• Файл

Нікіта

Data analyst

Розглядає посади: Data analyst, Automation engineer, Аналітик баз даних, Аналітик з маркетингу
Вік: 23 роки
Місто проживання: Дніпро
Готовий працювати: Дистанційно, Дніпро
Розглядає посади:
Data analyst, Automation engineer, Аналітик баз даних, Аналітик з маркетингу
Вік:
23 роки
Місто проживання:
Дніпро
Готовий працювати:
Дистанційно, Дніпро

Контактна інформація

Шукач вказав телефон та ел. пошту.

Прізвище, контакти та світлина доступні тільки для зареєстрованих роботодавців. Щоб отримати доступ до особистих даних кандидатів, увійдіть як роботодавець або зареєструйтеся.

Завантажений файл

Версія для швидкого перегляду

Це резюме розміщено у вигляді файлу. Ця версія для швидкого перегляду може бути гіршою за оригінал резюме.

Нікіта Семьонов Освіта

Бакалавр 2024
“Харківський національний університет імені В.Н.Каразіна”
Комп’ютерні науки "Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології"

Особисті дані Магістр 2026
Національний універститет “Запорізька політехніка”
Нікіта Семьонов Комп’ютерні науки "Системи штучного інтелекту"

[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») Про себе
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Зацікавлений роботою з автоматизацією даних та процесів, базовими
навичками Python та SQL.
Маю практичний досвід обробки табличних даних, написання SQL-запитів та
створення скриптів для автоматизації.
Відкритий для молодших посад або стажувань у технічних проектах з
можливістю професійного розвитку.

Навички Технічні навички
Python
Python
NumPy • основний синтаксис та функції
• OOP, базовий
Pandas • робота з файлами та структурами даних
• сторонні бібліотеки
SQL (PostgreSQL)
NumPy
Data Analysis • масиви та векторизовані операції
• математичні обчислення, базовий
Statistics
Pandas
• робота з DataFrame
VS Code
• імпорт/експорт CSV та Excel
• методи очистки даних (drop, dropna)
Git • groupby, value_counts
• агрегати та статистика, базовий

SQL (PostgreSQL)
• SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, HAVING
• агрегатні функції, підзапити
• DDL/DML, базовий

Statistics (базовий)
• mean, median, standard deviation
• correlation
• принципи вибірки, базовий
• перевірка гіпотез, базовий

Git
• контроль версій (commit, push, pull)

Англійська: B1 (Intermediate) читання технічної документації, базове
спілкування

Практичний досвід
Аналіз даних з Pandas – очищення даних, групування, агрегація та статистика
на датасетах
SQL (PostgreSQL) – JOIN, GROUP BY, HAVING, підзапити, агрегатні функції
Скрипти автоматизації Python – обробка даних, структури даних, завдання
автоматизації

Схожі кандидати

Усі схожі кандидати


Порівняйте свої вимоги та зарплату з вакансіями інших підприємств: