Сергій

ТЕРТИШНИЙ СЕРГІЙ
DATA ANALYST (SQL)
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») | [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») | Lviv, Ukraine
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») | github.com/tertishniysergii | t.me/serhii_job

Data Analyst з інженерною освітою в галузі розробки ПЗ. Спеціалізуюся на побудові аналітичних
SQL-запитів до реляційних баз (PostgreSQL, агрегації, CTE, віконні функції) та розробці звітних
панелей у Power BI (DAX, Power Query) та Tableau. Працюю з валідацією масивів даних, пошуком
аномалій. За потреби пишу прості скрипти на Python для обробки даних.

НАВИЧКИ
• Технічний стек: SQL (PostgreSQL, Google BigQuery), Power BI (DAX, Power Query), Tableau
Public, Git, Excel, Python, Google Analytics 4.
• Аналітика та експерименти: Веб- та продуктова аналітика, A/B тестування та перевірка
статистичних гіпотез, аналіз продуктових воронок, точок відтоку, розрахунок KPI.

ПРОЄКТИ
Громадський транспорт Львова: Інтенсивність та регулярність руху
Tableau: public.tableau.com/app/profile/serhii.tertyshnyi
• Інструменти: PostgreSQL, Tableau Public, GTFS.
• Що зробив: Спроєктував базу даних під муніципальний GTFS-фід (72 маршрути, 15.5К рейсів),
розрахував інтервали між відправленнями (Headway) через віконну функцію (LAG) та
побудував Heatmap у Tableau.
• Результат: Виявив пікове ранкове навантаження (08:00), падіння випуску на вихідні на 17%
та домінування автобусів (81.3% перевезень).
GA4 E-Commerce: Воронка конверсій та поведінковий аналіз
Tableau: public.tableau.com/app/profile/serhii.tertyshnyi
• Інструменти: Google BigQuery (SQL), Tableau Public, GA4, Microsoft Excel.
• Що зробив: Розгорнув вкладені JSON-логи клікстріму в BigQuery через SQL (UNNEST),
розпарсив UTM-мітки, сегментував трафік за джерелами залучення та побудував
інтерактивний дашборд у Tableau.
• Результат: Обробив 354K+ сесій, виявив 78.8% втрати користувачів на етапі перегляду товару
та визначив сезонні піки конверсії.
Himalayan Expeditions: Аналітика ризиків та успішності сходжень
Github: github.com/tertishniysergii/himalayan-expeditions-analysis
• Інструменти: Power BI, Power Query, DAX.
• Що зробив: Нормалізував 46K+ записів через Power Query, написав аналітичні міри у DAX та
побудував дашборд.
• Результат: Оцифрував статистичну вагу використання O2 (зростання успішності з 15.8% до
77.9%), підтвердив парадокс летальності на вершинах від 8 000 м та реалізував оцінку
ризиків експедицій.

ОСВІТА
IT School "GoIT" 2025-2026
Data Analytics

Львівський національний університет ветеринарної
медицини та біотехнологій 2024-2027(remote)
Інформаційні системи і технології

Технічний коледж Національного університету "Львівська Політехніка" 2020-2024
Інженерія програмного забезпечення