Я завершил обучение по специальности Аналитик данных в Яндекс Практикум в марте 2024г. В данный момент работаю по этой специальности.
- Языки: Python, SQL
- Анализ данных: библиотеки Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, ydata_profiling, DuckDB
- Визуализация: Matplotlib, Plotly, Seaborn, Wordcloud
- Построение дашбордов: Tableau
- Метрики юнит-экономики, когортный анализ
- А/В-тестирование
- Работа с гипотезами
- Машинное обучение: библиотеки Scikit-learn, XGBoost
2024-04-14 Добавлен Выпускной проект. Анализ поведения пользователей в мобильном приложении
- Описание: Продвинутое исследование поведения пользователей, движения потоков пользователей, воронки событий, анализ результатов A/B-тестирования в мобильном приложении
- Навыки и инструменты: A/B-тестирование, когортный анализ, проверка статистических гипотез, событийная аналитика, продуктовые метрики, диаграмма Санкей, Python, Pandas, SciPy, Plotly, DuckDB, SQL
| Название | Описание | Навыки и инструменты |
|---|---|---|
| Проекты курса Аналитик данных в Яндекс Практикум | Проекты, выполненные мной во время обучения на курсе Аналитик данных в Яндекс Практикум. | A/B-тестирование, проверка статистических гипотез, событийная аналитика, продуктовые метрики, когортный анализ, юнит-экономика, визуализация данных, Python, Pandas, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, DuckDB, SQL |
| Самостоятельные проекты | Репозиторий содержит самостоятельные проекты. | A/B-тестирование, проверка статистических гипотез, событийная аналитика, визуализация данных, Python, Pandas, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Wordcloud |