— Аналитик с математическим образованием и интересом к работе с данными. — Умею анализировать разнопрофильную информацию, быстро погружаться в новые задачи и находить решения с нуля. — Интересуюсь аналитикой, машинным обучением и применением данных для принятия решений. Аналитика данных: — Сильный математический фундамент (высшая математика, статистика, теория вероятностей). — Проведение A/B-тестов, формулировка и проверка статистических гипотез. — Дисперсионный, регрессионный и кластерный анализ. — Опыт решения прикладных аналитических задач с использованием Python и SQL. — Интерпретация и визуализация получаемых результатов. Python для анализа данных: — Работа с библиотеками: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, scikit-learn. — Написание скриптов для обработки и визуализации данных. — Реализация end-to-end пайплайнов: от предобработки до отчёта. — Выполнение ad hoc-запросов и анализ пользовательских данных с использованием pandas. — Автоматизация обработки данных. SQL и базы данных: — Написание и оптимизация SQL-запросов (в т.ч. аналитические функции). — Опыт работы с PostgreSQL, MySQL и ClickHouse. — Выполнение ad hoc-запросов, анализ пользовательских данных. BI и визуализация: — Построение графиков и дашбордов: matplotlib, seaborn, Tableau. — Визуальный анализ результатов экспериментов и распределений. — Подготовка презентационных отчётов. Технические инструменты: — Git, Jupyter Notebook, командная строка. — Работа в IDE и аналитических средах. — Опыт написания чистого и воспроизводимого кода.