Data analyst

Выполнение проектов под руководством наставника с использованием следующих библиотек python: pandas, numpy, scikit-learn, scipy, matplotlib, seaborn, plotly, sqlalchemy, re, requests, json, dash. За время обучения были изучены следующие виды анализа данных: предобработка данных, исследовательский анализ данных, статистический анализ данных, когортный анализ, анализ пользовательских метрик, построение воронок, юнит-экономика, A/B-тесты, автоматизация процессов анализа данных, машинное обучение. Примеры проектов: - Исследование надёжности заёмщиков: проведение предобработки и исследовательского анализа данных для дальнейшего построения модели кредитного скоринга. - Магазин компьютерных игр: предобработка, исследовательский анализ данных и проверка гипотез о продажах игр для различных платформ - Аналитика в Яндекс.Афише: проведение когортного анализа пользователей по различным источникам рекламы для предоставления данных маркетологам, чтобы они могли оптимизировать затраты. - Изучение воронки продаж и исследование результатов A/B-эксперимента стартапа, который продаёт продукты питания. - Построение модели прогнозирования оттока пользователей и проведение кластеризации клиентов для сети фитнес-клубов.

- Подготовка аналитических отчётов по результатам группы за исследуемый период; - Взаимодействие с другими подразделениями компании по вопросам сервиса и организации ремонта оборудования; - Первичная диагностика и ремонт оборудования фирм HPE, Sun/Oracle, Lenovo и др.; - Организация доставки неисправного оборудования в сервисные центры производителей для осуществления его ремонта; - Ведение учёта номенклатуры оборудования (по состоянию, по месту расположения и т.д.). За время работы кардинально улучшил статистику группы по выполненным ремонтам.

- Обеспечение и поддержка работоспособного состояния приборов и оборудования (проекторы, принтеры, настройка ПК и т.д.); - Работа в информационных системах: "Деканат