Ярослав

ЯРОСЛАВ СТЕЦЮК
Junior Data Analyst
Рівне, Україна • [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») • [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
GitHub • Tableau Public • Telegram

ПРОФЕСІЙНИЙ ПРОФІЛЬ
Junior Data Analyst із математичним бекграундом (Прикладна математика, «Інтелектуальний аналіз даних») та 1
роком 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.

НАВИЧКИ
SQL (CTE, Window Functions, JOINs, Subqueries, Case Statements) • Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn,
Scikit-learn — основи) • Tableau (Dashboards, Calculated Fields, Parameters) • Excel (Advanced, Pivot Tables,
Dashboards) • BigQuery, SQLite

МОВИ
Українська Рідна мова
Англійська B1

ДОСВІД РОБОТИ
2025 · 1 рік Дата-аналітик — Мікрокредитна компанія
• Самостійно розробляв і підтримував інтерактивні дашборди для щоденного моніторингу
ключових бізнес-показників компанії — вів їх від першої версії до фінального вигляду, який
використовувала команда.
• Писав SQL-запити різного рівня складності (вибірка, агрегація, JOIN, підготовка даних) для
вивантаження та підготовки даних до аналізу з внутрішніх баз компанії.
• Регулярно аналізував динаміку ключових показників, виявляв точки росту й спаду та доносив
ці спостереження команді, щоб бізнес міг реагувати оперативніше.
• Готував аналітичні звіти з висновками та рекомендаціями, які команда використовувала при
прийнятті операційних рішень.
• Комунікував із колегами без технічного бекграунду — пояснював простою мовою, що
показують дані та чому це важливо для бізнесу.

ПРОЄКТИ
2026 Uber Analytics: SQL + Tableau | GitHub · Дашборд
• Проаналізував 20K поїздок ($720K виторгу) у 8 пов’язаних таблицях: написав SQL для
щоденного моніторингу (CTE, LAG(), підзапити, CASE, JOIN) — виторг, середній чек, збої
оплат, час очікування авто, рейтинг водіїв, ефективність зон, інтервал між поїздками клієнтів.
• Побудував інтерактивний дашборд у Tableau (KPI-блоки, теплокарта завантаженості, фільтр
за містом, причини скасувань).
Висновок: частка скасувань становить 14.83%, а головні причини з боку пасажирів — довге
очікування (284 випадки) і зміна рішення (283); з липня місячна активність впала з ~2000 до
~1300–1400 поїздок. На основі цього сформулював 5 бізнес-рекомендацій для зниження
скасувань і повернення активності до попереднього рівня.

2026 Video Games Sales: аналіз даних на Python | GitHub
• Очистив «сирий» датасет (5 909 рядків × 15 колонок): видалив 16 дублікатів, обробив
пропуски, прибрав символ $ через regex і привів типи даних, нормалізував категорії, обмежив
викиди за 95-м перцентилем.
• Провів EDA у Pandas/NumPy, візуалізував результати в Matplotlib і Seaborn (barplot, boxplot,
pie, line).
Висновок: ринок США домінує над іншими регіонами за обсягом продажів; кілька
поодиноких «суперхітів» суттєво завищують середні продажі за жанром/платформою, а
динаміка продажів по роках має хвилеподібний характер із піками у певні періоди.

2025 BikeStores: аналіз продажів (SQL, Excel, Tableau) | GitHub
• Провів повний цикл аналізу продажів: SQL-запити для вибірки та агрегації даних, зведені
таблиці в Excel, інтерактивні дашборди в Tableau.
Висновок: сформував набір бізнес-висновків щодо динаміки продажів і найефективніших
категорій товарів, які лягли в основу підсумкового звіту.

2026 Google BigQuery: SQL-аналітика в хмарі | Проєкт
• Аналітичний проєкт у хмарному сховищі даних Google BigQuery: писав SQL-запити
безпосередньо в хмарному середовищі для вибірки та агрегації даних.

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