👋 Что важно в корпоративной культуре компании? Расскажите в коротком опросе → пройти
Семен Абрамов (sam_abramov), 22 года, Россия, МоскваСемен Абрамов (sam_abramov), 22 года, Россия, Москва
Аналитик по даннымПродуктовый аналитикМладший (Junior)
Ищу работу

Контакты

Войти
Возраст: 22 года
Опыт работы: 1 год и 3 месяца
Регистрация: 28.11.2024
Последний визит: 2 месяца назад
Местоположение: Россия, Москва
Дополнительно: готов к удаленной работе
Знание языков: Английский С1

Обо мне

Аналитик данных, опыт работы 1 год. Занимался оптимизацией репортинга, реализовывал аналитические модели оценки стоков торговых точек, строил и интерактивные дашборды в PowerBI. Работал с библиотеками языка Python, такими как NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn.


Также обладаю знаниями в области статистики и A/B тестирования, хорошо пишу запросы на SQL, знаком с базовыми моделями машинного обучения.


Фокусируюсь на развитии компетенций в области бизнеса и анализа данных, что позволяет мне понимать техническую сторону разработки с учетом влияния на бизнес-процессы.




Навыки

Pandas
PowerBI
Python
SQL
Базы данных
Математическая статистика
Анализ данных

Опыт работы

  • Один из лидеров табачной индустрии в России
    Аналитик по данным (Младший)Data Analyst
    Декабрь 2023 — По настоящее время (1 год и 3 месяца)
    • Разработал подход к анализу стоков в торговых точках. Внедрение технологии дало возможность своевременно реагировать на отсутствие товара в точке, обеспечивая дополнительные поставки. Стек: Pandas, NumPy
    • Создал интерактивный дашборд с графиками пенетрации цен продуктов компании и конкурентов. Позволяет отслеживать новые прайспоинты, заходящие в рынок и рассматривать изменение цен в динамике. Стек: Power BI, Pandas
    • Разработал инструмент еженедельного репортинга табачного рынка в структурированном и удобном текстовом формате. Тем самым упростил работу продуктовых аналитиков и ужал сроки написания аналитических отчетов с 2 часов до 30 минут. Стек: python-docx, Pandas
    • Реализовал аналитический инструмент поиска определенного типа торговых точек в общем массиве данных. Основывается на применении статистических и аналитических методов для выявления ключевых закономерностей. Это позволило сделать детальную аналитику по определенному сегменту рынка. Стек: Pandas, scipy.stats

Высшее образование

  • АНО ВО "Центральный университет"

    Автономная некоммерческая организация высшего образования "Центральный университет"
    Москва15 выпускников
    Математика и компьютерные науки
    Сентябрь 2024 — По настоящее время (5 месяцев)
  • МИРЭА

    Российский технологический университет МИРЭА
    Москва4044 выпускника
    Институт кибернетики – Прикладная математика и информатика
    Сентябрь 2020 — Май 2024 (3 года и 8 месяцев)

    Писал дипломную работу по теме "Математическое моделирование и анализ временных рядов для прогнозирования экономических показателей"

    • Построил ряд моделей прогнозирования временных рядов (ARIMA, MA model, AR model, Holt-Winters)
    • Для каждой модели с помощью Time Series Cross Validation подобрал оптимальные гиперпараметры
    • Провел сравнительный анализ и выбрал лучшие модели на основании метрик качества

Дополнительное образование