Ярослав

ЯРОСЛАВ СТЕЦЮК
Junior Data Analyst
SQL · Python · Tableau · BigQuery · Excel

ПРО МЕНЕ
Junior Data Analyst із математичним бекграундом (Прикладна математика, «Інтелектуальний
аналіз даних») та 5 місяцями комерційного досвіду в мікрокредитній компанії. Веду аналіз від
початку до кінця: SQL-вибірки → очищення та EDA у Python → дашборди в Tableau → бізнес-
висновки й рекомендації. Маю портфоліо-проєкти на реальних даних (SQL + Tableau, Python,
BigQuery). Шукаю позицію Junior Data Analyst / BI Analyst, де можна приносити користь через дані
та швидко рости.

ДОСВІД РОБОТИ
КОНТАКТИ Дата-аналітик — Мікрокредитна компанія | 5 місяців
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») • Розробляв і підтримував інтерактивні дашборди для моніторингу ключових бізнес-показників
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») компанії.
Рівне, Україна • Писав SQL-запити різного рівня складності для вибірки, агрегації та підготовки даних до
аналізу.
GitHub
• Аналізував динаміку показників, виявляючи точки росту й спаду, щоб бізнес міг реагувати
Tableau Public
оперативно.
LinkedIn
• Готував аналітичні звіти та інсайти для команди для прийняття операційних рішень.
@Jaroslav_07
ПРОЄКТИ
НАВИЧКИ
Uber Analytics: SQL + Tableau | GitHub · Дашборд
SQL • Проаналізував 20K поїздок ($720K виторгу) у 8 пов’язаних таблицях. Виявив, що частка
CTE, Window Functions (LAG), скасувань — 14.83%, а головні причини з боку пасажирів — довге очікування (284) і зміна
JOINs, Subqueries, CASE, агрегації
рішення (283); з липня активність впала з ~2000 до ~1300–1400 поїздок/міс.
Python для аналізу даних
• Написав SQL для щоденного моніторингу (CTE, LAG(), підзапити, CASE, JOIN): виторг, середній
Pandas, NumPy, Matplotlib,
Seaborn, Scikit-learn (основи) чек, збої оплат, час очікування авто, рейтинг водіїв, ефективність зон, інтервал між поїздками
клієнтів.
BI та візуалізація
Tableau (Dashboards, Calculated • Побудував інтерактивний дашборд у Tableau (KPI-блоки, теплокарта завантаженості, фільтр за
Fields, Parameters), Excel (Pivot містом, причини скасувань) та сформулював 5 бізнес-рекомендацій.
Tables, Dashboards)
Video Games Sales: аналіз даних на Python | GitHub
Бази даних та хмара
• Очистив «сирий» датасет (5 909 рядків × 15 колонок): видалив 16 дублікатів, обробив
Google BigQuery, SQLite
пропуски, прибрав символ $ через regex і привів типи даних, нормалізував категорії, обмежив
Аналітика
викиди за 95-м перцентилем.
EDA, очищення даних, KPI та
метрики, дашборди, бізнес- • Провів EDA у Pandas/NumPy, візуалізував у Matplotlib і Seaborn (barplot, boxplot, pie, line).
висновки Показав домінування ринку США, вплив поодиноких «суперхітів» на середні продажі та
хвилеподібну динаміку по роках.
МОВИ BikeStores: аналіз продажів (SQL, Excel, Tableau) | GitHub
Українська — рідна • Повний цикл аналізу продажів: SQL-запити, зведені таблиці в Excel, інтерактивні дашборди в
Англійська — B1 Tableau та бізнес-висновки.
Google BigQuery: SQL-аналітика в хмарі | Проєкт
• Аналітичний проєкт у хмарному сховищі даних Google BigQuery.

ОСВІТА
НТУ «Харківський політехнічний інститут» | студент
Прикладна математика · ОП «Інтелектуальний аналіз даних»
Ключові дисципліни: математичний аналіз, лінійна алгебра, організація баз даних, дискретна
математика.