Data Engineer, Data Analyst
Контакты
Saint Petersburg/Russia
+79817255710
[email protected]
@katrintur
Профиль
Приветствую! Я - динамично развивающийся специалист в области анализа и инженерии данных с опытом в SQL, Python и облачных технологиях. С июля 2023 года я укрепляю свои навыки в ONKRON, где занимаюсь автоматизацией сбора данных, улучшением качества информации и оптимизацией бизнес-процессов. Мои проекты варьируются от разработки скриптов для анализа рыночных позиций до создания аналитических дашбордов. Я активно учусь и применяю новые технологии в области обработки больших данных, всегда нахожусь в поиске новых решений и возможностей для профессионального роста.
Навыки
Microsoft Excel
◾◾◾◾◾
Python
- pandas
- matplotlib
- selenium
- requests
◾◾◾◾◾
SQL, PostgreSQL, MySQL
◾◾◾◾
Metabase
Tableau
Power BI
◾◾◾◾
Apache Airflow
◾◾◾◾
Amazon S3, Yandex Cloud
◾◾◾◾
MongoDB
Vertica
Hadoop (включая HDFS и MapReduce)
Apache Spark (PySpark)
◾◾◾◾
Kafka
Docker
Kubernetes (kubectl)
Redis
◾◾◾◾
Языки
Русский
◾◾◾◾◾
English
◾◾◾◾
فارسی
◾◾◾
Опыт работы
Бизнес-аналитик
ONKRON
Июль 2023 - по настоящее время
- Мониторинг позиций на Amazon: Разработала и запустила на сервере Python-скрипт для парсинга данных о позициях товаров компании в поисковой выдаче Amazon. Результаты автоматически публикуются в телеграмм-канал и сохраняются в базе данных, что упрощает работу отдела контента.
- Автоматизация отчетности: Инициировала запуск ежедневного серверного скрипта на Python, который в 12:00 создает или обновляет Excel-файл с данными о дневных и месячных продажах по SQL-запросам отдела продаж. Это позволяет оперативно реагировать на изменения рынка и оптимизировать коммерческую деятельность.
- Разработка инструментов мониторинга: По запросу отдела продаж создала расширенную таблицу «план-факт» в Excel, интегрировав данные из базы данных и Google Docs для недельного и месячного отслеживания динамики продаж, улучшая контроль и адаптивность бизнес-процессов.
- Автоматизация сбора отзывов: Разработала автоматизированный скрипт на Python для скачивания отзывов с корпоративного сайта. Целью было обеспечение сбора данных для анализа преимуществ и недостатков продукции, что позволило улучшить качество предлагаемых товаров.
- Внутренняя аналитика: В коллаборации с менеджером по продукту провела аналитическое исследование причины падения выручки за определенный период времени в разрезе регионов, каналов и категорий товаров. В результате аналитики были сформулированы рекомендации для отделов продаж, закупок и контента с целью увеличения выручки в следующий период.
- Анализ конкуренции: Занималась конкурентным анализом: объем рынка, цены, тренды. Помогала в подтверждении/опровержении гипотез продуктового отдела. К примеру, исследовала заголовки продукции конкурентов и выявила ошибки в описании собственных товаров компании, мешающие совершению покупок. Гипотеза о влиянии неточности характеристик на покупательское поведение подтвердилась, что привело к корректировке контента и маркетинговой стратегии.
- Планирование продаж: Составила план продаж на 2024 год, применив статистические методы в Python. Это обеспечило обоснованное прогнозирование и оптимизацию продажных операций.
Курсы
Инженер данных (обучение)
Яндекс Практикум
Ноябрь 2023 - по настоящее время
- Разрабатывала и оптимизировала витрины данных
- Осуществляла управление данными и DataOps, включая контроль качества и актуализацию моделей данных
- Проектировала и осуществляла миграцию данных при пересмотре моделей данных
- Автоматизировала ETL-процессы для эффективной обработки и загрузки данных
- Строила и администрировала Data Warehouse и Data Lake
- Работала с потоковыми данными и облачными технологиями для масштабируемых систем
Продуктовый аналитик (обучение)
Яндекс Практикум
Январь 2023 - Июнь 2023
- Составляла SQL-запросы (оконные функции, аналитические функции, объединение, агрегация и др.)
- Считала продуктовые метрики (DAU/MAU, ARPU/ARPPU, LT/LTV, CAC, ROI)Искала точки роста
- Проводила A/B-тестирование
- Составляла дашборды в Tableau
- Готовила аналитический отчет в виде презентации (Google Slides)
Аналитик данных (обучение)
Яндекс Практикум
Апрель 2021 - Ноябрь 2022
- Писала код на языке Python
- Выполняла SQL-запросы (Jupyter Notebook, MySQL)
- Подключалась к API сайтов и выгружала из них доступную информацию
- Создавала Dataframe с помощью библиотеки Pandas, проводила расчеты с помощью библиотек NumPy, SciPy
- Визуализировала данные с помощью Matplotlib, Seaborn
- Работала с системой контроля версий git
Мои учебные работы:
- Аналитический отчет для продюсеров образовательных программ, включающий рекомендации по обновлению и улучшению курсов.
Ссылка на проект
-
Аналитический отчет для HR-отдела с рекомендациями по стратегии набора персонала, а также по взаимодействию с уже имеющимися сотрудниками.
-
Анализ паблика Skillbox Вконтакте и подготовка рекомендаций для SMM-отдела компании Skillbox.
Ссылка на проект
Высшее образование