АП
Антон П.
Мужчина
Беларусь, Минск, UTC+3
Ставка
4 250 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 27 июля 2024 г.
Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.
Подробнее
О специалисте
Специализация
Data аналитик
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
Аналитик данных с опытом работы более 5 лет.
Люблю аналитическую работу, умею эффективно интерпретировать, анализировать и прогнозировать данные с помощью современных инструментов. Проактивный командный игрок с отличными навыками коммуникации, способен быстро осваивать новые технологии и методологии. Ставлю требования бизнеса на первое место. Независимо от того, работаю я самостоятельно или в составе команды, моя цель - достигать результатов, которые превосходят ожидания и способствуют успеху бизнеса.
Языки программирования
Python, SQL.
Инженерия данных
Apache Hadoop, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow.
Облачные технологии
AWS(Redshift, EC2, Lambda, Glue, S3, RDS, DynamoDB, EMR, Athena, etc.).
Базы данных
PostgreSQL, MySQL, Greenplum, MongoDB, Redis.
Машинное обучение и Data Science
Pandas, NumPy, Scikit-learn.
BI и визуализация данных
Power BI, Seaborn, Matplotlib.
Моделирование данных
Размерное моделирование (схема «звезда», схема «снежинка»), моделирование сущностей-связей, нормализация / денормализация, Data Vault 2.0.
DevOps
Docker, Docker Compose, Bash Scripting.
Системы контроля версий
Git, Bitbucket, GitHub.
Достижения
Улучшение предсказания спроса
Разработал модель прогнозирования спроса на автомобили в разных районах города, что позволило оптимизировать распределение автомобилей и снизить время ожидания клиентов на 15%.
Успешное проведение A/B тестирования
Разработал и провел серию А/Б тестов, что позволило оптимизировать пользовательский интерфейс и улучшить конверсию на 7%, принеся дополнительный доход в размере $30,000 в месяц.
Анализ эффективности каналов продвижения
Провел анализ данных о рекламных каналах и их влиянии на продажи, что позволило оптимизировать бюджет маркетинга и увеличить эффективность кампаний на 15%.
Проекты
(5 лет 7 месяцев)
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ПРОЕКТ
Роль
Аналитик данных / Продуктовый аналитик
Обязанности
Программное решение для сельского хозяйства, позволяющее клиентам и их пользователям получать жизненно важную информацию о земельных ресурсах в выбранных сельскохозяйственных районах. Оно объединяет в себе передовые технологии и надежную аналитику данных, предлагая непревзойденную информацию о земельных ресурсах.
Обязанности
Создание отчетов и презентаций с результатами A/B тестов для команды или заказчиков;
Коммуникация с заинтересованными сторонами для определения и реализации стратегий обработки данных, соответствующих целям и задачам организации;
Проведение проверки гипотез и регрессионного анализа для поддержки принятия бизнес-решений;
Загрузка, очистка, преобразование и агрегация данных с помощью библиотеки Pandas для обеспечения качественного анализа;
Проведение исследовательского анализа данных для выявления закономерностей, аномалий и трендов, а также прогнозирование будущих тенденций на основе имеющихся данных;
Разработка информационных решения, которые поддерживают эффективное выполнение стратегий NBO/NBA на основе данных о клиентах в режиме реального времени и исторических данных;
Использование и создание витрин для создания интерактивной и информативной визуализации в Power BI;
Определение целей и гипотез для статистических тестов в соответствии с бизнес-задачами;
Создание калькуляций и преобразований данных с использованием DAX (Power BI);
Подготовка и представление отчетов и презентаций с результатами анализа данных и предложениями по улучшению продукта перед руководством и другими заинтересованными сторонами;
Выбор подходящего статистического теста в зависимости от типа данных и целей анализа;
Создание содержательных и информативных визуализаций с использованием Matplotlib и Seaborn, включая визуальное представление аномалий и других статистических показателей во время ad-hoc анализа;
Очистка и фильтрация данных от выбросов, пропусков и ошибок для повышения качества обучающего набора;
Оптимизация основных запросов к базам данных путем рефакторинга SQL-запросов;
Проведение анализа большого объема структурированных и неструктурированных данных;
Разработка сценариев и функций для автоматизации повторяющихся задач визуализации с помощью Matplotlib, повышая эффективность и производительность рабочих процессов анализа данных;
Разработка высококачественных SQL-скриптов для создания витрин данных;
Оценка возможных рисков и ограничений при проведении A/B тестов;
Использование Apache Airflow для планирования заданий ETL;
Обеспечение высокой производительности, безопасности и доступности баз данных SQL;
Изучение вопросов повышения качества и надежности данных.
