Георгій

Георгій Гнатів
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Львів, Україна [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
(WhatsApp, Telegram)

Магістр статистики ЛНУ ім. Івана Франка. Спеціалізуюся на продуктовій та маркетинговій аналітиці:
проведенні й оцінці A/B тестів, розрахунку юніт-економіки (CAC, LTV, ROAS) та побудові інтерактивних
дашбордів у Tableau. Володію Python та SQL на рівні написання складних аналітичних запитів (CTEs,
віконні функції). Маю досвід статистичного моделювання та прогнозування часових рядів.

Освіта Статистичний аналіз даних
вер.2024-січ.2026 Магістр, Львівський національний університет імені Івана Франка
2020-2024 Бакалавр, Львівський національний університет імені Івана Франка

Досвід/проєкти
Травень 2026
Продуктовий аналітик (Project-based)
A/B Testing & Product Optimization (Onboarding): Спланував
та провів A/B-тест для оптимізації онбордингу, розрахувавши
необхідний розмір вибірки (N=55,228) та тривалість
експерименту. За допомогою Python підтвердив статистично
значуще зростання конверсії в першу оплату з 5.60% до 5.96%
(p-value = 0.0038). Сформував рекомендації щодо розгортання
функціоналу та виявив технічні баги в системі трекінгу.
SQL & Unit Economics: Розробив складні SQL-запити в
BigQuery для очищення та аналізу сирих даних. Розрахував
ключові метрики юніт-економіки (CAC, LTV, CPM, CTR) для
оцінки ефективності маркетингових каналів, а також детально
проаналізував продуктово-маркетингову воронку та
локалізував основне вузьке місце на етапі Click-to-Install.
BI & Data Visualization (Tableau): Створив інтерактивний
дашборд у Tableau для оптимізації маркетингового бюджету.
На основі Geo/OS аналізу виявив, що ARPU 90d на iOS на 72%
вищий, ніж на Android; сформував стратегію перерозподілу
бюджету
Квітень 2024 Навчальна практика
Modeling & Forecasting (Python, Excel): Будував моделі
часових рядів (ARIMA) в Python та Excel для прогнозування
ключових показників. На основі даних моделював майбутні
тренди та оцінював точність прогнозних значень.
Data Processing & Analytics (SQL, Python, Excel): Проводив
підготовку, очищення та агрегацію великих масивів сирих
даних за допомогою SQL-запитів та Python. Створював зведені
таблиці.

Навички
Excel (Pivot Tables, VLOOKUP/XLOOKUP) • SQL (Complex joins, Window Functions, Aggregations, CTEs)
• Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Hypothesis Testing) • Machine Learning:
Linear/Logistic Regression, Clustering • Product & Marketing Analytics: A/B Testing, Unit Economics
(CAC, LTV, ROAS) • BI & Visualization: Tableau Desktop

Мови
Англійська - B1 Українська - вільне володіння

КУРСИ/СЕРТИФІКАТИ
SKELAR IT Analytics Intensive
Курс та воркшопи (20 годин): SQL & Data Analysis, A/B Testing & Hypothesis Validation, Tableau, Python,
Product & Marketing Analytics.

СЕРТИФІКАТИ
https://1drv.ms/f/s!Arqqt0YCRUunidljmB6Fs1KC043QZg?e=qmY3Fp