Денис Ветеран

Денис Тименюк
Аналітик даних
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») Вінниця, Україна
Telegram LinkedIn

Молодший аналітик даних з практичним досвідом в аналізі даних, аналітиці продуктів та статистичних
дослідженнях. Володіє навичками роботи з SQL, Python (Pandas, NumPy), Excel, Power BI, візуалізацією даних,
A/B-тестуванням. Завершив курси в школі GoIT на спеціальність Data Analytics. Шукаю посаду, на якій зможу
застосовувати аналітичні навички та підтримувати бізнес-рішення, що базуються на даних.

ПРОФЕСІЙНІ КОМПЕТЕНЦІЇ
Аналітика та методологія: SQL, Python, аналіз продукту, А/В-тестування, очищення та валідація даних.
Бізнес та продуктові метрики: Conversion, ARPU, LTV, Retention Rate, Churn Rate, ROMI.
Статистичний аналіз: Описова статистика, перевірка гіпотез, розподіли, кореляційний аналіз, викиди.
Обробка та аналіз даних (Python): Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook.
BI та візуалізація даних: Tableau, Power BI, Looker Studio, сторітелінг через дані.
Веб- та продуктова аналітика: Google Analytics, Amplitude, BigQuery. .
ПРОЄКТИ
Cohort Analysis & Retention Rate Evaluation
Інструменти: SQL, Google Sheets (Pivot Tables, Conditional Formatting)
Опис: Проведення когортного аналізу для оцінки утримання користувачів (Retention Rate), порівняння
поведінки органічного та промо-трафіку, а також визначення якості залучення клієнтів.
Мої завдання:Екстракція даних з БД за допомогою SQL (парсинг дат, об'єднання таблиць, фільтрація
подій).
Розрахунок місячного зсуву (стажу користувачів) та очищення часових форматів у SQL.
Побудова інтерактивних зведених таблиць (Cohort Tables) у Google Sheets із умовною агрегацією.
Налаштування умовного форматування для наочної візуалізації динаміки відтоку.
Сегментація та порівняльний аналіз поведінки Promo Users та Organic Users.
Результат: Сформовано висновки щодо якості залучення (Acquisition Quality) різних категорій
клієнтів.Виявлено критичні точки відтоку користувачів для оптимізації маркетингових кампаній.
Exploratory Data Analysis (EDA) of Survey Data via Python
Інструменти: Python, Pandas, NumPy, Google Sheets, Jupyter Notebook
Опис: Проведення комплексного розвідувального аналізу великого датасету відповідей респондентів для
дослідження досвіду роботи, повноти даних та оцінки факторів віддаленої зайнятості.
Мої завдання:Завантаження, первинне дослідження та очищення великих масивів даних.
Робота з пропущеними значеннями для аналізу повноти відповідей.
Обчислення мір центральної тенденції (середнє, медіана, мода) та перцентилів.
Групування, сортування та багатокритеріальна фільтрація даних за допомогою Pandas.
Підрахунок загальної кількості респондентів та статистичний аналіз їхнього досвіду.
Використання множин для інтерсекції даних та комбінованого аналізу.
Результат: Підготовлено зведені аналітичні таблиці щодо трендів віддаленої роботи.Забезпечено якісну
фільтрацію та представлення результатів аналізу у зручному форматі.
ДОСВІД РОБОТИ
Збройні Сили України / Вінницький ТЦК та СП
Командир роти / Начальник групи обліку
Лютий 2022–Листопад 2025
● Керував підрозділом у бойових діях та організовував матеріально-технічне забезпечення.
● Організував адміністрування та документообіг особових справ для 6000+ офіцерів запасу.
● Контролював роботу з базами даних, процес щотижневого оновлення та верифікації інформації.
● Забезпечував взаємодію з військовими частинами та консультував особовий склад щодо соцгарантій.
Досягнення:
● Оптимізував процес підготовки щомісячної та статистичної звітності для вищих інстанцій.
ОСВІТА
GoIT - start your career in IT Вінницький національний аграрний університет
Data Analysis 2026 Магістр, облік та
Національна академія сухопутних військ оподаткування 2015-2018
імені гетьмана Петра Сагайдачного
Бойове застосування механізованих з'єднань,
військових частин і підрозділів 2019-2020
МОВИ
Українська - Рідна
English - Elementary