Особисті дані приховані

Єгор Самойлов
Data Analyst

[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») LinkedIn | GitHub | Telegram

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

ПРО СЕБЕ
Data Analyst із понад 10-річним досвідом у керуванні бізнесом та ступенем магістра
права. Володію SQL, Python та Tableau; маю експертизу в A/B тестуванні та
статистичному аналізі. Вмію трансформувати дані у бізнес-рішення; досяг рекордного
показника продажів у 658 тис. грн/міс. Англійська — B1. Повністю забезпечений для
безперебійної віддаленої роботи.

ТЕХНІЧНІ НАВИЧКИ
Аналіз даних: Exploratory Data Analysis (EDA), очищення даних, статистична значущість,
тестування гіпотез, A/B тестування.
SQL (PostgreSQL): Складні запити, віконні функції, CTE, оптимізація запитів.
Python: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.
Візуалізація та BI: Tableau (інтерактивні дашборди, сторітелінг), Google Looker Studio.
Електронні таблиці: Excel та Google Sheets (зведені таблиці, XLOOKUP, Power Query).
Інші інструменти: Jupyter Notebooks, Git (GitHub), 1С (вивантаження даних).

ПРОФЕСІЙНИЙ І ПРОЄКТНИЙ МЕНЕДЖМЕНТ
Методології: розуміння SDLC, Agile (Scrum, Kanban), основи Waterfall.
Управління завданнями: Jira, Trello, Notion.
Soft Skills: Аналітичне мислення, вирішення проблем, командна співпраця,
адаптивність.

ДОСВІД РОБОТИ
Data Analyst | Mate academy і Незалежні проєкти | 04.2025 – дотепер

Статистичний аналіз: Проєктував та оцінював A/B тести, розраховував p-value, довірчі
інтервали та статистичну значущість для підтримки продуктових рішень.
Візуалізація даних: Розробляв інтерактивні дашборди в Tableau для моніторингу KPI та
чіткої комунікації інсайтів стейкхолдерам.
Трансформація даних: Використовував SQL (CTE, віконні функції, Join) для вилучення,
очищення та структурування великих наборів даних для аналізу.
Бізнес-аналітика: Проводив аналіз воронок, поведінки клієнтів та звітність за результатами
для виявлення можливостей конверсії та розробки бізнес-рекомендацій.

Sales Manager | Шиємо Разом | 05.2024 – 04.2025

Цілісність даних: Керував повним циклом продажів через 1С, забезпечуючи точність
введення даних та підтримуючи високі стандарти звітності.
Аналіз ринку: Аналізував купівельну поведінку клієнтів та ринковий попит для розробки
персоналізованих пропозицій та підвищення конверсії.
Звітність: Готував та оптимізував регулярні звіти з продажів для відстеження досягнення
цілей та пошуку можливостей для зростання.
ПОРТФОЛІО:
Project 1 (SQL Project) – Розробив комплексне аналітичне рішення на SQL та Python для
відстеження шляху клієнтів для 340к+ сесій. Інтегрував джерела даних BigQuery для
виявлення найбільш ефективних ринків (США, Індія) та надав рекомендації щодо
оптимізації конверсії.
Dashboard
Codebase

Project 2 (Tableau Project) – Автоматизував оцінку продуктових експериментів,
побудувавши SQL-ETL та статистичний модуль на Python. Провів Z-тестування, виявивши
загальне зростання конверсії на 12% та аномальний приріст у 189% в окремому сегменті.
Завдяки візуалізації в Tableau надав аргументи для продуктової стратегії.
Dashboard
Codebase

ОСВІТА
Mate academy
Сертифікований Data Analyst
Закінчив у 2026

Навчальний центр «ЕМАУ»
Сертифікований управитель багатоквартирного будинку
Закінчив у 2021

Національний юридичний університет імені Ярослава Мудрого
Магістр права
Закінчив у 2009

ОСОБИСТІ ДОСЯГНЕННЯ
Тендерний менеджмент на основі даних: Аналізував і перевіряв закупівельну
документацію для контракту на суму понад 23 млн грн (енергетика), забезпечивши
100% відповідність без помилок у межах 1 тижня.
Стратегічне розширення ринку: Виявив нові ніші у державних закупівлях та гуртовій
дистрибуції, що забезпечило стабільне зростання доходу на 7% щороку протягом 7
років.
Аналітичне вирішення проблем: Проаналізував дані продажів і попиту, що дозволило
обґрунтувати прийняття затриманої поставки (375 000 грн), уникнути фінансових
втрат і зберегти партнерські відносини.
Вплив на продажі: Уклав контракт на 658 000 грн, що збільшило загальний місячний
обсяг продажів компанії на 14%.
Technical Transition: Пройшов 600+ годин навчання з Data Analytics (SQL, Python,
Tableau), застосовуючи статистичні методи (A/B testing, funnel analysis) для пошуку
точок росту та формування продуктових рекомендацій.