Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Опыт работы на всех этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения, включающий в себя: работа с базами данных PostgreSQL, ClickHouse, GreenPlum; исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, Seaborn; построение ML-моделей для дополнения отсутствующих данных; проектирование и разработка ETL-процессов с использованием Apache Airflow, SQL, Python, Spark; инструменты скрейпинга BeautifulSoup, Selenium; работа с экосистемой Hadoop - HDFS, YARN, Spark, HBase, Hive, Pig; создание информационных дашбордов с помощью Tableau, Redash, Superset; back-end разработка с помощью Python, Django, DjangoRestFramework. Дополнительная информация: Курсы: Karpov.Courses (01/2021 – 07/2021) Аналитик данных Karpov.Courses (11/2021 – 12/2021) Симулятор аналитика Karpov.Courses (03/2022 – 09/2022) Инженер данных Тренинг-центр ISSoft (06/2022 – 09/2022) «Школа Big Data»

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

- опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с (большими) данными, обработка данных, машинное обучение; - опыт написания тестов для разработанного функционала; - опыт рефакторинга кода; - опыт работы с git; - опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); - развитые коммуникативные навыки;

● Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib) ● Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Hadoop ● Инструменты разработки: Apache Airflow, Apache Hive, Docker ● Big Data: PySpark, PyTorch ● Управление версиями: Git, BitBucket ● Управление проектами и документацией: Jira, Confluence ● Django, QlikSense

· Более 2,5 лет опыта в анализе данных; · Опыт работы с большими объемами данных и структурированными и неструктурированными данными; · Владение языками программирования для анализа данных, такими как Python и SQL; · Опыт работы с библиотеками Python для анализа данных и визуализации; · Знания в работе с реляционными БД; · Опыт написания SQL-запросов для извлечения и анализа данных; · Аналитические навыки; · Опыт взаимодействия с бизнес-пользователями для сбора требований и представления результатов анализа; · Автоматизация и оптимизация процессов; · Опыт работы в Agile/Scrum командах, использование инструментов для управления проектами, таких как Jira; · Опыт работы в команде. Важное дополнение по графику: в среднем комфортно начинать рабочий день +- с 6 мск, ориентировочно в 15 по мск заканчивать, после готова подключаться на совещания и быть на связи *Примеры работ Postsgresql, sql* https://github.com/vlasova-us/postgresql *Примеры Python* https://github.com/vlasova-us/Python_public *Примеры работ в Tableau* https://public.tableau.com/app/profile/yulia5622 * Примеры работ в Power BI* https://github.com/vlasova-us/Power-Bi *Примеры работ в dax* https://github.com/vlasova-us/Dax

Разработка дашбордов на Power BI, Qlick, Tableau, Apache Superset, Yandex DataLens. Создание и администрирование баз данных (SQL, noSQL). Написание ETL-скриптов и анализ данных на языке Python. Разработка и ведение отчётов и дашбордов в средах PowerBi, Apache Superset, FineBI, разработка модели данных, участие в проектах отчетности в роли разработчика. Администрирование дашбордов на powerbi report server. Администрирование базы данных. Написание ETL на python с использованием pyspark, airflow.

Александр — опытный специалист в области Data Analytics с шестилетним опытом работы на проектах. Он обладает глубокими знаниями и навыками в использовании различных инструментов и технологий, таких как Python, PySpark, Hadoop, S3 Minio, Apache AirFlow, Oracle, Clickhouse, GreenPlum, Power BI, Superset, MySQL и PostgreSQL. Александр работал на нескольких проектах в отраслях FinTech & Banking, Telecom и E-commerce & Retail. На каждом из проектов он выполнял ключевые задачи, связанные с анализом данных, разработкой процессов ETL, оптимизацией хранения данных и повышением производительности. Также он имеет опыт руководства командами аналитиков и разработки стратегий, основанных на анализе данных.

У специалиста большой опыт в аналитике данных и продуктовой аналитике. Есть опыт работы с А\Б тестированием, с BI инструментами, СlickHouse, MS SQL. Также у кандидата хорошие навыки работы с Python (numpy, pandas, scipy, sklearn, pyspark, plotly) - пишет скрипты, может написать чистый и читаемый код, а также уверенные знания SQL, которые он применял на проектах.

4 года опыта работы как разработчик с навыками Oracle PL/SQL, знаниями концепций хранилищ данных и опытом создания ETL процессов Oracle (11g), PostgreSQL, MS SQL включая: Логическое и физическое моделирование баз данных Настройка производительности, индексация, распараллеливание, подсказки, статистика, создание хранимых процедур Разработка ETL процессов в Apache Airflow Разработка на Python, включая: Разработка ETL процессов в Apache Airflow Программирование математических и криптографических алгоритмов Анализ и обработка данных

Python Pandas Data Science Анализ данных SQL Git PySpark Hadoop ООП Atlassian Jira Jupyter

Python Spark SciPy Spacy PyMystem3 Pandas SkLearn Seaborn XGBoost LightGBM Статистический анализ A/B тесты SQL Keras torch pytorch MySQL PostgreSQL Git Hadoop Data Analysis HuggingFace

Дата Инженер с опытом работы более 5 лет. Дата Инженер с глубоким пониманием принципов и методов моделирования данных, обладающий способностью разрабатывать и внедрять эффективные структуры данных, соответствующие требованиям бизнеса. Мой опыт заключается в построении и оптимизации пайплайнов обработки данных, работе с большими массивами данных и создании эффективных систем обработки данных. Всегда готов решать новые задачи, продолжать учиться и расти как профессионал.