МР
Мария Р.
Женщина, 31 год
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
Ставка
1 818,18 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 7 июля 2025 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
Проекты
(8 месяцев)
NDA
Роль
Аналитик данных (Data Scientist)
Обязанности
Выполненные проекты -
Ниже представлены некоторые из них:
1.Выбор оптимальной гипотезы для увеличения выручки интернет магазина и проверка её с помощью A/B-теста.
Цель проекта: Определить эффективность А/В теста
Инструменты: Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, NymPy, SciPy.
Результат: Провела анализ и выявила, что средний чек в группе Б был выше на 26%
Ссылка:
2. Проект: Анализ данных до 2016 года по компьютерным играм.Цель проекта: выявить закономерности, определяющие успешность игры, для дальнейшего планирования рекламных кампаний на 2017 год.
Инструменты: Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, NymPy, SciPy.
Результат: С помощью данных наблюдений был выбран потенциальный продукт и спланированы рекламные кампании на 2017 год.
Ссылка:
Умею:— Решать аналитические задачи с помощью библиотек для анализа данных (Pandas, Numpy, Scikit-learn).— Визуализировать промежуточные и конечные результаты анализа данных при помощи matplotlib и Pyplot.— Создавать визуализированные отчеты (Dashboards) в PowerBI, Tableau.— Проводить A/B-тестирования при помощи bootstrap или статистических методов, предварительно рассчитав необходимую выборку для теста.
— Проверять гипотезы и приоритизировать их по фреймворкам ICE и RICE, а также анализировать результаты A/B-теста.— Построение моделей кластеризации и классификации.— Подготавливать данные для моделей машинного обучения при помощи нормализации данных, масштабирования.— Подключаться к базе данных (PostgreSQL и MySQL) и совершать запросы на языке SQL, используя агрегацию, подзапросы, объединение таблиц, оконные функции, ранжирование— Создавать на начальном уровне скрипты дата-пайплайнов в основе которых лежит процесс ETL.—Анализировать бизнес-показатели, применяя когортный анализ, расчёт воронки продаж, конверсии (Conversion Rate), коэффициента удержания. (Retention Rate) и отcкока (Churn Rate), а также используя метрики юнит-эк
Период работы
Июль 2022 - Февраль 2023
(8 месяцев)
NDA
Роль
Аналитик данных
Обязанности
Задачи:
— Анализ поведения водителей в г. Новосибирск с 2015 по 2022;
— Определить участки с высоким уровнем ДТП и внешние условия в момент происшествия;
— Изучить в каких районах города происходит больше всего ДТП;
— Создать визуализаций данных и написать выводов по ним;
— Построить дашборд в Tableau.
Достижения:
— Выявила что решение поднять трамвайные пути над проезжей частью привело к увеличению ДТП в Новосибирске. Предоставила рекомендации для предотвращения данной ситуации
Период работы
Декабрь 2022 - Январь 2023
(2 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Московский государственный университет дизайна и технологии им. А.Н. Косыгина (бывший МГТУ Косыгина)
Специальность
Технологии и производственный менеджмент (ранее механико-технологический)
Завершение учебы
2016 г.
