Python
Jupyter Notebook, Google Colab, PyCharm.
Библиотеки: pandas, numpy, statsmodels, scipy, pingouin, prophet, seaborn, matplotlib
SQL
PostgreSQL, Redash, ClickHouse. Написание сложных запросов, Оконные функции
BI-системы
Tableau, DataLens
Статистические методы
Дисперсионный, многофакторный, корреляционный, регрессионный, когортный, кластерный анализы; RFM-сегментация; T, Z, F, U, Хи тесты; бутстреп; A/A-сплитование, A/B-тесты; Прогнозирование временных рядов; Продуктовые метрики
Прочие
MS Office, GPower, Git, Airflow, AutoHotkey, HTML, Unit-economic
Другие области
Мультимедиа редакторы: Reaper, Cubase, Vegas Pro, Photoshop
| Проект | Описание | Стек |
|---|---|---|
| Статистика Rep Chess | Разработка системы сбора и обработки данных для шахматного клуба. Интеграция со сторонними сервисами. Ведение статистики турниров и игроков. Создание чартов и дашбордов | Python, Google Colab, Datalens |
| Выпускной проект Karpov.Courses | Анализ данных мобильной игры. Проведение когортного анализа. Расчет продуктовых метрик (CR, ARPU, ARPPU и пр). Проверка на статистическую значимость (t-тест, p-value). Проверка гипотез (Bootstrap). Визуализация тестов | Python, Стат. методы, A/B-тест, Продуктовые метрики |
| SQL для e-commerce | Написание сложного запроса для базы данных e-commerce. Расчет финансовых показателей и продуктовых метрик (AOV, ARPU и пр). Использование оконных функций, представлений, подзапросов и джойнов. | SQL, Продуктовые метрики |
| Промежуточный проект Karpov.Courses | Анализ данных интернет-магазина. Обработка грязных данных. Финансовых показателей. Проведение когортного анализа. Построение RFM-сегментации. | Python, Стат. методы, Продуктовые метрики |
| Тестовое задание №4 на позицию Junior Data Analyst | Написание запроса для поиска удовлетворяющих условию ячеек и составления из них пар соответствия. Использование подзапросов, оконных функций, джойнов. | SQL, Python |





