когорт.
- Стек: SQL, Python, Excel.
- Ссылка на проект
- Спроектировал дизайн эксперимента, рассчитал длительность и MDE.
- Проверил статистическую значимость, подготовил рекомендации.
- Стек: Python (scipy, statsmodels), Jupyter Notebook.
- Ссылка на проект
- Telegram: @tgRomaton
- Email: alexvas10.05.2003@gmail.com
- Резюме: (https://drive.google.com/file/d/1LzK_yx25GRnYL476CNAYAq24qPTebdXJ/view?usp=drive_link)
«Люблю стратегические игры — это про планирование и анализ, как и моя работа.»