Особисті дані приховані

Дмитро Підлісний
Data Analyst

Data Analyst — професія майбутнього, що відкриває нові можливості.

Аналітик даних працює з необробленими даними: виконує агрегацію, дослідження та
накопичення інформації. Основне завдання — візуалізація даних за допомогою
аналітичних інструментів (діаграми, карти, тренди), що робить прийняття рішень
простішим і зрозумілішим.

Досвід роботи:
АБ “Укргазбанк” м. Хмельницикий (лип. 2025 - вер. 2025)
Економіст відділу підтримки операцій суб’єктів господарювання
За період роботи:

Контакти
Опрацьовував фінансові та клієнтські документи, їх внесення до
інформаційної системи банку.

[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

Відкривав депозити (короткострокові та середньострокові), а також
підготовка договорів.

[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

Підготовував документи для перевірки клієнтів та проводив належну
Telegram
перевірку.

Linkedin
Проводив внесення та зняття коштів клієнтів через касу банка.

м. Хмельницький, Україна
Здійснював продаж іноземної валюти клієнтів.

Здійснював аналіз транзакцій на рахунках клієнтів за вимогою департаменту
фінансового моніторингу.

Навички
Покращив навички комунікації з клієнтами.

Маю досвід холодних дзвінків (робота з ФОП).
SQL

Теорія ймовірності та
Проєктний досвід:
математична статистика

Робота з таблицями

Візуалізація даних

Activity of games:

Python
Головним завданням даного проєкту було пошук та агрегація даних. Визначення
A/B тест середнього значення даних й унікальної кількості користувачів. Також мінімальна дата
запуску програми та її активності. Виправлення помилок, якщо надходить запит. Оцінка
загального доходу від платіжних користувачів і конвертація у відсотки. Подача кольорів і
Інструменти
додавання фільтрів.

Ecommerce events:

Google Sheets

PostgreSQL

Looker Studio

В даному проєкті головним завданням було визначення рівня конверсій в розрізі дат для
Big Query

каналів трафіку за допомогою SQL запитів. Залучення наборів даних. Об'єднання та
Google Analytics

Tableau

агрегація їх даних за рахунок спеціальних командних запитів. Робота з наборами даних.
Amplitude

Power BI

Facebook ads data:

Google Colab Визначення основних рекламних показників для кампаній. Робота з основними
бібліотеками Python для аналізу даних (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy).
Якості Візуалізація результату.

Відповідальний

Revenue metrics:

Основним завданням даного проекту було визначення основних показників, які
Ерудований

відображають реальну ситуацію з прибутком або збитком. Також зміна щомісячного
Комунікабельний

поточного доходу. LT та LTV. Динаміка зміни користувачів.

Охайний

Освіта:
Мови

Англійська - робочий
ІТ школа “GoIT”(Київ)

Українська - рідна
Data Analyst.

Італійська - початковий
сер. 2024

Університет економіки і підприємництва

Фінанси, банківська справа та страхування.

вер. 2022