Вживання російської небезпечне

Чому ми так вважаємо
Перейти на українську
  • Файл

Нікіта

Data analyst

Рассматривает должности: Data analyst, Automation engineer, Аналітик баз даних
Возраст: 23 года
Город проживания: Днепр
Готов работать: Днепр, Удаленно
Рассматривает должности:
Data analyst, Automation engineer, Аналітик баз даних
Возраст:
23 года
Город проживания:
Днепр
Готов работать:
Днепр, Удаленно

Контактная информация

Соискатель указал телефон и эл. почту.

Фамилия, контакты и фото доступны только для зарегистрированных работодателей. Чтобы получить доступ к личным данным кандидатов, войдите как работодатель или зарегистрируйтесь.

Загруженный файл

Версия для быстрого просмотра

Это резюме размещено в виде файла. Эта версия для быстрого просмотра может быть хуже, чем оригинал резюме.

Нікіта Семьонов Освіта

Бакалавр 2024
“Харківський національний університет імені В.Н.Каразіна”
Комп’ютерні науки "Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології"

Особисті дані Магістр 2026
Національний універститет “Запорізька політехніка”
Нікіта Семьонов Комп’ютерні науки "Системи штучного інтелекту"

[открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация») Про себе
Telegram: @weraidis
Зацікавлений роботою з автоматизацією даних та процесів, базовими
навичками Python та SQL.
Маю практичний досвід обробки табличних даних, написання SQL-запитів та
створення скриптів для автоматизації.
Відкритий для молодших посад або стажувань у технічних проектах з
можливістю професійного розвитку.

Навички Технічні навички
Python
Python
NumPy • основний синтаксис та функції
• OOP, базовий
Pandas • робота з файлами та структурами даних
• сторонні бібліотеки
SQL (PostgreSQL)
NumPy
Data Analysis • масиви та векторизовані операції
• математичні обчислення, базовий
Statistics
Pandas
• робота з DataFrame
VS Code
• імпорт/експорт CSV та Excel
• методи очистки даних (drop, dropna)
Git • groupby, value_counts
• агрегати та статистика, базовий

SQL (PostgreSQL)
• SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, HAVING
• агрегатні функції, підзапити
• DDL/DML, базовий

Statistics (базовий)
• mean, median, standard deviation
• correlation
• принципи вибірки, базовий
• перевірка гіпотез, базовий

Git
• контроль версій (commit, push, pull)

Англійська: B1 (Intermediate) читання технічної документації, базове
спілкування

Практичний досвід
Аналіз даних з Pandas – очищення даних, групування, агрегація та статистика
на датасетах
SQL (PostgreSQL) – JOIN, GROUP BY, HAVING, підзапити, агрегатні функції
Скрипти автоматизації Python – обробка даних, структури даних, завдання
автоматизації

Похожие кандидаты

Все похожие кандидаты


Сравните свои требования и зарплату с вакансиями других компаний: