Self-Presentation for a Tableau Data Analyst

I am a Data Analyst with a strong focus on Tableau, where I’ve built and maintained interactive dashboards that help businesses make data-driven decisions. My expertise includes data visualization, data modeling, and integrating various data sources. I have experience in transforming raw data into meaningful insights, ensuring that the visualizations are not only accurate but also easy to interpret for stakeholders. I am skilled at creating automated reports, analyzing trends, and optimizing dashboards for performance. I am passionate about solving complex business problems by delivering clear, actionable insights and improving overall decision-making processes.

Вежливый отказ от оффера для специалиста по аналитике данных Tableau

Пример 1:
Уважаемые [Имя/название компании],
Благодарю вас за предложение присоединиться к вашей команде в роли специалиста по аналитике данных Tableau. Я ценю проявленный интерес к моей кандидатуре и время, которое вы уделили в ходе процесса отбора. После тщательного анализа предложения и долгих размышлений я принял решение продолжить карьеру в другом направлении, более соответствующем моим текущим профессиональным приоритетам.
С уважением,
[Ваше имя]

Пример 2:
Здравствуйте, [Имя представителя компании],
Благодарю за предложение и за возможность познакомиться с вашей командой и проектами. Мне было приятно пройти собеседование и узнать больше о работе вашей компании. Тем не менее, после внимательного рассмотрения оффера я решил отказаться от него в связи с получением предложения, которое в большей степени соответствует моим долгосрочным карьерным целям и специализации в сфере визуализации данных.
С уважением,
[Ваше имя]

Пример 3:
Добрый день, [Имя],
Хочу поблагодарить вас за предложенный оффер и интересный процесс собеседования. Это было полезное и позитивное общение. Однако в данный момент я принял решение не продолжать процесс трудоустройства, поскольку сосредоточен на проектах, связанных с расширенной аналитикой и применением Tableau в международной продуктовой среде.
Желаю вам найти подходящего кандидата и дальнейших успехов в развитии команды.
С уважением,
[Ваше имя]

Пример 4:
Уважаемая команда [название компании],
Спасибо за предложение и подробную информацию о роли. После анализа всех факторов, включая профессиональные ожидания, стек технологий и формат взаимодействия, я принял решение отказаться от оффера. Для меня сейчас приоритетны проекты с большей степенью автоматизации визуальной отчетности и использованием Tableau Server в высоконагруженной среде.
Благодарю за проявленный интерес и надеюсь, наши пути могут пересечься в будущем.
С наилучшими пожеланиями,
[Ваше имя]

Представление опыта работы с большими данными и облачными технологиями для специалиста по аналитике данных Tableau

1. Опыт работы с большими данными

   • Разработка и внедрение аналитических решений на базе больших данных с использованием платформы Tableau для визуализации и анализа данных.

   • Опыт работы с большими объемами данных (до нескольких терабайт) из разных источников: SQL, Hadoop, Spark, Amazon Redshift, Google BigQuery.

   • Оптимизация работы с данными для повышения производительности отчетности в Tableau, создание эффективных вычислительных запросов для работы с массивами данных.

   • Проектирование и внедрение ETL-процессов для очистки, трансформации и загрузки данных в аналитическую среду.

   • Анализ производительности запросов в Tableau, использование индексов и кеширования для работы с большими данными.

2. Опыт работы с облачными технологиями

   • Настройка и управление облачной инфраструктурой для хранения и обработки данных с использованием AWS (S3, Redshift), Microsoft Azure (Azure SQL Database), Google Cloud Platform (BigQuery).

   • Внедрение и интеграция облачных решений для автоматической загрузки и обработки данных в Tableau, настройка источников данных в облаке.

   • Опыт использования облачных хранилищ и вычислительных мощностей для оптимизации аналитических процессов в Tableau.

   • Настройка и обеспечение безопасности облачных данных, включая использование шифрования и контроля доступа на основе ролей.

3. Интеграция данных и автоматизация процессов

   • Интеграция Tableau с облачными сервисами для автоматической синхронизации данных в реальном времени.

   • Разработка и внедрение автоматизированных отчетов и дашбордов, которые подгружаются с облачных платформ, минимизируя ручной труд.

   • Использование облачных сервисов для упрощения совместной работы над отчетами и дашбордами в реальном времени.

4. Умение работать с API и интеграциями

   • Интеграция Tableau с API облачных сервисов и платформ для получения данных и передачи аналитики.

   • Разработка пользовательских соединений с облачными источниками данных через REST API для автоматической загрузки и обработки данных в Tableau.

5. Поддержка масштабируемости решений

   • Создание масштабируемых решений для обработки растущих объемов данных с использованием облачных и распределенных вычислений.

   • Разработка процессов для повышения масштабируемости и производительности аналитических приложений на базе Tableau.

Вопросы для оценки мотивации кандидата на позицию аналитика Tableau

1. Почему вы выбрали направление аналитики данных, и что вас особенно привлекает в работе с Tableau?

2. Какие цели вы ставите перед собой как специалист в области аналитики данных на ближайшие 2–3 года?

3. В каких проектах с использованием Tableau вы получали наибольшее удовлетворение? Почему именно они?

4. Какие аспекты работы аналитика данных вы находите наиболее вдохновляющими или мотивирующими?

5. Что для вас важнее — работа над технически сложными задачами или создание визуализаций, понятных бизнесу? Почему?

6. Какие новые навыки или инструменты вы планируете освоить в ближайшее время и почему?

7. Расскажите о случае, когда вам приходилось преодолевать трудности в проекте. Что помогло вам сохранить мотивацию?

8. Как вы оцениваете свою роль в создании бизнес-ценности через аналитические отчеты и визуализации?

9. Какие проекты или компании вызывают у вас наибольший интерес, и почему вы хотели бы быть частью именно таких команд?

10. Что для вас является главным фактором при выборе работодателя — технологический стек, задачи, культура команды или что-то другое?

Благодарственное письмо наставнику по аналитике данных Tableau

Уважаемый [Имя наставника],

Хочу выразить искреннюю благодарность за Вашу неоценимую поддержку и помощь в моём профессиональном развитии в области аналитики данных с использованием Tableau. Благодаря Вашему опыту, вниманию к деталям и полезным советам я смог(ла) значительно улучшить свои навыки, лучше понять тонкости работы с данными и повысить качество своих аналитических решений.

Ваше наставничество стало для меня источником вдохновения и мотивации, а также помогло увереннее двигаться вперёд в карьере. Особенно ценю Вашу готовность делиться знаниями и время, которое Вы уделяли моим вопросам и сложным задачам.

Спасибо за Вашу поддержку, которая сыграла ключевую роль в моём профессиональном росте. Надеюсь, что смогу применять полученные знания на практике и продолжать развиваться в выбранной сфере.

С уважением,
[Ваше имя]

Управление временем и приоритетами для специалистов по аналитике данных Tableau с высокой нагрузкой

1. Приоритизация задач

   • Разделяйте задачи на категории: критичные, важные, неотложные и долгосрочные. Используйте методику Eisenhower Matrix для оценки приоритетности.

   • Внедряйте правило 80/20: определите 20% задач, которые приносят 80% результата. Фокусируйтесь на них.

   • Выделяйте время на решение неожиданных проблем или дополнительных запросов от клиентов.

2. Техническая оптимизация

   • Для ускорения процесса анализа данных используйте автоматические процессы обновления отчетов и дашбордов в Tableau.

   • Разработайте и поддерживайте набор стандартных шаблонов для отчетности и визуализации, чтобы не тратить время на создание новых решений с нуля.

   • Автоматизируйте повторяющиеся задачи с помощью скриптов или интеграции с внешними инструментами.

3. Управление нагрузкой

   • Разбивайте сложные задачи на подзадачи и планируйте их выполнение поэтапно.

   • Оценивайте, какие данные или запросы требуют больше времени для обработки, и распределяйте усилия так, чтобы не перегружаться.

   • Используйте тайм-менеджмент техники, такие как Pomodoro, для повышения концентрации.

4. Командная работа

   • Взаимодействуйте с другими членами команды для распределения задач и снижения общего рабочего времени на проекты.

   • Регулярно обновляйте статус проектов, чтобы избежать недоразумений и дублирования усилий.

   • Доверяйте коллегам выполнение части задач, которые могут быть выполнены параллельно.

5. Регулярные ревизии процессов

   • Периодически пересматривайте свои рабочие процессы, чтобы выявить возможные улучшения и устранить неэффективные этапы.

   • Делайте обзоры завершённых проектов для определения области, где можно ускорить работу или улучшить качество.

6. Инструменты и ресурсы

   • Используйте планировщики задач (например, Trello, Jira или Asana) для отслеживания прогресса.

   • Выделяйте время для обучения новым инструментам и техникам, которые могут значительно сократить время обработки данных.

7. Психологическая устойчивость

   • Развивайте способность справляться со стрессом и перегрузками, осознавая, что бывают периоды высокой нагрузки.

   • Уделяйте время на отдых и перерывы, чтобы избежать выгорания и поддерживать высокий уровень продуктивности.

Развитие управленческих навыков для специалистов по аналитике данных Tableau

1. Освойте основы управления проектами: изучите методологии Agile, Scrum и Waterfall, чтобы эффективно планировать, контролировать и реализовывать проекты в условиях изменяющихся требований.

2. Развивайте навыки постановки целей и приоритизации задач, используя SMART-метрики и методы управления временем (например, матрица Эйзенхауэра).

3. Улучшайте коммуникационные навыки для четкой передачи технической и бизнес-информации, адаптируя язык под разные аудитории — от разработчиков до топ-менеджмента.

4. Освойте техники эффективного делегирования, контролируя выполнение задач и одновременно предоставляя команде автономию для принятия решений.

5. Научитесь строить и мотивировать команду, развивая эмоциональный интеллект, управляя конфликтами и создавая культуру сотрудничества.

6. Развивайте навыки анализа рисков и управления ими, включая своевременное выявление проблем и поиск альтернативных решений.

7. Используйте возможности Tableau для визуализации прогресса проекта и метрик команды, создавая прозрачность и повышая вовлеченность заинтересованных сторон.

8. Регулярно собирайте и анализируйте обратную связь от команды и заказчиков, используя её для улучшения процессов и результатов.

9. Развивайте навык стратегического мышления, связывая аналитику данных с бизнес-целями и долгосрочным развитием компании.

10. Повышайте квалификацию через специализированные курсы по управлению проектами (PMP, Prince2), лидерству и развитию soft skills.

10 ошибок при составлении резюме для позиции Специалист по аналитике данных Tableau

1. Отсутствие специфических навыков работы с Tableau
   Рекрутеры ожидают увидеть, что кандидат обладает практическим опытом с конкретными инструментами, такими как Tableau. Общее указание на опыт работы с BI-системами без подробностей о Tableau выглядит расплывчато и не убеждает в компетентности.

2. Неуказание уровня владения Tableau
   Умение работать с Tableau — это не только наличие базовых знаний. Без четкой маркировки уровня (начальный, средний, продвинутый) сложно понять, насколько глубоко вы ориентируетесь в инструменте.

3. Игнорирование достижения в цифрах
   Просто описывать обязанности без упоминания результатов не привлекает внимание. Например, "Увеличил эффективность отчетности на 30%" — такие цифры демонстрируют реальное влияние вашей работы.

4. Слишком общий опыт в анализе данных
   При указании опыта работы важно фокусироваться на применении конкретных методов анализа, которые использовались в контексте Tableau, а не просто заявлять о навыках "анализа данных" без конкретных примеров.

5. Использование шаблонных резюме без персонализации
   Типовые резюме, которые не подстроены под конкретную вакансию, не производят впечатления на рекрутера. Например, использование формулировок, как "работал с большими данными", не будет впечатляющим, если не указано, как именно вы использовали Tableau для работы с ними.

6. Отсутствие технических навыков
   Отсутствие списка таких ключевых навыков, как SQL, Python, или R, может оставить впечатление, что у вас нет полноценных знаний для работы с данными, даже если основной инструмент работы — Tableau.

7. Перегрузка резюме информацией
   Рекрутеры часто оценивают резюме быстро. Избыточные сведения или ненужные подробности, такие как длинные списки обязанностей, могут перегрузить восприятие и сделать ваш опыт менее значимым.

8. Отсутствие упоминания работы с данными в реальных проектах
   Если в резюме нет примеров реальных проектов или кейсов, где вы применяли Tableau для решения бизнес-задач, это выглядит неубедительно. Работодатель хочет видеть, что вы можете применить знания на практике.

9. Ошибки в написании и грамматике
   Технические ошибки в резюме могут сыграть вам не на руку, особенно в области аналитики данных, где внимание к деталям критично. Даже мелкие опечатки могут снизить ваш шанс на успех.

10. Неактуальные или неотносящиеся к позиции навыки
    Если в резюме много устаревших или не связанных с аналитикой данных навыков (например, опыт работы с давно не используемыми инструментами), это может создать ощущение, что кандидат не следит за новыми тенденциями в области.

