Яндекс.Практикум
Data Analyst (учебный опыт)
1. Анализ банковских данных.
Описание: на основе статистики о платёжеспособности клиентов исследовал влияние различных факторов на возможность возврата кредита в срок.
Инструменты: Pandas, PyMystem3, Python, лемматизация.
Результат: определил наиболее существенные факторы влияния, выделил отдельные группы риска.
2. Изучение рынка видеоигр.
Описание: используя
исторические данные о продажах компьютерных игр, оценки пользователей и экспертов, жанры и платформы, выявил закономерности, определяющие успешность игры.
Инструменты: Matplotlib, NumPy, Pandas, Python.
Результат: выявил наиболее популярные жанры, описал цикл жизни платформ, составил портрет успешного продукта.
3. Оптимизация маркетинговых затрат в Яндекс.Афише
Описание: на основе данных о посещениях сайта Яндекс.Афиши изучил, как люди пользуются продуктом.
Инструменты: Matplotlib, Pandas, Python, когортный анализ, юнит-экономика
Результат: изучил основные продуктовые метрики - CTR, DAU, MAU, ARPU, LTV, ROI
Стек: Python (Pandas, Matplotlib, NumPy, SciPy, Seaborn), SQL, Tableau.