Personal information hidden

ЩЕРБІНІН АРТЕМ АНДРІЙОВИЧ
Data Analyst
Київ | [open contact info](look above in the "contact info" section) | [open contact info](look above in the "contact info" section) | LinkedIn | GitHub

ПРОФІЛЬ
Data Analyst із сильною технічною базою в Python, просунутому SQL та
Business Intelligence. Маю практичний досвід створення аналітичних рішень
повного циклу: від збору даних через API та налаштування ETL-пайплайнів
до побудови предиктивних моделей машинного навчання та дашбордів для
менеджменту.

ТЕХНІЧНІ НАВИЧКИ
Data Analysis & ML: Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn), A/B
тестування, аналіз LTV та RFM, Predictive Modeling, Математична
статистика.
Бази даних та ETL: Просунутий SQL (PostgreSQL, Window Functions,
CTEs), налаштування ETL-процесів, REST APIs.
Візуалізація та BI: Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn.
Інструменти: Git, GitHub, Jupyter, асинхронне програмування (asyncio,
aiohttp).
Додатково: HTML/CSS, JavaScript, C++, розуміння Backend-
архітектури.

ПОРТФОЛІО ПРОЄКТІВ (GitHub)
Customer Churn Prediction: Розробив предиктивну модель машинного
навчання (Random Forest) для ідентифікації клієнтів із високим ризиком
скасування підписки. Побудував інтерактивний дашборд у Power BI для
розрахунку метрики "Revenue at Risk". (Стек: Python, Scikit-Learn,
Power BI)
E-Commerce Cohort & LTV Analysis: Створив аналітичний пайплайн
для оцінки утримання клієнтів та логістичних вузьких місць.
Налаштував обробку сирих даних у Python, завантаження у PostgreSQL
та візуалізацію метрик життєвого циклу (LTV) у Power BI. (Стек:
Python, PostgreSQL, Power BI)
Fraud Detection Analysis: Провів глибинний аудит транзакційних
даних за допомогою просунутого SQL. Використав складні CTE та

евристичні правила для пошуку мережевих аномалій і розпізнавання
фроду. (Стек: Advanced SQL, PostgreSQL)
Automated ETL Pipeline: Розробив архітектуру для автоматичного
вилучення транзакційних даних через відкритий API Monobank, їх
трансформації за допомогою Pandas та завантаження в реляційну базу
PostgreSQL і додав алгоритми ML. (Стек: Python, REST API,
PostgreSQL)

ОСВІТА
Київський національний економічний університет імені В. Гетьмана
Бакалавр, Комп’ютерні науки | 2024 – 2028
Рейтинг: 1-ше місце на факультеті за результатами 2-го курсу.
Середній бал: 95.4 (Grade A).

МОВИ
English: B2 (Upper-Intermediate) - вільне читання документації,
професійна комунікація.
Українська: Рідна.