Мария Р. Data аналитик, Junior
ID 5653
МР
Мария Р.
Junior
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
1 818,18 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 15 августа 2026 г.
О специалисте
Специализация
Data аналитик
Грейд
Junior
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 отчёты (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 оттока (Churn Rate), а также используя метрики юнит-эк.
Начало 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.
Начало работы
Декабрь 2022 - Январь 2023
(2 месяца)
Формат работы
Объем участия в проекте
Высокая нагрузка
Формат взаимодействия
Удаленный
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.