Вікторія

ВІКТОРІЯ БОНДАРЕНКО ​

Молодший аналітик даних​

[open contact info](look above in the "contact info" section)​
@Vik_Bondarenko
[open contact info](look above in the "contact info" section)
[open contact info](look above in the "contact info" section)
https://github.com/Vikibon24
Краків, Польща

Молодший аналітик даних (Junior Data Analyst) із практичними навичками роботи з SQL, Google
Sheets, BigQuery, Python (Pandas, NumPy), візуалізації даних (Matplotlib, Seaborn) та A/B
тестування. Поєднуючи досвід керівництва командою з ретельним підходом до вирішення
завдань на основі даних, дисциплінованістю та позитивним мисленням, прагну перейти на
професійну роль в аналітиці. Моя мета — використовувати свій аналітичний інструментарій для
оптимізації процесів у вашому бізнесі та допомоги у прийнятті стратегічних, обґрунтованих
рішень.
​
Навички
Технічний стек: SQL (PostgreSQL), Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn), Google
BigQuery, Google Sheets, DBeaver, Google Colab.
Аналітика даних та методологія: Розвідувальний аналіз даних (EDA), A/B тестування,
когортний аналіз, очищення та валідація даних (Data Cleaning i Validation), агрегація даних.
Продуктові та бізнес-метрики: Продуктові метрики (Acquisition, Activation, Retention,
Engagement, Revenue), бізнес-метрики (Conversion Rate, ROMI, LTV, Churn Rate, ARPU,
ARPPU).
Візуалізація даних та дата-сторітеллінг: Складні зведені таблиці, умовне форматування,
теплові карти (heatmaps), системи управлінської звітності, аналітичний сторітеллінг.
Аналітичне мислення: Прийняття рішень на основі даних (Data-driven), аналіз трендів,
оптимізація процесів, скрупульозна увага до деталей, статистика.
Лідерство та оптимізація процесів: Координація команди, підтримка групової динаміки,
структурування робочих процесів, управління ресурсами.

Досвід проектів

Когортний аналіз утримання користувачів (User Retention Cohort Analysis)
Інструменти: SQL (PostgreSQL), DBeaver, Google Sheets
Мета проекту: Аналіз тривалості утримання користувачів після реєстрації для порівняння
довгострокової лояльності між каналами залучення Organic (органічний трафік) та Promo
(маркетингові кампанії).
Методи: Використання SQL для очищення даних, об'єднання таблиць (JOINs), відстеження
утримання на основі дат та використання узагальнених табличних виразів (CTEs) для агрегації.
Побудова когортних таблиць та теплових карт у Google Sheets.
Ключові метрики: Коефіцієнт утримання (Retention Rate), точки відтоку (churn points), якість
залучення користувачів.
Результат: Виявлено 26% розрив в утриманні між Organic та Promo користувачами, визначено
критичні точки відтоку та створено автоматизовані звіти, що суттєво скоротили час на
мануальний аналіз.

Аналіз даних опитування Stack Overflow (Stack Overflow Data Analysis)

Інструменти: Python (Pandas, NumPy), Google Colab
Мета проекту: Дослідження результатів глобального опитування Stack Overflow Developer
Survey для розуміння технологічних трендів, поширеності віддаленої роботи, популярності мов
програмування та рівня заробітних плат у світі.
Методи: Очищення та фільтрація даних за допомогою Python, обробка пропущених значень
(NaN), парсинг текстових полів, групування та агрегація даних для зведених звітів.
Ключові метрики: Описова статистика (середнє, медіана, мода), рівень проникнення
віддаленої роботи, рівень популярності технологій, локалізована річна компенсація
(ConvertedCompYearly).
Результат: Створено відтворюваний Python-скрипт (pipeline) для обробки масштабних даних,
який дозволив виділити найбільш оплачувані сегменти та визначити ключові тенденції у світовій
ІТ-індустрії.

Досвід роботи
Керівник відділу легалізації
Ralen Group 09/2020 – 04/2026

●​ Координувала роботу департаменту, управляла пріоритетами команди та забезпечувала
відповідність адміністративним процедурам.
●​ Консолідувала сирі дані у щотижневі/щомісячні структуровані звіти та презентації для
підтримки прийняття рішень керівництвом.
●​ Оптимізувала внутрішні робочі процеси відділу легалізації, що призвело до скорочення
часу обробки документів на 15%.
●​ Вела та архівувала складні персональні записи для понад 3000 іноземних працівників
щорічно.
Досягнення:
●​ Автоматизувала систему відстеження документів для понад 800 співробітників, повністю
ліквідувавши ризики порушення комплаєнсу завдяки автоматичним сповіщенням про
закінчення терміну дії документів.
●​ Розробила систему управлінської звітності, яка спростила сприйняття складних даних
для швидшого прийняття рішень топ-менеджментом.
●​ Створила стратегічні фреймворки для вирішення проблем, що підвищило ефективність
юридичних процесів та загальну продуктивність департаменту.

Оператор автоматизованих верстатів
Beskidzkie Fabryki Mebli 12/2016 – 08/2020

●​ Забезпечувала контроль якості та точність виробництва, застосовуючи скрупульозну
увагу до деталей.
●​ Регулярно перевищувала виробничі плани завдяки аналізу робочих процесів та пошуку
ефективніших способів експлуатації обладнання та обробки матеріалів.

Вчитель
Криворізька загальноосвітня школа №122 08/2012 – 11/2016

●​ Структурувала складну інформацію у логічні, легкі для сприйняття уроки.
●​ Вела шкільну документацію, облік відвідуваності та бази даних оцінок учнів.
●​ Оцінювала прогрес учнів шляхом відстеження та аналізу результатів тестів і метрик
навчання для виявлення зон розвитку.

Освіта
IT-школа GoIT | Аналітик даних (Data Analyst), 2026​

Школа веб-дизайну Shendrikov Education | UI/UX дизайнер, 2022–2023

Коледж - Післядипломна суміжна школа Copernicus | Технік-бухгалтер (Accountant), 09/2018
– 07/2020

Диплом спеціаліста, Криворізький національний університет | Педагогіка та психологія
початкової освіти, Вчитель початкових класів, 07/2007 – 07/2012

Знання мов
●​ Англійська – Intermediate (Середній)
●​ Польська – Intermediate (Середній)
●​ Російська – Fluent (Вільно)
●​ Українська – Native (Рідна)