Оставьте заявку, мы подберем для вас подходящего специалиста за 48 часов!
Премия рунета

Наталья К. Data аналитик, Senior

ID 12109
НК
Наталья К.
Женщина
Беларусь, Минск, UTC+3
Ставка
4,000 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 14 июня 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
Senior
Навыки
Apache
Apache AirFlow
Azure
Azure AD
Bitbucket
Clickhouse
Data Factory
Data Lake
etc
Git
GitHub
Google Analytics
Matplotlib
ML
MySQL
Numpy
Pandas
PostgreSQL
Python
Redis
Seaborn
SQL
Superset
Tableau
Отрасли
E-commerce & Retail
Media
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
Аналитик данных / Продуктовый аналитик с опытом работы более 4 лет. Мой опыт в аналитике позволяет мне преобразовывать огромные объемы данных в практические и полезные инсайты. Я использую передовые методы анализа данных для точного и глубокого исследования информации, делая основу для важных стратегических решений и разработки продуктов. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Airflow. Облачные технологии Azure(Functions, Data Factory, Data Lake, Azure SQL, etc.). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Clickhouse, Redis. Data Science Pandas, NumPy. BI и визуализация данных Apache Superset, Tableau, Matplotlib, Seaborn, Google Analytics. Моделирование данных Размерное моделирование (схема «звезда», схема «снежинка»), моделирование сущностей-связей, нормализация / денормализация. Системы контроля версий Git, Bitbucket, Github. Достижения Оптимизация интерфейса Провела анализ данных использования интерфейса приложения и предложила улучшения, которые увеличили удобство использования на 20% и снизили количество отказов на 15% Оптимизация логистики Проанализировала данные о поставках и складском учете, что позволило оптимизировать логистические процессы и снизить затраты на доставку на 15%, при этом улучшив скорость доставки и качество обслуживания. Оптимизация дашбордов Интегрировала расширенные средства визуализации, такие как тепловые карты, древовидные карты и расширенные диаграммы, в информационные панели для выявления скрытых тенденций и закономерностей в данных, что позволяет принимать решения и повысить операционную эффективность на 20%.
Проекты   (4 года 9 месяцев)
МУЗЫКАЛЬНЫЙ МАГАЗИН
Роль
Аналитик данных / Продуктовый аналитик
Обязанности
Музыкальный магазин, где покупатели могут приобретать подписку на прослушивание музыки и получать персональные рекомендации с учетом своих вкусов. Сбор данных о музыке для пользователя. Пользователь имеет возможность скачивать музыку себе, создавать альбомы, оценивать плейлисты других пользователей и добавлять в них музыку. Обязанности Тестирование и публикация информационных панелей и отчетов, а также планирование обновлений; Проектирование, разработка и внедрение решений бизнес-аналитики в соответствии с потребностями; Написание и настройка сложных SQL-запросов, функций, триггеров; Создание отчётов и дашбордов с помощью Apache Superset; Обработка и анализ данных с помощью библиотеки Pandas для поддержки дальнейшего анализа; Визуализация Pandas датафреймов с помощью Matplotlib; Проведение A/B-тестирования, накопление, фильтрация и очистка данных из таких тестов; Разработка и поддержка процессов для регулярных загрузок; Анализ влияния факторов, таких как жанр музыки, исполнитель, продолжительность трека и т. д., на рейтинги пользователей и их поведение в музыкальном магазине, используя методы, аналогичные статистическим тестам в NBA/NBO; Оптимизация SQL-запросов и хранимых процедур; Формулирование стратегий на основе анализа данных для улучшения продукта и повышения его конкурентоспособности; Разработка представлений отчетности для задач ad-hoc анализа; Применение статистических методов для анализа данных и интерпретации результатов тестов; Перевод результатов A/B-тестирования в действенные исследования и рекомендации; Мониторинг и анализ данных из Google Analytics; Выполнение ad-hoc анализов для ответа на непосредственные бизнес-вопросы и исследования конкретных проблем; Разработка оптимизированных конфигураций индексов и схем для повышения производительности и эффективности базы данных SQL; Анализирование данных, полученных из Google Analytics; Подготовка отчетов и презентаций с результатами анализа данных и предложениями по улучшению продукта для коммуникации с руководством и командой; Планирование ETL/ELT пайплайнов с помощью Apache Airflow; Написание расширенных запросов SQL для достижения наилучших результатов, использование фильтров и графиков для лучшего понимания данных; Проведение тщательного тестирования и проверка SQL-скриптов для обеспечения точности и надежности процесса консолидации данных. Технологии Python, SQL, Apache Airflow, Apache Superset, Google Analytics, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Redis, PostgreSQL, Bitbucket.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, SQL, Python, Google Analytics, Bitbucket, Apache, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Apache AirFlow, Redis, Superset
Отрасль проекта
Media
Период работы
Сентябрь 2021 - По настоящее время  (2 года 10 месяцев)
ЭЛЕКТРОННАЯ КОММЕРЦИЯ
Роль
Аналитик данных
Обязанности
Действенная платформа анализа электронной коммерции, обеспечивающая продажи 500 брендов в более чем 40 розничных сетях по всему миру и помогающая уменьшить дефицит товаров на складе и укрепить свою цифровую цепочку поставок, от доставки до «нажми и забери», повысить свой рейтинг в поисковых системах, чтобы обеспечить большую видимость и трафик для своих брендов и продуктов, оптимизировать розничные рекламные кампании для повышения рентабельности инвестиций, защитить прибыльность и максимизировать рекламные акции, создавать привлекательный контент о продукте. Обязанности Проектирование, разработка и внедрение решений бизнес-аналитики в соответствии с потребностями; Подготовка сложный аналитических SQL-запросов для датасетов; Построение дашбордов с использованием Tableau; Планирование и проведение выборки данных для статистических тестов, учитывая необходимую мощность теста; Написание SQL-запросов, представлений, функций, триггеров; Улучшение внутренних сервисов для обработки огромных объемов данных; Построение дата модели для последующей визуализации; Создание витрин данных для команды аналитиков с расчетом метрик и проектированием структуры в ClickHouse; Использование Pandas для обработки данных и проведения EDA; Рефакторинг и оптимизация производительности сложных SQL-процедур; Разработка, поддержка и управление отчетами, аналитикой, информационными панелями и другими решениями BI; Редизайн SQL запросов для повышение производительности ClickHouse; Мониторинг журналов базы данных SQL и устранение проблем по мере их возникновения; Разработка дашбордов и их дизайна; Создание документации по процессу разработки дашбордов и для конечных пользователей. Технологии Python, SQL, Azure(Functions, Data Factory, Data Lake, Azure SQL, etc.), Tableau, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, ClickHouse, MySQL, Github.
Стек специалиста на проекте
MySQL, SQL, Python, GitHub, etc, Clickhouse, Pandas, Numpy, Data Lake, Data Factory, Matplotlib, Seaborn, Azure, Tableau, Azure AD, ML
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Октябрь 2019 - Сентябрь 2021  (2 года)
Формат работы
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
-
Специальность
Информатика и программная инженерия
Завершение учебы
2007 г.

