dastrdastr

Дмитрий Астрецов

АналитикБэкенд разработчикУчёный по даннымСредний (Middle)
Рассмотрю предложения
Возраст: 32 года
Опыт работы: 5 лет и 5 месяцев
Регистрация: 13.01.2019
Последний визит: 8 месяцев назад
Местоположение: Россия, Москва
Дополнительно: готов к удаленной работе
Войдите, чтобы посмотреть контакты пользователя

Обо мне

В настоящее время я работаю в Loveplanet (основная сфера деятельности - разработка и управление собственными сервисами знакомств). В основном работа связана с анализом данных - эффективность рекламных кампаний, поведение пользователей. Анализирую основные метрики проекта, их динамику и причины падения/роста. Анализ данных веду в основном на Python (основные библиотеки - pandas, numpy), R, для визуализации используем платформу Power BI.  

Также разрабатываю скрипты на Python для автоматизации работы, выгрузки данных через API, парсинга сайтов.

Решаю задачи методами машинного обучения, среди реализованных проектов классификатор приложений по принадлежности к определенной нише и рынку, прогноз окупаемости рекламных кампаний на основе поведения пользователей. Участвую в соревнованиях на Kaggle.

Участие в профсообществах

Опыт работы

  • Увеличиваем население земли с 2005 года
    МоскваОт 10 до 100 сотрудников
    Начальник отдела аналитики BI
    Апрель 2017 — По настоящее время (5 лет и 5 месяцев)
    Основные обязанности: - Настройка автоматической выгрузки данных из различных источников в единую базу; выгрузка данных из API (например, ASODesk, google analytics); парсинг данных - Очистка и трансформация данных, в том числе с использованием Python, R - Анализ динамики текущих показателей, выявление трендов, зависимостей и отклонений, отслеживание конверсий и поиск возможных причин - Формирование, обновление и автоматизация регулярных отчетов на основе данных статистики Основные достижения: - разработка, наполнение и автоматизация отчета об эффективности рекламных кампаний для менеджеров по закупке трафика; прогноз окупаемости трафика - сравнительный анализ эффективности различных типов подписок и выводы об оптимальных параметрах подписки - исследование различных ниш мобильных приложений, сбор и визуализация данных, выявление наиболее перспективных ниш для дальнейшей разработки приложений