Артём Дорофеев

Задачи и результаты:
А) Собрана и организованна в реляционную базу данных информация о продукции 10-ти крупнейших брендов светотехники.

Этапы работы с данными:
✔️ Написание SQL запросов для выгрузки, нормализации до 3NF и загрузки данных в БД
✔️ Сбор данных с сайтов производителей светотехники (API, парсинг) и подготовка данных (10 датасетов от 4тыс. до 12 тыс. строк) для загрузки в СУБД
✔️ ETL прайс-листов некоторых брендов по расписанию через AirFlow для актуализации и загрузки в БД

Б) Подготовлен комплекс рекомендаций заказчику для создания обучающего курсов для IT специалистов на основе аналитического исследования данных рынков труда и онлайн-обучения.

Этапы работы с данными:
✔️ Выгрузка по API и разведочный анализ сырых данных (> 70тыс. строк) сайтов HH.ru и checkroi.ru
✔️ Поиск закономерностей в данных и проверка 4-х статистических гипотез, A/B тесты;
✔️ Визуализация результатов анализа в Power BI. Оформление аналитического отчета в PowerPoint

Используемый стек:
Python (Pandas, Numpy, BS4, Selenium, Scipy, Statsmodels, REST, Requests), PostgreSQL, Power BI, DAX, Google Colab, XML, YML, Jupyter, Apache Airflow

Задачи и результаты:

Анализ источников трафика, построение транзакционных цепочек, сегментирование аудитории.

Этапы работы с данными:

✔️ Написание SQL запросов для выгрузки загрузки данных в облачные хранилища BigQuery (GCP)

✔️ Обработка сырых данных GA: построение зависимостей и путей транзакций, стат. анализ

✔️ Визуализация результатов анализа в Power BI.

Используемый стек:

Python (Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Scipy, Statsmodels), Power BI, DAX, Jupyter, Google Cloud, BigQuery