Похожие специалисты

AgroTech • E-commerce & Retail • Logistics & Transport
АП
Антон П.
Минск
Data аналитик
Senior
4,250 Р/час
glue
AWS
Redshift
Numpy
adyen
Git
Power BI
Pandas
Bitbucket
MongoDB
+38

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%.

Подробнее
Manufacturing • Telecom
АЗ
Алексей З.
Москва
Data аналитик
Senior
3,875 Р/час
Apache AirFlow
Apache Spark
Bash
BeautifulSoap
Bootstrap
CSS
Deep Learning
Docker
Flask
Git
+46

О себе: Постоянно учусь и стремлюсь к знаниям. Высокий уровень самоорганизации и любовь к делу помогают каждый день узнавать что-то новое. Воспринимаю сложные задачи и трудности как очередную ступень на пути вверх. Стек компетенций: • Python (Matplotlib, Numpy, Pandas, Google.colab, Tensorflow, Keras, Torch и др.); • SQL/NoSQL (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, SQLite); • BI платформы (Tableau, Qlik Sense, Power BI); • Сбор данных (Scrapy, Selenium, BeautifulSoup, Xpath); • Методы аналитики маркетинговойактивности, системы web-аналитики; • GIt; • Bash Первую программу для управления заказами и складом для компании занимающийся доставкой воды и кулеров, написал в 2005 году. Работает до сих пор. Писал роботов для биржевой торговли на mql4. Заинтересовался ИИ и пошел учиться в Университет ИИ. Хобби - искусство, графический дизайн, фотография.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail • Media
НК
Наталья К.
Минск
Data аналитик
Senior
4,000 Р/час
PostgreSQL
Git
MySQL
SQL
Python
Google Analytics
Bitbucket
Apache
GitHub
etc
+24

Аналитик данных / Продуктовый аналитик с опытом работы более 4 лет. Мой опыт в аналитике позволяет мне преобразовывать огромные объемы данных в практические и полезные инсайты. Я использую передовые методы анализа данных для точного и глубокого исследования информации, делая основу для важных стратегических решений и разработки продуктов. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Airflow. Облачные технологии Azure(Functions, Data Factory, Data Lake, Azure SQL, etc.). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Clickhouse, Redis. Data Science Pandas, NumPy. BI и визуализация данных Apache Superset, Tableau, Matplotlib, Seaborn, Google Analytics. Моделирование данных Размерное моделирование (схема «звезда», схема «снежинка»), моделирование сущностей-связей, нормализация / денормализация. Системы контроля версий Git, Bitbucket, Github. Достижения Оптимизация интерфейса Провела анализ данных использования интерфейса приложения и предложила улучшения, которые увеличили удобство использования на 20% и снизили количество отказов на 15% Оптимизация логистики Проанализировала данные о поставках и складском учете, что позволило оптимизировать логистические процессы и снизить затраты на доставку на 15%, при этом улучшив скорость доставки и качество обслуживания. Оптимизация дашбордов Интегрировала расширенные средства визуализации, такие как тепловые карты, древовидные карты и расширенные диаграммы, в информационные панели для выявления скрытых тенденций и закономерностей в данных, что позволяет принимать решения и повысить операционную эффективность на 20%.

Подробнее