Технологии
Python, SQL, Apache Airflow, AWS(Redshift, S3, RDS, DynamoDB, Athena, etc.), PostgreSQL, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Git, Bitbucket.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Git, SQL, Python, Bitbucket, AWS, etc, Redshift, DynamoDB, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Apache AirFlow, AD, S3, adyen, RDS
Отрасль проекта
AgroTech
Период работы
Июнь 2021 - По настоящее время
(3 года 2 месяца)
ПРИЛОЖЕНИЕ КАРШЕРИНГА
Роль
Аналитик данных / Продуктовый аналитик
Обязанности
Приложение каршеринга, которое связывает автовладельцев с физическими лицами, которым необходимо арендовать автомобиль на короткий период времени. Различные способы добавления и оплаты. Отслеживание автомобилей и пунктов приема на карте.
Обязанности
Создание экспериментальных и контрольных групп, настройка экспериментов в соответствии с бизнес-задачами и техническими требованиями;
Проведение статистического анализа результатов A/B-тестов с использованием различных методов, включая t-тесты, z-тесты, и анализ доверительных интервалов;
Разработка контрольных точек и стандартов для оценки эффективности A/B тестов;
Преобразование и кодирование категориальных признаков в числовые значения для использования в моделях машинного обучения;
Определение и установление ключевых показателей эффективности (KPI), соответствующих бизнес-целям;
Использование техник обработки и агрегации больших объемов данных для выявления скрытых закономерностей;
Настройка и управление рабочими пространствами, приложениями и пакетами контента Power BI для организации отчетов и обмена ими с различными группами пользователей;
Оценка возможных рисков и ограничений при проведении A/B тестов;
Устранение неполадок при обработке данных;
Подготовка и предварительная обработка данных перед обучением моделей машинного обучения;
Сбор данных из различных источников данных и их нормализация c помощью Pandas, NumPy.
Тестирование и отладка визуализаций и отчетов Power BI;
Проведение исследовательского анализа данных (EDA) на массивных наборах данных, используя статистические методы и инструменты визуализации для выявления тенденций, выбросов и закономерностей используя Pandas, NumPy;
Создание динамических иерархий и действий детализации с использованием DAX;
Написание сложных SQL-триггеров, процедур;
Оптимизация сложных SQL- запросов;
Подготовка документации для приложений, использующих SQL базы данных
Environment
Python, SQL, Apache Airflow, AWS(Redshift, S3, RDS, Lambda, Cloudwatch, IAM и т.д.), MySQL, Redis, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Power BI, Git, GitHub.
Стек специалиста на проекте
Git, MySQL, SQL, Python, Power BI, AWS, GitHub, Redshift, Lambda, Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, Apache AirFlow, Redis, S3, IAM, CloudWatch, RDS
Отрасль проекта
Logistics & Transport
Период работы
Июль 2020 - Май 2021
(11 месяцев)
ПРОЕКТ УВЕЛИЧЕНИЯ ОХВАТА КЛИЕНТОВ
Роль
Аналитик данных
Обязанности
Решение по оптимизации процессов обработки данных нашего клиента с целью максимизации доходов и содействия расширению доли рынка. Для этого была создана комплексная система, которая позволила клиенту беспрепятственно визуализировать все источники данных и цели, что значительно расширило его аналитические возможности. С помощью нашего решения клиент смог оптимизировать ассортимент товаров и продажи в нескольких регионах европейского рынка, что привело к значительному увеличению прибыли и расширению клиентской базы.
Обязанности
Разработка и поддержка процессов извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников;
Разработка сложных запросов SQL и настройка производительности;
Использование статистических методов для проверки гипотез и быстрого анализа в специальных сценариях;
Использование Pandas для запроса набора данных;
Отслеживание ключевых метрик производительности продукта и предоставление рекомендаций по оптимизации на основе данных;
Улучшение общего процесса управления данными, их сбора, дизайна дашборда и всего жизненного цикла продукта;
Реализовал модели данных и схемы для Greenplum DWH, оптимизировал организацию данных и производительность запросов;
Обработка и анализ данных в памяти на базе Hadoop;
Фильтрация данных от аномалий
Исследование причин потери данных, включая анализ логов, баз данных и других источников информации для выявления корневых причин проблемы;
Создание и оптимизация моделей машинного обучения и статистических моделей для прогнозирования будущих событий, таких как регрессионный анализ, классификация и кластеризация данных;
Проведение тщательного тестирования и проверки триггеров, чтобы убедиться, что они работают так, как задумано, и не вызывают непредвиденных побочных эффектов.
Технологии
Python, SQL, Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Airflow, Power BI, Greenplum, MongoDB, PostgreSQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Bash Scripting, Docker, Docker Compose, Git, Bitbucket.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Git, Docker, SQL, Python, Power BI, Bitbucket, MongoDB, Pandas, Numpy, Scikit-learn, GreenPlum, Apache Hadoop, Apache Spark, Docker Compose, Apache AirFlow, Bash scripting
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Январь 2019 - Июль 2020
(1 год 7 месяцев)
Формат работы
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
-
Специальность
Информатика и разработка программного обеспечения
Завершение учебы
2011 г.