Путь к аналитике данных и Tableau

В моей профессиональной карьере я всегда ориентировался на использование данных для принятия обоснованных решений. Начал свой путь в аналитике данных с базовых навыков в Excel и SQL, а затем углубил свои знания в визуализации данных, перейдя к работе с Tableau. В этом процессе я приобрел опыт не только в создании интерактивных панелей и дашбордов, но и в анализе больших объемов данных, их подготовке и обработке.

Основной акцент в моей работе — на получении инсайтов, которые помогают бизнесу принимать более обоснованные и быстрые решения. Я привык работать с большими наборами данных, моделировать их, выявлять ключевые показатели и создавать отчеты, которые позволяют команде работать на опережение. Tableau для меня — это не просто инструмент для визуализации, это мощная платформа для интеграции и аналитики данных, которая помогает создавать понятные и доступные отчеты для любых уровней пользователей.

Сильными сторонами являются внимание к деталям, умение находить закономерности и тренды, а также стремление к постоянному саморазвитию и освоению новых технологий и подходов. Я не раз сталкивался с необходимостью работать в условиях ограниченных сроков, и всегда нахожу способы эффективно управлять временем и ресурсами, чтобы выполнить задачи с высоким качеством.

На данный момент, в моей работе с Tableau я сосредоточен на построении сложных дашбордов, которые могут быть использованы на уровне руководства компании для принятия стратегических решений. Применение методов статистического анализа и создание визуализаций, которые позволяют глубже понять бизнес-процессы, является моей главной целью.

В ближайшем будущем, я намерен развивать навыки в области более сложной аналитики, включая машинное обучение и автоматизацию процессов, чтобы быть еще более полезным для бизнеса и продолжать создавать ценность через данные.

Сбор отзывов и рекомендаций для аналитика данных Tableau

1. Подготовка к сбору отзывов

   • Свяжитесь с бывшими руководителями, коллегами или клиентами, с которыми работали в рамках проектов, связанных с аналитикой данных.

   • Объясните цель сбора отзывов: создание профессионального профиля или улучшение карьерных перспектив.

   • Уточните, какие конкретные аспекты работы вас интересуют: использование Tableau, аналитические навыки, точность и эффективность решения задач, коммуникация с командой.

2. Методы сбора отзывов

   • Интервью: Попросите провести короткое интервью по телефону или видеосвязи, чтобы получить подробные отзывы.

   • Анкета: Отправьте анкеты с заранее подготовленными вопросами (например, «Как бы вы оценили мою способность работать с большими объемами данных в Tableau?»).

   • Электронные письма: Направьте письмо с просьбой оставить отзыв о вашем вкладе в проект или конкретных достижениях.

   • Публикации на профессиональных платформах: Попросите оставить рекомендации на LinkedIn или других профессиональных платформах.

3. Ключевые моменты для включения в отзывы

   • Работа с Tableau: Примеры того, как вы использовали Tableau для визуализации данных, создания отчетов и решения бизнес-задач.

   • Решение аналитических задач: Как вы анализировали данные, выявляли тренды и предсказывали будущие события, помогая в принятии решений.

   • Сотрудничество с командой: Оценка вашей способности работать в команде, обмениваться знаниями и обучать коллег.

   • Достижения: Включите примеры, когда ваша работа значительно повлияла на результаты компании, например, улучшение KPI или сокращение времени обработки данных.

4. Примеры формулировок отзывов

   • «Специалист по аналитике данных с отличными навыками работы в Tableau. Внес значительный вклад в создание дашбордов, которые помогли нам оперативно отслеживать ключевые показатели эффективности, улучшив принятие решений на всех уровнях компании».

   • «Его аналитические способности и внимание к деталям, особенно в работе с большими объемами данных, обеспечили успех наших проектов. Он легко адаптировал решения под бизнес-требования и эффективно использовал Tableau для визуализации результатов».

   • «Очень хороший командный игрок, который с легкостью обучал коллег и делился опытом работы с Tableau, что значительно повысило общую эффективность нашей команды».

5. Интеграция отзывов в профиль

   • Включите короткие цитаты из отзывов в раздел «Рекомендации» на LinkedIn или других профессиональных платформах.

   • Используйте отзывы для дополнения ключевых навыков в резюме, указывая на конкретные проекты и успехи.

   • В профессиональном портфолио размещайте примеры работ с Tableau, подкрепленные отзывами клиентов или коллег.

Оформление профиля для специалиста по аналитике данных Tableau

1. GitHub:

• Репозитории: Создайте репозитории с примерами проектов, где вы используете Tableau для визуализации и анализа данных. Разделите репозитории по типу работы: создание дашбордов, обработка данных, интеграция Tableau с другими источниками.

