Особисті дані приховані

ДАРИНА НАКОНЕЧНА
Дата Аналітик

Telegram https://t.me/Cantus_Lupus1
LinkedIn [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Вінниця, Україна, remote

ПРОФІЛЬ
Data Analyst із практичним досвідом роботи з SQL, Python та інструментами візуалізації даних. Маю досвід
підготовки даних, проведення дослідницького аналізу (EDA) та створення дашбордів для підтримки
data-driven рішень. Працюю з продуктовими метриками, A/B тестуванням та статистичним тестуванням
гіпотез. Під час навчання в університеті проходила стажування в суді, що допомогло розвинути уважність до
деталей і структурний підхід до роботи з інформацією.

НАВИЧКИ
•​ SQL: складні запити, віконні функції, оптимізація запитів, CTE
•​ Python: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, EDA
•​ BI Tools: Tableau, Power BI, Looker Studio
•​ Табличні інструменти: Google Sheets, Excel (зведені таблиці, очищення даних, візуалізація)
•​ Статистика: вибірка, тестування гіпотез, кореляція, статистична значущість
•​ A/B тестування: планування експериментів, аналіз результатів, підготовка звітів
•​ Other Tools: Jupyter Notebooks, Google Analytics, Excel, Git, GitHub, Jira, Notion

ПОРТФОЛІО
End-to-End Analytics Project
•​ Провела повний цикл аналізу бізнес-датасету за допомогою SQL та Python: підготовка даних, очищення
та дослідницький аналіз (EDA).
•​ Визначила ключові бізнес-метрики та виявила основні тенденції й інсайти.
•​ Створила інтерактивний дашборд у Tableau для підтримки data-driven рішень.
Інструменти: SQL, Python (pandas), Tableau

A/B Test Project
•​ Провела аналіз A/B експерименту для оцінки впливу змін у продукті на конверсію користувачів.
•​ Використовувала SQL і Python для підготовки даних експерименту та аналізу метрик конверсії з
статистичною значущістю.
•​ Створила дашборд у Tableau для візуалізації результатів експерименту.
Інструменти: SQL, Python, Tableau

Sales Data Analysis (Python)
•​ Очистила та об'єднала датасет продажів (транзакції, товари, країни).
•​ Провела EDA та побудувала візуалізації для аналізу продажів за категоріями товарів, регіонами та
каналами продажу.
Інструменти: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Google Colab

User Engagement Analysis (SQL)
•​ Побудувала датасет у BigQuery для аналізу динаміки створення акаунтів та активності користувачів в
email-кампаніях.
•​ Розрахувала ключові метрики: кількість акаунтів, відправлених листів, відкриттів та переходів у різних
сегментах користувачів.
•​ Створила дашборд у Looker Studio для візуалізації динаміки активності та порівняння показників між
країнами.
Інструменти: BigQuery, SQL, Looker Studio
МОВИ
•​ Українська — рідна
•​ Англійська — середній рівень (Intermediate)
•​ Польська — просунутий рівень (Advanced)

ОСВІТА
Andrzej Frycz Modrzewski Krakow University
Магістр права

ДОДАТКОВА ОСВІТА
Курс Data Analyst
Mate Academy