Контактна інформація

Шукач вказав телефон , ел. пошту, адресу та LinkedIn.

Отримати контакти цього кандидата можна на сторінці https://www.work.ua/resumes/13535695/

Досвід роботи

Production Line Operator

з 06.2020 по 05.2024 (3 роки 11 місяців)
Whirlpool Corporation (Машинобудування)

Бухгалтер

з 07.2018 по 09.2019 (1 рік 2 місяці)
Пальмира, ТД, Одеса (Оптова торгівля, дистрибуція, імпорт, експорт)

- Виписка рахунків та товарно-транспортних накладних на товари;
- Додавання нових клієнтів до бази даних;
- Звірка документів з клієнтами;
- Обробка платежів;
- Купівля іноземної валюти;
- Проведення операцій через касу та онлайн-банкінг;
- Облік товарів на складі;
- Підготовка робочих звітів для приватних підприємців;

Кредитний брокер

з 07.2016 по 08.2016 (1 місяць)
Сучасні Фінансові Рішення, ТОВ, Одеса (Фінанси, банки, страхування)

- Консультація клієнтів щодо купівлі техніки в розстрочку;
- Підбір найкращих умов кредитування відповідно до потреб клієнта;
- Співпраця з сімома банками для оформлення розстрочок;
- Подання заявок та контроль етапів погодження;
- Перевірка документів клієнтів для оформлення кредиту;

Освіта

Одеська державна академія будівництва та архітектури

Підприємництво, торгівля та біржова діяльність, Одеса
Вища, з 2014 по 2020 (6 років)

Додаткова освіта та сертифікати

Data Analysis, IT School "GoIT"

2025, 6 місяців

Знання і навички

• SQL
• Python
• Tableau
• Looker Studio
• BigQuery
• Google Sheets
• A/B testing
• MS Power BI

Знання мов

• Англійська — початковий
• Українська — вільно
• Польська — початковий

Додаткова інформація

Проекти

1. Аналіз продажів та прибутку

У межах навчального проєкту розробила аналітичний звіт у Power BI для глобального дистриб’ютора товарів з фокусом на пошук можливостей для покращення прибутковості. Виконала попередню обробку в Power Query: перейменування, очищення полів, створення унікальних ключів та об’єднання таблиць. Побудувала модель у форматі «зірка», створила таблицю дат та ієрархії категорій і регіонів.
Розробила DAX-міри для обчислення загального прибутку, витрат на доставку, прибутку рік-до-року (YoY), а також впливу знижок на фінансові показники. Створила кілька сторінок звіту: фінансовий дашборд, помісячну динаміку, аналіз знижок та регіональний зріз із використанням фільтрів і візуалізацій (карти, графіки, KPI-картки, матриці).
Опублікувала звіт у Power BI Service у робочому просторі «global sales workspace» та підготувала презентацію у PowerPoint для зацікавлених сторін.
Посилання на дашборд:
https://app.powerbi.com/links/WS-_MaqN5t?ctid=cb8bbb96-c53e-4a0d-97fc-9b27e892bb55&pbi_source=linkShare

2. Ecommerce Funnel Dashboard (Google Analytics 4 + Tableau Public)

Інструменти: BigQuery, SQL, GA4 public dataset, Tableau Public.
Розробила аналітичний дашборд для відділу маркетингу з візуалізацією воронки конверсій в інтернет-магазині.
Проєкт включав:
- Отримання та обробку даних з публічного GA4 датасету в BigQuery (SQL-запити);
- Візуалізацію ключових етапів воронки продажів: від початку сесії до покупки;
- Побудову інтерактивного дашборду з 5+ діаграмами та можливістю фільтрації по джерелу трафіку, типу пристрою, мові, ОС тощо;
- Представлення ключових метрик: кількість сесій, замовлень, покупок, конверсія, дохід.
Результат: Дашборд дозволяє маркетинговій команді оперативно оцінювати ефективність різних каналів трафіку, пристроїв та виявляти вузькі місця у воронці продажів.
Посилання на дашборд:
https://public.tableau.com/views/Ecommercefunnel_17454107190270/EcommerceConversionAnalysis?:language=en-US&:sid=&:redirect=auth&:display_count=n&:origin=viz_share_link
Посилання на SQL-запит:
https://console.cloud.google.com/bigquery?sq=376349504261:163f0c8c46684763815f535a396df387

3. User Behavior Analysis and Conversion Rate Calculation in GA4 via BigQuery
https://console.cloud.google.com/bigquery?sq=376349504261:5974d77fcad34e859166557d8771fc5d

Проєкт був зосереджений на глибокому аналізі поведінки користувачів на вебсайті на основі даних Google Analytics 4 (GA4), які оброблялися та аналізувалися в Google BigQuery. Основною метою було побудова воронки конверсій, оцінка ефективності різних маркетингових каналів і цільових сторінок, а також покращення якості даних для бізнес-аналітики. GA4 використовує подієву модель даних, тому було критично важливо правильно поєднати дані про користувачів, їхні сесії та події. Використання BigQuery дало змогу гнучко працювати з великими обсягами даних, оптимізувати запити для швидкого отримання інформації та структурувати дані для безперешкодної інтеграції з BI-системами


4. User Gaming Activity Analysis in Tableau
https://public.tableau.com/views/Task3_17389371671820/PlayerHeatmapActivity?:language=en-US&:sid=&:redirect=auth&:display_count=n&:origin=viz_share_link

Цей проєкт був спрямований на візуалізацію ігрової активності користувачів у Tableau з метою глибшого розуміння поведінки гравців, часу, проведеного в грі, та їх взаємодії з функцією "Battle Pass". Основною метою було отримання аналітичних інсайтів щодо залученості користувачів до різних активностей, розподілу ігрового часу та впливу вікових груп на поведінку у різні періоди. Дані були агреговані та представлені у вигляді інтерактивного дашборду, який включає три ключові аналітичні аркуші та динамічні фільтри для деталізації даних..