Nataliia

НАТАЛІЯ БОНДАРЕНКО
Junior Data Analyst
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») | [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
LinkedIn | GitHub

Аналітик даних із практичним досвідом аналізу даних
електронної комерції (55 000+ транзакцій), підготовки та
візуалізації даних за допомогою SQL, Python і Tableau. Досвід
розробки дашбордів, проведення статистичного аналізу та
побудови базових моделей машинного навчання. Орієнтована
на оптимізацію бізнес-процесів і поведінки користувачів на
основі даних.

ОСВІТА
• Підвищення кваліфікації: Аналіз даних – Deutsche Tech Akademie (DTA), Німеччина.
• Бакалавр: Бухгалтерський облік та аудит – Запорізький національний університет, Україна.

HARD SKILLS

Мови та інструменти: SQL (BigQuery), Python (Pandas, NumPy)
• Дашборди, звіти та візуалізація: Tableau, Power BI
• Аналіз: Excel (зведені таблиці, аналіз даних), конвеєри даних (ETL/ELT), базова статистика
• Машинне навчання: Застосування моделей машинного навчання (OLS-регресія, Random Forest
у pet-проєктах)
• AI: Базові знання генеративного AI/ LLM
• UX/UI: Аналіз поведінки користувачів та оптимізація конверсії

ПРОЕКТИ
Аналіз зв’язку доходів та поведінки клієнтів → nataliib.github.io/Ecommerce-Analytics-DTA/
• Проаналізовано 55 000 транзакцій електронної комерції за допомогою SQL (BigQuery) і
розроблено інтерактивні дашборди Tableau для визначення тенденцій доходу та сезонності.
• Проведено статистичний аналіз (OLS-регресія) для дослідження взаємозв'язку між віком клієнта
та вартістю замовлення.
• Розроблено модель Random Forest для визначення ключових чинників доходу.
ETL UK-500 → github.com/NataliiB/task-ETL-1
• Очищено та стандартизовано датасет контактів UK-500 за допомогою Python (Pandas), включно
з нормалізацією електронних адрес, доменів і номерів телефонів для забезпечення якості
даних.
• Виконано інженерію ознак, фільтрацію та агрегацію даних для аналізу географічного розподілу
та поштових доменів.
• Виявлено ключові закономірності: найпоширеніші міста та домінуючі поштові провайдери.
• Підготовлено структуровані вихідні файли (CSV/Excel-звіти) для подальшого використання
у звітності.

ДОСВІД РОБОТИ
Навчання з аналізу даних (з практичними проєктами) – DTA, Німеччина | 10/2025 –
03/2026
• Аналіз реальних наборів даних за допомогою SQL і Python для отримання інсайтів на основі даних.
• Створення дашбордів і звітів у Tableau та Power BI.
• Очищення та трансформація даних.

Верстальщиця – Рекламна агенція HollyAff, Україна (дистанційно) | 04/2024 – 09/2024
• Розробка та оптимізація веб-сторінок (HTML, CSS) для покращення користувацького досвіду.
• Виправлення помилок JavaScript для забезпечення технічної функціональності.

Самостійне вивчення веб-розробки | 02/2022 – 02/2023
• Самостійне опанування базових навичок з JavaScript, HTML і CSS.
• Застосування знань у pet-проєктах для закріплення технічних і аналітичних здібностей.

Адміністратор – Компанія Bifort, Україна | 11/2019 – 02/2022
• Управління та ведення даних у ERP-системі (рахунки-фактури, накладні).
• Координація та оптимізація операційних бізнес-процесів для підвищення ефективності.
• Підтримка оптимізації процесів продажів на основі даних, що сприяло подвоєнню показників збуту.
• Навчання персоналу роботі з ERP-системою для забезпечення якості даних і стабільних
робочих процесів.

SOFT SKILLS

• Аналітичне мислення та структурований підхід до роботи.
• Розуміння важливості і здатність до конструктивної критики.
• Самостійність і відповідальність.
• Висока навчальність і швидке засвоєння матеріалу.
• Командна робота та чітка комунікація.

МОВИ
• Німецька: вище середнього (B2 сертифікат); вдосконалення до просунутого рівня.
• Англійська: середній рівень; вдосконалення до просунутого рівня.
• Українська: рідна мова.