#соискатель #резюме #ищу_работу #ищу_команду #СПб #Петербург #fulltime #junior #младший #Analyst #Аналитик #Junior_data_analyst #Python #SQL #excel #powerbi
Резюме: Junior Analyst
Город: Санкт-Петербург
Всем привет)
Я начинающий аналитик данных, который хочет углубляться в Data Science.
Нахожусь в поисках команды, которая не против взять на вырост Junior Analyst'а, пока он не станет самостоятельной единицей.
О себе:
Обучался на курсах Нетологии на Аналитика данных,
В рамках курсов изучал:
- Аналитика для бизнеса;
- SQL и получение данных;
- Метрики, гипотезы, точки роста;
- Python для анализа данных;
- Excel: инструменты работы с данными для маркетологов и аналитиков;
- Big Data с нуля (Аналитика больших данных) ;
- Power BI: анализ и визуализации данных без программирования.
На текущий момент продолжаю обучение по профессии Data scientist.
О hard skills:
• Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sklearn);
• PostgreSQL (простые запросы, join'ы, подзапросы, group by, оконные функции, CTE);
• Git (основные команды: status, add, commit, push, pull);
• Excel (Power Pivot, Power Query, сводные таблицы, ВПР);
• Power BI.
За время обучения выполнял:
- Анализ базы данных и написание сложных запросов в рамках демонстрационной СУБД PostgreSQL «Авиаперевозки». В ходе решения вопросов проекта и написании запросов применялись подзапросы, оператор join, оконная функция, операторы group by и order by, создание CTE, оператор except;
- Анализ и проверка гипотез на данных по опросу уровня удовлетворенности сотрудниками работой с использованием HR данных. Применялся функционал библиотек Pandas и NumPy для работы с датафреймом и расчета статистических показателей переменных. Для построения визуализаций применялись библиотеки seaborn и matplotlib. Была произведена проверки гипотез путем исследования распределений и использованием статистических тестов и центральной предельной теоремы. Была построена LDA-модель, предсказывающая уволился ли сотрудник на основе имеющихся факторов, для построения модели и оценки ее точности применялся функционал библиотеки Sklearn;
- В рамках дипломного проекта по курсу Excel, был выполнен проект по построению отчету в виде Excel-файла, при построении отчета для преобразования данных и расчета метрик применялись инструменты Power Query и Power Pivot, а также инструменты визуализации Excel;
- В рамках итоговой работы Power BI была выполнена подготовка исходных данных к анализу, построена модель из неструктурированных источников, написание кастомных формул на языке запросов DAX, визуализация результатов анализа и подготовка интерактивных дашборда.
Дополнительно:
• Резюме на hh -
https://hh.ru/resume/e3ff072eff088d28000039ed1f7a6c655a5778 • Репозиторий GitHub(примеры работ, кода и кейсов):
https://github.com/IvanAniskavets/Portfolio ;
Готов рассматривать возможность стажировки.
Буду рад ответить на вопросы
@ivan_aniskavets и выполнить тестовое задание)