Оксана Летнер

• SQL: сложные запросы, join, CTE, вложенные запросы, оконные функции, и т.д.
• Python
• Anaconda
• Теория вероятности и мат.статистика
• AA/AB тестирование (теория)
• Когортный анализ (теория)
• Работа с Preset и формирование дашбордов
• Фундаментальные навыки: физика, математический анализ, астрономия, теория вероятности и мат. статистика, численное моделирование.
• Читаю профессиональную литературу на английском языке

Успешно завершила три учебных проекта Продажи, Онлайн школа и Дашборд конверсий

Задача проекта Продажи:

• Проанализировать данные по продажам торговой площадки с использованием инструментов SQL, Google Sheets и визуализировать их в Preset.

Результаты работы над проектом Продажи:

• закрепила навыки работы с таблицами в Google Sheets;
• проанализировала данные с помощью сложных SQL запросов с объединением нескольких таблиц;
• Проанализировала покупателей и работу отдела продаж (динамику выручки по месяцам, динамика выручки каждого продавца по дням недели и топ лучших и худших продавцов по выручке);
• визуализировала данные в Preset, сформировала дашборд;
• презентовала результаты анализа с использованием Power Point.

Задачи проекта Онлайн школа:

• исследовать путь пользователей от рекламы до покупки;
• оценить эффективность маркетинговой компании по выбранной модели атрибуции;
• создать отчет и продемонстрировать свои выводы отделу маркетинга.

Результаты работы над проектом Онлайн школа:

• сформировала понимание и этапы работы в сквозной аналитике;
• проанализировала данные с помощью сложных SQL запросов с объединением нескольких таблиц и выявила нерентабельные рекламные каналы;
• визуализировала данные в Preset, сформировала дашборд;
• презентовала результаты анализа с использованием Power Point.

Задача проекта Дашборд конверсий:

• Проанализировать потоки визитов и регистраций образовательной платформы с применением инструментов Python и оценить эффективность проводимых рекламных кампаний.

Результаты работы над проектом Дашборд конверсий:

• Освоила способ выгрузки данных через API;
• Проанализировала данные визитов и регистраций с оценкой конверсии с использованием библиотек и модулей Python requests, json, pandas в среде Jupyter Notebook;
• Визуализировала данные с применением библиотек Python matplotlib, seaborn;
• Освоила автоматизацию решения задач через настройку poetry проекта;
• Оформила дашборд через веб-интерфейс NodeJS.