Андрій
Junior Data Analyst
- Возраст:
- 43 года
- Город проживания:
- Днепр
- Готов работать:
- 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.
Получить контакты этого кандидата можно на странице https://www.work.ua/resumes/17191258/
Загруженный файл
Это резюме размещено в виде файла. Эта версия для быстрого просмотра может быть хуже, чем оригинал резюме.
Junior Data Analyst | Аналітик даних (віддалено)
Тел.: [
Email: [
Linkedin: [
ПРО МЕНЕ
На початку 2025 року розпочав перехід у Data Analytics. Маю 15-річний досвід в автоматизації
об'єктів енергетики (АЕС, ТЕЦ), де пройшов шлях від монтажника до інженера 1 категорії та
займався моніторингом аномалій та статистичним аналізом роботи обладнання.
Наразі володію SQL, Python та інструментами візуалізації. Використовую системний технічний
підхід для вирішення бізнес-задач через аналіз даних.
НАВИЧКИ
SQL — витяг даних, об'єднання (joins), агрегація, фільтрація та підзапити.
Продуктовий та бізнес-аналіз — розрахунок KPI (MRR, ARPPU, LTV, Churn Rate, Retention).
Unit-економіка — оцінка прибутковості та цінності користувача.
Python — обробка та аналіз даних (NumPy, Pandas), візуалізація (Matplotlib, Seaborn).
A/B тестування — планування експериментів, перевірка статистичних гіпотез та
інтерпретація результатів.
Вирішення складних завдань та критичне мислення.
Відмінні навички комунікації та командної співпраці.
ІНСТРУМЕНТИ: SQL (Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL), Google Sheets/Excel, Tableau Public, Looker
Studio, Python (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn), Statistic A/B Tests, Amplitude, Power BI (Basic level).
Сертифікати (натиснить для перегляду посилання)
"Python Generation": course for beginners (https://stepik.org/cert/3168606 )
Python Logic & Flow (https://coddy.tech/certifications/JLi4OV-python-C8r1xh)
Python Fundamentals (https://coddy.tech/certifications/JLi4OV-python-ZP9neU)
ДОСВІД НАВЧАННЯ ТА РОБОТИ
2025 — Теперішній час | Самоосвіта Аналітик даних (Junior Data Analyst)
Опанування повного циклу роботи з даними: від збору та очищення до побудови прогнозних
моделей.
Розробка проєктів: аналіз технічних та комерційних датасетів (SQL, Python).
Візуалізація аналітичних звітів для підтримки прийняття рішень.
Проект 1: SaaS Revenue & Customer Retention Analytics
Дашборд 1: SaaS Revenue
Дашборд 2: Customer Retention Analytics
Інструменти: Tableau Public
Розробив комплексну систему аналітики для SaaS-платформи (Revenue $1.33M), що охоплює повний цикл
моніторингу — від високорівневих KPI до юніт-економіки.
Ключові досягнення:
Revenue & Geography: Візуалізував структуру доходу в розрізі 3 регіонів (USA, APAC, EMEA) та 4 продуктів.
Юніт-економіка: Налаштував відстеження ARPPU при масштабуванні бази з 753 до 4,000+ платних
користувачів.
Retention Analysis: Побудував 12-місячну матрицю Revenue Retention для аналізу життєвого циклу когорт та
ідентифікації Churn.
MRR & Variance Analysis: Реалізував моніторинг New MRR та впровадив аналіз відхилень (Variance) для
оперативного виявлення аномалій у доходах.
Проек 2, дашборд: Ads analysis | Аналіз ефективності рекламних кампаній, Retail
Інструменти: PostgreSQL, Looker Studio.
Комплексний аналіз маркетингових показників роздрібної торгівлі для оптимізації рекламного бюджету та
підвищення прозорості звітності. Проєкт включає обробку сирих даних та створення інтерактивного
дашборду для відстеження ключових метрик у реальному часі.
Ключові обов'язки та досягнення:
Обробка даних: Виконав екстракцію, очищення та трансформацію даних за допомогою складних SQL-
запитів (joins, агрегації, підзапити).
Розрахунок метрик: Налаштував обчислення критичних маркетингових KPI, включаючи CTR, CPM,
CPC, ROMI та ROAS.
Візуалізація: Розробив інтерактивний дашборд у Looker Studio, що відображає динаміку витрат (Ad
spend), охоплення (Impressions) та окупності в розрізі кампаній та часових періодів.
Сегментація: Провів порівняльний аналіз ефективності різних типів кампаній (Brand, Discounts,
Expansion тощо), що дозволило виявити найбільш прибуткові канали.
Результат: Сформував аналітичні висновки для оптимізації розподілу бюджету та покращення стратегії
прийняття рішень на основі даних.
2004 — 2024 Інженер КВПіА / Спеціаліст із налагодження та телеметрії
За 20 років пройшов шлях від монтера зв’язку до провідного спеціаліста з впровадження складних систем
промислової автоматизації та обліку на об’єктах критичної інфраструктури (АЕС, ТЕЦ, ТЕС).
Ключові компетенції та досягнення:
Автоматизація та облік: Проєктування, монтаж і налагодження систем віддаленого моніторингу, телеметрії та
ультразвукового обліку на найбільших енергетичних і газових об’єктах.
Аналітика та оптимізація: Глибокий аналіз роботи обладнання, прогнозування збоїв та впровадження систем
статистичного обліку показників.
Управління та контроль: Керівництво монтажними бригадами, контроль якості виконання робіт, ведення
технічної документації (техкарти, інструкції) та робота в системах електронного документообігу.
Інфраструктурні проєкти: Будівництво та обслуговування магістральних оптоволоконних ліній і структурованих
кабельних систем (СКС).
Наставництво: Навчання технічного персоналу замовника та проведення інструктажів.
2006 – 2010 – Одеська національна академія зв'язку ім. О. С. Попова
Спеціальність: «Інформаційні мережі зв'язку»
2001 – 2004 – Дніпропетровський радіоприладобудівний коледж
Спеціальність: «Конструювання, виробництво та технічне обслуговування
радіотехнічних пристроїв»
Похожие кандидаты
-
Аналітик консолідованої інформації
Удаленно -
Junior data analyst
Удаленно -
Аналітик консолідованої інформації
Удаленно, Киев -
Junior Data Analyst
Удаленно -
Data analyst
Удаленно, Ужгород -
Аналітик консолідованої інформації
Удаленно, Днепр