Микола

Mykola Halenko КОНТАКТИ

Junior Data Analyst | SQL, Power BI, Excel Місцезнаходження
ПРО МЕНЕ Besançon, Doubs, France
Дистанційно
Маю досвід роботи з операційними показниками, KPI, Excel- Email
звітністю та обліком товарних запасів. Працював з аналізом [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
відхилень, контролем ефективності процесів і плануванням Телефон
робочого часу. Володію SQL, PostgreSQL, Excel і Power BI, маю [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
практичний досвід підготовки даних, розрахунку бізнес- Telegram
показників і створення дашбордів. Прагну розвиватися в https://t.me/g1alen041125
аналітиці даних, BI або операційній аналітиці.
МОВИ
НАВИ ЧКИ
Українська B2
SQL PostgreSQL Power BI Desktop DAX Excel Pandas
Французька A2
Data Analysis Data visualization KPI Analysis
Англійська A2
Power Query Business Intelligence Python

Google BigQuery Tableau

ДОСВІД РОБОТИ

Працівник сортування в RÉGIE DES QUARTIERS 2024-2026
-Самостійно вів таблицю обліку товарних запасів в Excel для 150–200
найменувань товарів.
-Фіксував референси товарів, дати змін, кількість отриманих і виданих
товарів та місця їх зберігання.
-Використовував формули Excel для автоматичного розрахунку
поточних залишків на основі руху товарів.
-Проводив фізичні інвентаризації, виявляв розбіжності між
фактичними й обліковими залишками та вносив виправлення після
повторного перерахунку.
-Самостійно контролював актуальність і точність даних про товарні
запаси.
Комірник в DEVARI 2022-2023
-Самостійно вів облік товарних залишків та оновлював дані про
наявність продукції.
-Зіставляв дані таблиці замовлень із товарними залишками для
визначення доступних позицій.
-Взаємодіяв із виробничим цехом для отримання товарів і з
менеджерами для уточнення та узгодження замовлень.
-Використовував дані таблиці замовлень для оформлення експрес-
накладних через особистий кабінет «Нової пошти».
-Перевіряв відповідність товарних позицій замовленням під час
підготовки до відправлення.

Керівник відділення в NOVA POSHTA 2020-2022
-Контролював ключові операційні KPI відділення, зокрема
продуктивність, дотримання стандартів швидкості обробки
відправлень і якості пакування вантажів.
-Працював із щоденними Excel-звітами про порушення операційних
стандартів і використання людино-годин.
-Аналізував планові та фактичні показники обороту й людино-годин
протягом тижня, відстежував тенденції та коригував графік роботи
команди з 6 працівників.
-Оптимізував розподіл людино-годин відповідно до динаміки
обороту, підтримуючи внутрішній KPI продуктивності на цільовому
рівні 100% і вище.
-Балансував між виконанням цільових показників продуктивності,
ефективним використанням робочого часу та якістю клієнтського
обслуговування.
-Планував використання трудових ресурсів так, щоб за зростання
обороту залишалася можливість збільшити робочі години
працівників.
НАВЧАННЯ

Розробник програмного забезпечення та тестування в Одеська 2015-2019
національна академія зв'язку імені О.С.Попова
ДОДАТКОВІ КУРСИ ТА ТРЕНІНГИ

Data Analytics Basic with AI в Hillel IT School 2026
https://certificate.ithillel.ua/view/20870024 ЧУДОВО 1E МІСЦЕ

ПОРТФОЛІО

Sales Data Analysis 5.2026-8.2026
-Підготував і очистив транзакційні дані в Excel та завантажив їх до
PostgreSQL.
-Використовував SQL для фільтрації, агрегації та аналізу
транзакцій, клієнтів і типів мерчантів.
-Розрахував ключові фінансові показники: Unit Margin, Revenue,
Total Cost і Gross Profit.
-Класифікував транзакції за рівнями маржі — низьким, середнім і
високим — на основі заданих числових порогів.
-Створив інтерактивний дашборд Power BI із графіками,
таблицями та картками ключових показників.
-Використовував DAX для розрахунку метрик і Power Query для
підготовки даних.
-Ознайомився з Python і Pandas на практиці, зокрема з базовою
фільтрацією транзакційних даних.
Marketing Campaign Profitability & ROI Analysis 8.2026-9.2026
-Проаналізував дані з чотирьох джерел у BigQuery: рекламні
витрати, рекламні доходи, неорганічні встановлення та
внутрішньоігрові події.
-Перевірив якість даних, пропущені значення, від’ємні доходи та
структуру даних перед об’єднанням.
-Використовував SQL для агрегації даних за маркетинговими
кампаніями та створення єдиної аналітичної витрини.
-Розрахував ключові показники ефективності: рекламні витрати,
загальний дохід, прибуток, ROI та маржинальність кампаній.
-Порівняв кампанії за абсолютним прибутком та ефективністю
використання рекламного бюджету, визначивши найприбутковіші
й збиткові кампанії.
-Створив дашборд у Tableau для візуалізації маркетингових
показників і порівняння результатів кампаній.
-Сформулював висновки щодо фінансової ефективності кампаній
на основі розрахованих показників.

ХОБІ

Футбол, спільний відпочинок з родиною.