Аналитик данных

Помогаю бизнесу понимать данные, находить тенденции и делать процессы эффективнее, чтобы получать больше прибыли.

Мои принципы работы:

• задавать уточняющие вопросы и обсуждать детали задачи;
• самостоятельно искать и изучать информацию перед тем, как обращаться за помощью;
• объективно оценивать свои возможности и ограничения для планирования работы;
• договариваться и искать компромиссы, общаться спокойно и уважительно;
• запрашивать и учитывать обратную связь, чтобы улучшать результаты.

Мой прошлый опыт работы связан с финансами и образованием. Из финансов я вынесла любовь к цифрам и внимательность, из образования — исследовательский подход и умение объяснять сложные вещи простым языком. Анализ данных для меня — естественное продолжение пути, где я могу применять и развивать навыки из обеих сфер.

• Python: списки, множества, словари, условный оператор, циклы, функции
• pandas: преобразование, группировка, агрегирование данных
• matplotlib, seaborn: визуализация
• scipy, statsmodels: статистические проверки
• SQL (PostgreSQL): оконные функции, подзапросы, JOIN
• Yandex DataLens: интерактивные дашборды
• Google Таблицы: формулы, сводные таблицы, визуализация
• Jupyter Notebook: оформление исследований и отчётов
• Git: контроль версий и размещение проектов в репозиториях

Уточнение задачи:

• уточняю запрос у заказчика и перевожу на язык данных;
• декомпозирую задачу на этапы и определяю последовательность действий;
• выбираю подходы и инструменты для решения.

Сбор данных:

• извлекаю данные из баз и файлов;
• объединяю таблицы и источники данных для анализа.

Предобработка данных:

• обрабатываю пропуски, дубликаты и выбросы;
• преобразую типы данных для корректного анализа;
• фильтрую, агрегирую и категоризирую данные.

Исследование и анализ:

• провожу EDA: изучаю распределения, взаимосвязи и особенности данных;
• рассчитываю метрики, анализирую воронки, провожу когортный анализ;
• формулирую и проверяю гипотезы, знакома с A/B-тестами;
• решаю ad-hoc задачи для быстрых бизнес-решений.

Визуализация и презентация результатов:

• создаю дашборды в DataLens и подбираю визуализацию под задачу;
• визуализирую данные в matplotlib и seaborn, оформляю графики для отчётов;
• презентую результаты понятным языком и формулирую рекомендации.

Мои проекты можно посмотреть в репозитории projects.

Там представлены практические кейсы по анализу данных: исследовательский анализ данных, расчёт и визуализация метрик, проверка гипотез, дизайн и анализ результатов A/B-теста, решение ad-hoc задач с помощью SQL-запросов средней сложности.

• Яндекс Практикум: Аналитик данных
• Stepik: Поколение Python
• РАНХиГС: Финансы и кредит

• Email: daria_zotova@inbox.ru
• Телефон: +7-985-452-80-90
• Telegram: @daria_zotova