• README: Каждый репозиторий должен содержать детализированное описание проекта в файле README, включая цель анализа, используемые инструменты, данные, результаты и выводы. Также укажите, как можно воспроизвести проект.

• Документация: Разместите документацию по созданию отчетов, дашбордов, а также советы по работе с Tableau, например, настройка соединений с источниками данных или создание сложных расчетов.

• Примеры кода: Включите примеры кода, если применимо (например, скрипты для предварительной обработки данных, интеграция с API, автоматизация обновления отчетов).

• Заметки по безопасности: При работе с реальными данными, особенно с конфиденциальной информацией, важно описывать, как вы обеспечиваете безопасность данных.

2. Behance:

• Проектная работа: Создавайте отдельные проекты для различных направлений в работе с Tableau — например, "Анализ продаж с помощью Tableau", "Портфолио дашбордов для аналитики". Каждый проект должен содержать подробные скриншоты дашбордов, отчетов и визуализаций.

• Кейсы: Описывайте задачи, с которыми вы столкнулись, подходы к решению, выбранные методы и инструменты, а также итоговые результаты. Публикуйте работы с визуализациями, которые демонстрируют ваш подход и стиль.

• Процесс работы: Покажите этапы создания аналитики в Tableau, начиная с понимания требований заказчика до финальной реализации дашбордов и аналитических отчетов.

• Описание навыков: Укажите навыки, которые вы применяете в работе с Tableau, такие как обработка данных, создание визуализаций, использование параметров и фильтров, интеграция с базами данных.

3. Dribbble:

• Визуальные работы: Публикуйте законченные визуализации и дашборды, созданные с помощью Tableau, обращая внимание на дизайн. Покажите как визуально привлекательные и информативные дашборды, так и минималистичные, акцентируя внимание на чистоте и точности представления данных.

• Работа с UI/UX: Если ваша работа включает в себя элементы пользовательского интерфейса, покажите, как вы улучшаете восприятие данных через UX-дизайн. Это может быть создание удобных и интуитивно понятных дашбордов.

• Детали: Включайте мелкие элементы и подробности интерфейса, такие как использованные типы графиков, цветовые схемы, расположение элементов на панели.

• Процесс создания: Можете публиковать тизеры, шаги или этапы разработки визуализаций с Tableau, чтобы показать, как вы решаете дизайнерские задачи.

Путь от джуна до мида в Tableau: план развития на 1-2 года

1. Изучение основ Tableau и аналитики данных

   • Освоить интерфейс Tableau, научиться создавать базовые визуализации: графики, таблицы, карты.

   • Понять основные типы данных, методы агрегирования и фильтрации.

   • Пройти курсы по аналитике данных (например, на Coursera, edX).

   • Овладеть основами SQL и Python для работы с данными.

2. Применение теории на практике

   • Начать работать с реальными наборами данных, анализировать их с помощью Tableau.

   • Проектировать дашборды для простых отчетов, проводить базовые анализы трендов и зависимостей.

   • Участвовать в стажировках или работать на фрилансе, чтобы понять реальные бизнес-задачи.

3. Погружение в продвинутые функции Tableau

   • Освоить использование LOD (Level of Detail) выражений, Table calculations, сложные фильтры и параметры.

   • Научиться работать с большими данными, подключать их к Tableau, оптимизировать производительность отчетов.

   • Применять динамические и интерактивные элементы, такие как параметры и фильтры для создания удобных интерфейсов.

   • Изучить интеграцию Tableau с другими инструментами (например, Python для прогнозной аналитики).

4. Опыт решения сложных задач и работа с бизнес-аналитикой

   • Научиться решать нестандартные аналитические задачи: прогнозирование, сегментация пользователей, анализ чувствительности.

   • Постепенно развивать навыки анализа данных с бизнес-ориентированными подходами.

   • Работать в тесной связке с бизнес-аналитиками и руководителями для разработки отчетности, которая поможет в принятии решений.

5. Получение сертификаций и повышение уровня квалификации

   • Получить сертификацию Tableau Desktop Specialist для подтверждения базового уровня знаний.

   • Пройти дополнительные курсы по аналитике данных и бизнес-аналитике для углубления знаний.

   • Постепенно стремиться к сертификации Tableau Desktop Certified Associate или Tableau Server Certified Associate.

6. Координация с командой и самостоятельное решение задач

   • Научиться работать в команде, координировать свои действия с другими специалистами (например, аналитиками, разработчиками).

