Валерія

Валерія Волошина
Дата аналітик / Data analyst

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

[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») Київ

ПРО СЕБЕ
Випускниця спеціальності Бізнес Інформатика зі 7-місячним досвідом роботи в міжнародній компанії Magna
International. Маю практичний досвід роботи з Power BI, Power Automate, Power Apps, Excel та SharePoint.
Зацікавлена у розвитку в напрямку Data / Product Analytics та прийнятті рішень на основі даних.

СТАЖУВАННЯ

IT Intern
Magna International | 2024-2025

очищала, обробляла та підтримувала консистентність даних про технічні пристрої компанії в Excel та SharePoint
розробила багатосторінковий Power BI звіт з автоматичним оновленням даних через Power Automate для
моніторингу стану, розташування та характеристик понад 120 технічних пристроїв.
створила застосунок у Power Apps для централізованого редагування інформації про технічні пристрої компанії
координувала роботу 3х студентських команд, які розробляли внутрішні застосунки та BI-рішення для різних
підрозділів компанії
провела понад 5 навчальних сесій для працівників щодо впровадження та використання корпоративного
програмного забезпечення на мобільних пристроях

ОСВІТА

Магістр - Бізнес Інформатика
Технічний університет м. Кошице, Словаччина (TUKE) | 2021-2026

Основні дисципліни:
SQL, Python, R, ML/AI, статистика, BigData, економетрія

Командні проєкти:

Аналіз державних тендерів: розробили Power BI дашборд для аналізу економічних показників державних тендерів.
За допомогою Python обʼєднали та очистили дані з 4 різних джерел. Розрахували метрики ризиковості взаємодії
з компаніями та реалізували їх в аналітичному дашборді.
Класифікація небезпеки дорожніх ділянок: обробили датасет обсягом понад 1 млн записів, натренували модель
класифікації та проаналізували результати за допомогою Python.

Власні проєкти:

Магістерська робота (оцінка А, 93/100): Методи оцінки якості XAI моделей штучного інтелекту. Виконала обробку
мультимодальних даних, навчання моделей та візуалізацію результатів на Python. Оцінила якість методів
за допомогою об’єктивних метрик, користувацького дослідження та методів багатокритеріального аналізу.
За результатами роботи підготувала англомовний варіант наукової статті.
Бакалаврська робота (оцінка А, 95/100): Порівняння різних методів XAI штучного інтелекту на вибраному наборі
даних. Реалізувала підготовку табличних даних і навчання моделей на Python за методологією CRISP-DM. Провела
порівняльний аналіз різних методів XAI.