Єлизавета

Data Analyst, Product Analyst, Junior Data Analyst
Контактні данні:
Проживання: м. Дніпро. (Дистанційно/ релокація)
Дата народження: 01.05.1991 р.
Телефон: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
LinkedIn: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Email: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

Професійні навички:
Python – Junior+
Pandas, NumPy - Data cleaning, aggregation, and transformation
Excel - Pivot Tables, Advanced Formulas, VLOOKUP/XLOOKUP
Matplotlib, Seaborn - Exploratory Data Analysis / EDA
SciPy - Hypothesis testing, basic statistical modeling
PostgreSQL - Complex JOINs, Window Functions, Subqueries, CTEs

Досвід роботи:
Жовтень 2024 – по теперішній час – Економіст аналітичного відділу, ДКХК.
Травень 2019 року - серпень 2024 – Аналітик консолідованої інформації відділу товарної
логістики, АПК-ІНВЕСТ.
Жовтень 2018 року – квітень 2019 року - Аналітик з управління товарними запасами
відділу товарної логістики, Омега (Варус).
Листопад 2017 року – Жовтень 2018 року – ревізор, Омега (Варус).

Освіта:
Березень 2024 – Травень 2024 – «Python Basic», ІТ Школа Hillel
2015-2016 рр.- «Економічна кібернетика» магістратура, Дніпропетровський національний
гірничий університет (Дніпровський політех).
2010-2014 рр. «Економічна кібернетика» бакалавр, Дніпропетровський національний
гірничий університет (Дніпровський політех).
2006-2010 рр. – «Організація виробництва», Дніпропетровський індустріальний коледж

Project:
A/B-тестування конверсії (Views → Clicks):
- Провела статистичний аналіз результатів A/B-тесту на датасеті з 120 000
спостережень для оцінки ефективності двох варіантів продукту.
- Застосувала критерій Манна-Уітні (з ручним розрахунком U- та Z-статистик і
перевіркою через SciPy) через невідповідність розподілу умові нормальності.
- Виявила статистично значущий приріст конверсії на 11% у тестовій групі (p < 0.001)
та підтвердила коректність рандомізації через SRM-check (критерій хі-квадрат
Пірсона).
- Інструменти: Python, pandas, scipy, matplotlib
Посилання: https://github.com/VerzunLisa/A-B_test_-for_two_groups-

Особисті якості:
Комунікабельність, бажання навчатися, уміння концентруватися на поставленій задачі.