Надія

НАДІЯ ОЛІЙНИК
Junior Data Analyst

Contacts Summary
[открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация») Молодший аналітик даних (Junior Data Analyst) із міцним
@Nadia_Olink математичним фундаментом та великим професійним досвідом у
[открыть контакты](см. выше в блоке «контактная информация») сферах фінансів та операційного управління. Спеціалізуюся на
Linkedin перетворенні складних наборів даних у дієві інсайти за допомогою
SQL (BigQuery), Python та Tableau. Мій досвід в оптовій торгівлі та
Портфоліо
управлінні освітою дозволяє мені ефективно поєднувати "сирі" дані
Kyiv, Ukraine
з бізнес-логікою для прийняття обґрунтованих рішень.

Hard skills Project Experience
Аналіз даних, SQL, Python. Фінансова ефективність та аналіз ризиків Fintech-пл.
Статистика та теорія Інструменти: SQL (BigQuery, PostgreSQL), Google Sheets,
ймовірностей, A/B візуалізація та дашборди
тестування, очищення та Опис: Побудувала дашборд та проаналізувала датасет із 600,000
валідація даних транзакцій для виявлення критичних фінансових ризиків,
Бізнес-метрики (LTV, CAC, аномальних рівнів повернень та шахрайських дій.
Retention, Churn, ARPU, Завдання: Обробка та очищення даних, аналіз користувачів та
конверсія), продуктовий транзакцій, візуалізація.
аналіз Результати: Виявлено ключові фактори ризику (67% повернень
Фінансовий та бізнес-аналіз, коштів, 3.1% рівень фроду). Скорочено час на звітність.
аналітика запасів та Аналіз опитування розробників Stack Overflow
ланцюгів постачання Інструменти: Python (Pandas, Seaborn, Matplotlib), Jupyter
Візуалізація даних (Matplotlib, Notebook, Regex, статистика.
Seaborn), Data Storytelling Опис: Проаналізувала щорічне опитування Stack Overflow для
створення комплексного портрета сучасного розробника,
Tools Завдання: Очищення та інженерія даних (Pandas), статистичний
Python (Pandas, NumPy), аналіз (75-й перцентиль), текстовий аналіз (Regex), розширене
Jupyter Notebook фільтрування та агрегація.
BigQuery, PostgreSQL Результати: Визначено лідера ринку — Python. Інсайти щодо
Tableau, Power BI, Looker доходів: максимум на ринку США. Тренди: 25% розробників на
Studio, Matplotlib, Seaborn віддалених ролях.
Google Analytics, Amplitude Історичний аналіз даних кіноіндустрії (1920–2020)
Excel (Advanced), Google Інструменти: Python (Pandas, NumPy, Matplotlib), JSON, Regex,
Sheets очищення даних.
Methodologies: Agile, Scrum. Опис: Провела комплексне дослідження світової кіноіндустрії за
століття, використовуючи дані Вікіпедії. Проаналізувала еволюцію
Soft skills
жанрів, популярність акторів та перехід від німого до звукового
Критичне мислення кіно.
Вирішення проблем Завдання: Збір даних (парсинг JSON), препроцесинг та очищення,
Емоційний інтелект статистичний аналіз, візуалізація.
Самоорганізація та Результати: Візуалізовано занепад ери німого кіно (1920-1930) та
надійність стабільне домінування драми та комедії протягом століття.
Точність та відповідальність Ефективність: знижено рівень "шуму" в даних завдяки фільтрації.
Education Work Experience
GoIT - start your career in IT Спеціаліст з оптових продажів | Industries
Data Analysis (2013-2022)
2026 Аналітика запасів та ланцюгів постачання: Керувала аудитом
складу та аналізувала рівні залишків для оптимізації закупівель.
Київський національний
Розробляла замовлення на імпорт на основі даних,
економічний університет
забезпечуючи баланс між попитом та пропозицією.
(КНЕУ)
Управління ціноутворенням та даними про продукти:
Магістр фінансів та кредиту
Створювала та підтримувала складні прайс-листи, керувала
2016
t
контентом веб-сайту, забезпечуючи точність даних для оптових
Карлов університет (Прага) клієнтів.
Нострифікація та офіційне B2B продажі та робота з ключовими клієнтами: Вела переговори
визнання диплому НПУ ім. та укладала контракти з великими роздрібними мережами та
Драгоманова оптовими покупцями, розширюючи присутність компанії на
2015 ринку. Збільшила продажі в 2 рази.
Національний
педагогічний університет Заступник директора | Вчитель математики
імені М.П. Драгоманова (1999-2013)
Спеціаліст, Математика та Управління даними та звітність: Керувала базами даних учнів та
фізика персоналу, забезпечуючи цілісність та точність даних для
1999 обов’язкової державної звітності.
Languages Освітня аналітика: Аналізувала показники успішності для
English - Elementary виявлення прогалин у навчальній програмі та впровадження
Ukrainian - Native покращень на основі даних.
Логіка та оптимізація: Розробляла складну логіку розкладу та
моделі розподілу ресурсів, оптимізуючи кілька змінних та
оперативних обмежень.
Візуалізація та комунікація: Візуалізувала освітні тренди та KPI;
автор наукової статті про впровадження системи портфоліо для
відстеження та оптимізації прогресу учнів та вчителів.