Анастасія

АНАСТАСІЯ ФІГАС
Фахівець з аналітики | Junior Data Analyst
Львів, Україна | [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») | [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

ПРОФЕСІЙНИЙ ПРОФІЛЬ
Студентка спеціальності «Прикладна математика» з практичним досвідом аналізу даних, статистичного
моделювання та роботи з великими масивами інформації. Володію Microsoft Excel, Power BI, SQL та Python. Маю
навички обробки, систематизації й аналізу даних, побудови аналітичних моделей, візуалізації результатів та
формування висновків на основі отриманих показників.
Відзначаюся аналітичним мисленням, уважністю до деталей, відповідальністю та здатністю швидко засвоювати
нову інформацію. Зацікавлена у розвитку в напрямку бізнес-аналітики та застосуванні аналітичних інструментів
для оптимізації бізнес-процесів і підтримки управлінських рішень.

ОСВІТА
Львівський національний університет імені Івана Франка
Бакалаврський рівень, спеціальність «Прикладна математика»
2023 – дотепер

ПРОФЕСІЙНІ ТА ТЕХНІЧНІ НАВИЧКИ
• Microsoft Excel: робота з великими масивами даних, формулами та функціями, фільтрація, сортування,
зведені таблиці, систематизація й аналіз інформації.
• Microsoft Power BI: підготовка та обробка даних, створення інтерактивних звітів і дашбордів, візуалізація
ключових показників.
• SQL: написання запитів, JOIN, GROUP BY, підзапити, агрегатні функції, робота з реляційними базами даних.
• Python: Pandas, NumPy, обробка, очищення та аналіз даних.
• Статистичний аналіз: кореляційний аналіз, регресійне моделювання, дослідження залежностей між
показниками.
• Машинне навчання: лінійна та логістична регресія, KNN, Ridge, Lasso, ElasticNet.
• Візуалізація даних: Matplotlib.
• Інструменти: Jupyter Notebook, Visual Studio Code, Git.

ПРАКТИЧНИЙ ДОСВІД АНАЛІЗУ ДАНИХ
Аналіз даних електронної комерції
Робота з набором даних, що містить 34 500 записів.
• Виконувала попередню обробку, очищення та підготовку даних до аналізу.
• Досліджувала взаємозв'язки між показниками продажів, цін, знижок, кількості товарів та інших характеристик.
• Проводила кореляційний і регресійний аналіз.
• Будувала моделі лінійної регресії та застосовувала методи регуляризації Ridge, Lasso й ElasticNet.
• Порівнювала ефективність моделей за допомогою метрик R², RMSE та MAE.
• Інтерпретувала результати моделювання та формулювала висновки на основі отриманих даних.
Класифікація та прогнозування
• Реалізувала моделі K-найближчих сусідів (KNN) та логістичної регресії.
• Виконувала підготовку даних і масштабування ознак.
• Проводила підбір параметрів моделей.
• Аналізувала результати за метриками Accuracy, Precision, Recall та F1-score.
• Порівнювала моделі та оцінювала їхню ефективність.

ОСОБИСТІ ЯКОСТІ
Аналітичне та критичне мислення • Уважність до деталей • Відповідальність і організованість • Вміння працювати
з великими обсягами інформації • Здатність аналізувати проблеми та знаходити рішення • Ініціативність •
Готовність навчатися та професійно розвиватися.

ДОДАТКОВА ІНФОРМАЦІЯ
Зацікавлена у професійному розвитку в сфері бізнес-аналітики та аналізу даних. Відкрита до нових завдань,
командної роботи та застосування математичних і аналітичних знань для вирішення практичних бізнес-задач.