Віталій

ВІТАЛІЙ КОРОЛЬКОВ
Junior Data Analyst
ПРО МЕНЕ
Junior Data Analyst із досвідом у продуктовій та маркетинговій
аналітиці: SQL, Python, Tableau, Looker Studio, Power BI. Працюю в
міжнародній IT-компанії GlobalLogic з live event-даними у реальному
часі — розумію як дані збираються до аналізу. У проєктах скоротив
час звітності на 50% та підвищив ROMI на 44%. Шукаю позицію де
аналітика безпосередньо впливає на продуктові або маркетингові
рішення.

КОНТАКТИ ДОСВІД У ПРОЄКТАХ
Tableau Project: Revenue Dashboard 2022–2023 (ARPPU, MRR,
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Cohorts)
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Інструменти: Tableau, Google Sheets, SQL
GitHub Portfolio Розробив інтерактивний Tableau-дашборд для аналізу динаміки
Telegram доходів, трендів ARPPU та когорт користувачів. Інтегрував платіжні
Linkedin дані, розрахував MRR, утримання користувачів та місячний приріст.
Візуалізував ключові бізнес-метрики для виявлення змін у виручці
Ukraine, Kharkiv
та оптимізації управлінських рішень. Основні результати:

ТЕХНІЧНІ НАВИЧКИ Побудував візуалізації ARPPU та MRR для відстеження зростання
доходу.
SQL
Створив когортний аналіз для оцінки retention та регулярних
Python
платежів.
A/B Testing Підвищив швидкість звітності та прозорість бізнес-інсайтів.
Маркетингова та продуктова
аналітика Marketing Campaign Performance Dashboard (Looker
Аналіз поведінки користувачів і Studio)
конверсійної воронки Інструменти: Looker Studio, Google Sheets, PostgreSQL, SQL
Когортний, retention, churn, Розробив інтерактивний дашборд для аналізу ефективності
LTV-аналіз
digital-кампаній. Підготував дані з Google Sheets і PostgreSQL
для візуалізацій.
Очищення даних,
Розрахував ключові маркетингові метрики: CPC, CPM, CTR,
трансформація та ETL-процеси
ROMI.
ІНСТРУМЕНТИ Автоматизував оновлення звітів, скоротивши час ручної роботи
на 50%. Визначив найефективніші кампанії, що збільшили ROMI
Power BI на 44%.
Tableau
Looker Studio
ДОСВІД РОБОТИ
Amplitude
Google BigQuery GlobalLogic | Event Data Analyst
PostgreSQL Серпень 2025 — по теперішній час
Google Sheets / Microsoft Excel Збір та класифікація подієвих даних у реальному часі в рамках
live-проєктів міжнародної IT-компанії
Git / GitHub Забезпечення точності та консистентності event-даних згідно з
Python libraries: pandas, внутрішніми аналітичними стандартами
Розуміння структури event-based даних: типи подій, таймстемпи,
NumPy, matplotlib, seaborn ієрархія — фундамент для подальшого аналізу

МОВИ
ОСВІТА
Англійська B1 in progress
Українська Рідна
IT School GoIT Prometheus
Data Analysis Python Data Structures — University
2025 of Michigan
2024