Андрій

Андрій Підругуля
Data Analyst

[open contact info](look above in the "contact info" section) | [open contact info](look above in the "contact info" section) | Telegram: @AndriyITtest
[open contact info](look above in the "contact info" section) | github.com/andriytaylon-sys
м. Івано-Франківськ, Україна

Професійне резюме (Professional Summary)
Data Analyst із 18+ роками комерційного бізнес-досвіду в управлінні продажами, аудиті
та оптимізації процесів у поєднанні із сильним технічним стеком SQL, Python та Tableau.
Маю підтверджений успішний досвід застосування аудиторського мислення та високої
уваги до деталей для забезпечення точності даних, звірки складних датасетів і
налагодження операційних процесів. Володію сильними навичками
міжфункціональної комунікації, ефективно перетворюю бізнес-вимоги на чіткі
аналітичні рішення та практичні дашборди для керівництва.

Технічні та професійні компетенції
● Технічні навички: SQL (PostgreSQL, BigQuery — CTE, віконні функції, очищення даних),
Python (Pandas, NumPy, Statsmodels), MS Excel, Google Sheets.
● Візуалізація даних: Tableau, Seaborn, Matplotlib.
● Продуктові та бізнес-метрики: Когортний аналіз, Retention Rate, Churn, LTV, ARPU,
ROAS, CPI, A/B тестування.
● Інженерія даних та робочі процеси: Мапінг даних (Data Mapping), звірка/реконсиляція
(Reconciliation), маски валідації (Validation Masks).

Професійний досвід
Менеджер із продажів стоматологічного та медичного обладнання | 07/2016 –
06/2024
● Бізнес-аналітика та розширення ринку: Проводив регулярний аналіз ринку й відстежував
тренди замовлень клієнтів, виявляючи високомаржинальні можливості для оптимізації
викладки та позиціонування продуктів.
● Оптимізація процесів: Ініціював та структурував спеціалізовану систему трекінгу клієнтів
для моніторингу ключових KPI продажів і ефективності воронки, що напряму сприяло
стабільному зростанню частки регіонального ринку на 15–20%.
● Міжфункціональна комунікація: Перетворював складний зворотний зв’язок від клієнтів і
метрики продажів у практичні інсайти, узгоджуючи комерційні операції з цільовими
показниками керівництва.

Внутрішній аудитор (Відділ контролю) | Аптечна роздрібна мережа | 11/2012 – 03/2016
● Аудит даних та виявлення аномалій: Проводив комплексний аудит великих масивів даних
щодо товарних залишків і продажів, виявляючи аномалії в даних, розбіжності та операційні
фінансові недостачі.
● Звітність та мінімізація ризиків: Готував структуровані аналітичні звіти для вищого
керівництва, впроваджував процедури відстеження товарних запасів на основі даних, що
мінімізувало втрати й підвищило точність звітності.

Аналітичні проєкти
Аналітика регулярного доходу (SaaS/Fintech) та утримуваності клієнтів (SQL & Tableau)

https://github.com/andriytaylon-sys/Revenue-metrics
Опис: Розробив комплексний SQL-пайплайн та дашборд у Tableau для аналізу
регулярного доходу SaaS/Fintech, відтоку клієнтів (Churn) та життєвого циклу когорт (LTV).
Ключові задачі:
● Написав складні скрипти PostgreSQL із використанням CTE та віконних функцій (LAG)
для розрахунку щомісячної зміни доходу (MoM) та сегментації користувачів на New,
Expansion, Contraction і Churned.
● Провів когортний аналіз та аналіз утримуваності (Retention) для оцінки тривалості
життя клієнта (LT) та LTV у розрізі мовних і демографічних сегментів.
● Побудував інтерактивний дашборд у Tableau із факторіальною моделлю
Waterfall/Bridge (фактори доходу та платних користувачів) із синхронізованими
подвійними осями та глобальними фільтрами.
Результат: Створив дашборд управлінського рівня, який дозволяє керівництву
відстежувати ключові драйвери зростання та виявляти критичні точки падіння
утримуваності користувачів.

Автоматизація комерційних метрик та тижневої звітності (Python / Pandas)

https://github.com/andriytaylon-sys/python_analytics-homework
Опис: Спроектував пайплайн обробки даних на Python для очищення, трансформації та
аналізу складних напівструктурованих даних опитувань.
Ключові задачі:
● Автоматизував тижневу та щомісячну агрегацію метрик для виявлення демографічних
трендів розробників, рівня впровадження технологій та бенчмарків заробітних плат.
● Впровадив правила валідації для обробки пропущених значень (NULL) та аномальних
даних, створивши чисті датасети для подальшого аналізу.

Освіта та сертифікації
● Професійна програма "Data Analytics" | GoIT School (2026)
● Курс "QA Manual — ПО та тестування" (2024)
● Магістр фармації / медицини | Тернопільський національний медичний університет імені
І.Я. Горбачевського (2002 – 2007)

Мови
● Англійська: Intermediate
● Українська: Рідна