Аналитик данных

Прошёл обучающие курсы от Яндекса «аналитик данных» Во время обучения прошёл захватывающий путь от новичка до человека, уверенно ориентирующегося в мире работы с реальными данными (и ещё больше их полюбившего). Выполненные мною проекты и краткие итоги: 1. "Основы Python и анализа данных". Здесь я получил навык программирования на Python (в т. ч. Pandas), познакомился с Jupiter Notebook и научился предобработке данных; 2. "Предобработка данных". Исследование статистики о платёжеспособности клиентов банка. В этом проекте улучшил навыки начальной обработки данных, познакомился с лемматизацией и научился грамотно интерпретировать полученные результаты; 3. "Исследовательский анализ данных". Исследование объявлений о продаже квартир по архиву сервиса Яндекс.Недвижимость. Научился работать с базовыми методами визуализации данных, со срезами, группировкой и объединением таблиц. На практике применил корреляционный анализ; 4. "Статистический анализ данных". Определение перспективного тарифа для телеком компании при помощи анализа поведения клиентов. Научился выдвигать и проверять статистические гипотезы. Применил и отработал на практике знания статистики и теории вероятности; 5. "Сбор и хранение данных". Аналитика в авиакомпании. Научился парсингу сайтов. Изучил основы HTML. Научился писать SQL запросы (с использованием подзапросов, объединения таблиц, регулярных выражений и др). Закрепил навыки проверки гипотез; 6. "Анализ бизнес-показателей". Изучение поведения и окупаемости клиентов сервиса Яндекс.Афиша. Строил воронки. Много. При помощи когортного анализа был проведён расчёт Retention Rate, Churn Rate, LTV и CAC. Выполнил анализ пользовательских метрик; 7."Принятие решений в бизнесе на основе данных". Проверка результатов A/B теста для увеличения выручки интернет-магазина. A/A и A/B тестирование. Приоритизация гипотез. Анализ результатов теста. Узнал, что t-тест применим далеко не всегда и научился работать с z-тестом и U-тестом; 8."Как рассказать историю с помощью данных". Исследование рынка заведений общественного питания Москвы. Впервые применил в визуализации графики из библиотек seaborn и plotly; 9. "Автоматизация". Анализ пользовательского взаимодействия с карточками статей в Яндекс.Дзен. Построение пайпланов и дашбордов. Получил опыт работы в Ubuntu; 10. "Прогнозы и предсказания". Прогноз вероятности оттока клиентов фитнес-центра, составление и анализ портретов пользователей. Закрепил полученные на других курсах навыки машинного обучения и анализа качества полученных моделей. Обучил модели для решения задач классификации, регрессии и кластеризации. Очень полюбил это направление и понимаю, что есть ещё куда расти и развиваться. Также есть большое желание учиться. Хорошо умею структурно мыслить. Быстро осваиваю новые навыки и новые дисциплины. Высокий уровень ответственности и самостоятельности. Хорошо лажу с коллективов, общительный. В данный момент учусь в Высшей Школе Экономики на факультете "Бизнес-Информатика". В связи с нынешними реалиями в стране и по всему миру, большая часть обучения проходит онлайн, поэтому есть возможность работать полный день.