Ірина

Ірина Капля Junior Data Analyst

КОНТАКТИ [открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация») Київ, Україна
[открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация») [открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация»)
github.com/KapliaIryna

SUMMARY / Junior Data Analyst з бекґраундом у Python, SQL та прикладній статистиці. Працюю з
ПРО СЕБЕ клієнтською та продуктовою аналітикою: сегментацією, аналізом відтоку,
A/B-тестуванням, візуалізацією даних та розробкою дашбордів. Маю досвід роботи з
великими масивами даних, побудови аналітичних пайплайнів та автоматизації
звітності в Python. Закінчила курс Data Science і навчаюся на Data Engineering, що
дозволяє поєднувати аналітичний підхід із розумінням дата-процесів (ETL,
оркестрація). Орієнтуюсь на розвиток у напрямку аналітики даних та підтримки
дата-рішень для бізнесу.

КЛЮЧОВІ Аналітика даних
НАВИЧКИ
• Customer Value Management (CVM), RFM-сегментація
• Аналіз відтоку клієнтів (churn), базові метрики цінності клієнта
• A/B-тестування, перевірка гіпотез (Welch’s t-test)
• Аналіз операційних показників і пошук можливостей покращення процесів
• Формування бізнес-інсайтів та рекомендацій

Програмування та робота з даними

• Python: pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn
• SQL
• Очищення та трансформація даних, побудова аналітичних таблиць
• Exploratory Data Analysis (EDA)

BI та візуалізація

• Looker Studio (дашборди, фільтри, сегментація, calculated fields)
• Tableau, Power BI (базовий рівень: візуалізації та інтерактивні дашборди)
• Візуалізація даних у Python (matplotlib, seaborn)

Data Engineering

• Побудова простих ETL-процесів (Python, SQL)
• Airflow (базове розуміння оркестрації DAG-ів)
• Docker (контейнеризація аналітичних проєктів)
• Spark/Spark SQL (основи роботи через DataFrame API)
 Інші інструменти

• Git, GitHub (версіонування коду, робота з репозиторіями проєктів)
• Графічні редактори та веб-інструменти: Figma, Adobe Photoshop/Illustrator, Canva
• Веб-технології: HTML, CSS, базовий JavaScript, робота з веб-конструкторами
(адаптивні макети, компоненти інтерфейсу)

ПРОЄКТИ Customer Value Management (CVM) – RFM та Churn Analysis

Особистий end-to-end аналітичний проєкт
GitHub: github.com/KapliaIryna/CVM-analysis

• Проведена RFM-сегментації клієнтів, виділення ключових сегментів (Champions,
Loyalists, Lost тощо) для подальшої персоналізації комунікацій.
• Проаналізування відтіку: визначила поріг churn у 90 днів, розрахувала загальний
Churn Rate ~61.9%, ідентифікувала сегменти з підвищеним ризиком відтоку.
• Виконання A/B-тесту для оцінки впливу промоакції на середній чек (Welch’s t-test),
висновок про відсутність статистично значущого ефекту та запропонувала змінити
механіку перед масштабуванням.
• Побудова аналітичного пайплайну у Python та SQL (pandas, pandasql): обробка
сирих даних, агрегування, формування підсумкових таблиць для звітності.
• Створення бізнес-орієнтованих дашбордів в Looker Studio для візуалізації
RFM-сегментів, churn-ризиків та клієнтської цінності.
• Законтейнеризувала проєкт за допомогою Docker для відтворюваного аналітичного
середовища.

Технології: Python, SQL, Looker Studio, Docker

FIFA Players Analysis – аналітика даних футбольних гравців

GitHub: github.com/KapliaIryna/fifa-players-analysis

• Виконання повного циклу аналізу даних: очищення, обробка, створення нових ознак
(feature engineering).
• Дослідила залежності між характеристиками гравців і їхньою вартістю, побудувала
візуалізації для виявлення патернів.
• Формування інсайтів, які можуть бути використані для прийняття рішень щодо
формування складу команди або трансферної політики.

Технології: Python (pandas, numpy, seaborn, matplotlib)

Speech Commands Classification – класифікація голосових команд

GitHub: github.com/KapliaIryna/SpeechCommands_classification

• Підготовка датасету голосових команд: обробка аудіо, нормалізація, розбиття на
train/validation/test.
 • Реалізувала модель класифікації на основі згорткових нейронних мереж (CNN) у
TensorFlow/Keras.
• Оцінка якісті моделі, аналіз помилки класифікації.

Технології: Python, TensorFlow/Keras, обробка аудіоданих

ДОСВІД Web Designer / Developer
РОБОТИ CIM Ukraine (компанія з маркетингової освіти)

• Проєктувала та підтримувала веб-сторінки з урахуванням поведінки користувачів і
цілей бізнесу.
• Працювала з транзакційними даними та клієнтськими базами (реєстрації, покупки,
оплати), допомагала забезпечувати цілісність і якість даних.
• Брала участь у плануванні та аналізі A/B-тестів: формулювання гіпотез, базовий
аналіз результатів, інтерпретація впливу змін на конверсію.
• Співпрацювала з маркетинговою командою, перекладаючи бізнес-вимоги в технічні
та аналітичні задачі (структура сторінок, налаштування трекінгу, звіти по кампаніях).
• Використовувала дані про поведінку користувачів для покращення UX та збільшення
конверсії.

ОСВІТА Спеціаліст з комп’ютерних наук
Національний університет «Запорізька політехніка» 2003–2008

ДОДАТКОВЕ Data Science Course
НАВЧАННЯ Robot Dreams | Завершено (вересень 2025)

• Python для аналізу даних
• Візуалізація (matplotlib, seaborn)
• Feature engineering
• Моделі машинного навчання (класифікація, Random Forest)

Data Engineering Course
Robot Dreams | Навчаюсь зараз

• Python для data engineering
• SQL, аналітичні бази даних
• Проєктування DWH, ETL/ELT-процесів
• Основи Spark / Spark SQL, оркестрація пайплайнів (Airflow)

Meta Database Engineer
(окремі сертифікати, завершені курси)
 • Introduction to Databases
• Database Structures and Management with MySQL
• Advanced MySQL Topics
• Programming in Python
• Database Clients
• Version Control

МОВИ Українська – рідна
Англійська – Upper-Intermediate (B2-С1)