   • Вести проекты самостоятельно, от сбора требований до представления готовых отчетов и аналитических решений.

   • Понимать потребности бизнеса и обеспечивать качественное выполнение задач.

7. Обратная связь и анализ

   • Регулярно собирать обратную связь от коллег и клиентов, чтобы улучшать свои навыки.

   • Участвовать в митингах и обсуждениях с другими специалистами для выявления областей для улучшения.

   • Самостоятельно анализировать результаты своей работы и искать способы их улучшения.

8. Переход на уровень мид-специалиста

   • Стать экспертом в создании отчетов и визуализаций, создавать высококачественные и понятные дашборды.

   • Понимать более сложные аспекты работы с данными и эффективно решать бизнес-задачи с помощью Tableau.

   • Совершенствовать навыки презентации и донесения результатов работы до заинтересованных сторон.

Мастерская аналитики данных: профессиональный подход к Tableau

Я специалист в области аналитики данных с глубоким знанием Tableau, который помогает компаниям раскрывать скрытые закономерности и принимать обоснованные решения. Работая с разнообразными источниками данных, я обеспечиваю качественную визуализацию, которая облегчает восприятие информации и ускоряет принятие решений.

Мои проекты включают создание интерактивных дашбордов, интеграцию данных из различных систем, а также автоматизацию отчетности, что позволяет бизнесам работать эффективнее и точнее. Я тщательно прорабатываю каждую задачу, начиная с анализа исходных данных и заканчивая созданием наглядных и функциональных визуализаций, которые решают конкретные бизнес-проблемы.

Используя мощь Tableau, я создаю решения, которые не только красивы на вид, но и практичны. Визуализация данных становится инструментом, который активно влияет на стратегию компании, повышая прозрачность и сокращая время на анализ.

Моя цель — предоставить заказчикам максимально точные и полезные данные, которые можно использовать для дальнейшего роста и оптимизации бизнес-процессов. Я привержен индивидуальному подходу, где каждая задача — это шанс найти уникальное решение, идеально соответствующее потребностям бизнеса.

Профиль аналитика данных с экспертизой в Tableau

ИМЯ ФАМИЛИЯ
Специалист по аналитике данных (Tableau)
?? Город, Страна | ?? +7 (XXX) XXX-XX-XX | ?? [email protected] | ?? linkedin.com/in/username

ПРОФИЛЬ
Результативный специалист по аналитике данных с более чем 4 годами опыта в визуализации данных, построении интерактивных дашбордов в Tableau и разработке аналитических решений для принятия бизнес-решений. Обладает глубокими знаниями SQL, Excel и основами Python. Отличается вниманием к деталям, аналитическим складом ума и способностью превращать сложные данные в понятные инсайты.

КЛЮЧЕВЫЕ НАВЫКИ

• Визуализация данных: Tableau Desktop, Tableau Server

• SQL: написание сложных запросов, оптимизация

• Бизнес-аналитика: KPI, A/B тестирование, cohort analysis

• Инструменты: Excel, Google Sheets, Power BI (базовый уровень)

• Языки: Python (базовый, pandas, matplotlib), R (ознакомительный)

• Data storytelling и презентация результатов

• Работа с различными источниками данных (API, базы данных, файлы)

ОПЫТ РАБОТЫ

Аналитик данных | XYZ Analytics, Москва
2022 – настоящее время

• Разработал более 25 интерактивных дашбордов в Tableau для отдела маркетинга и продаж, повысив скорость принятия решений на 30%

• Внедрил стандартизированные отчёты по воронке продаж и ретеншену

• Автоматизировал сбор и очистку данных из CRM и Google Analytics с помощью SQL и Excel

• Обучил 10+ коллег базовому использованию Tableau и принципам визуализации данных

Младший аналитик | ABC Tech, Санкт-Петербург
2020 – 2022

• Анализировал пользовательское поведение в мобильном приложении; выявленные инсайты помогли увеличить удержание на 15%

• Разрабатывал регулярные отчёты для команды продакт-менеджеров

• Оптимизировал SQL-запросы, сократив время выборки данных на 40%

ОБРАЗОВАНИЕ
Бакалавр прикладной математики и информатики
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва
2015 – 2019

СЕРТИФИКАТЫ

• Tableau Desktop Specialist | Tableau, 2023

• SQL for Data Science | Coursera (University of California, Davis), 2022

• Анализ данных на Python | Stepik, 2021

ЯЗЫКИ
Русский – родной
Английский – B2 (деловая переписка, презентации)