Системный аналитик в команду финансовых и платёжных сервисов

Описание

Резюме обновлено 31 июля 2021 в 19:30

Баяндина Светлана
Женщина, 38 лет, родилась 11 июля 1983

+7 (952) 2178344 , предпочитаемый способ связи - WhatsApp +7 (952) 217 -83 -44
svetlana_bayandi@mail.ru

Проживает: Санкт -Петербург
Гражданство: Ро ссия, есть разрешение на работу: Россия
Не готова к переезду, готова к редким командировкам
Желаемая должность и зарплата
Аналитик
Информационные технологии, интернет, телеком
• Программирование, Разработка
• Аналитик

Занятость: полная занятость
График работы: полный день
Желательное время в пути до работы: не имеет значения
Опыт работы — 18 лет
Август 2020 —
настоящее время
1 год 1 месяц


Яндекс.Практикум
praktikum.yandex.ru/data -analyst/
Аналитик данных (обучение)
1. Программирование на Python;
2. Применение библиотек pandas, numpy, matplotlib, seaborn, geopandas, folium, sklearn, scipy,
BeautifulSoup;
3. В рамках учебных проектов проведены:
- предобработка данных (работа с пропусками, поиск дубликатов, категоризация данных);
- исследовательский анализ данных (графики, срезы данных, корреляция данных);
- статистический анализ данных (формулирование и проверка гипотез);
- сбор и хранение данных (парсинг данных, SQL);
- анализ бизнес -показателей (определение метрик, построение воронок, когортный ан ализ);
- проектирование и анализ результатов экспериментов (приоритизация гипотез, А/В -тесты);
- автоматизация (dash, Tableau);
- построение моделей машинного обучения для целей прогнозирования и кластеризации;

4. Проекты, выполненные во время учебы:
- Маркетинговая аналитика в Яндекс.Афише (расчет и анализ метрик LTV, CAC, Retention rate,
DAU, WAU, MAU, ROMI; результат: рекомендации по более эффективному распределению
бюджета в т.ч. смещение приоритетов в фина нсировании рекламных источников в сторону тех,
которые лучше окупаются, проверка приложения для смартфонов на предмет удобства для
посетителей и т.д.), стек: pandas, numpy, matplotlib, seaborn .
- Ана лиз результатов деятельности интернет -магазина (приоритизация гипотез,
подготовленных с целью увеличения выручки интернет -магазина; анализ результатов
проведенного A/B -теста - в процессе анализа был выявлен положительный эффект от
нововведения - группа В п о показателю конверсии показала лучшие результаты, чем группа А -

Баяндина Светлана • Резюме обновлено 31 июля 2021 в 19:30
решено было остановить тест), стек: pandas, matplotlib, datetime, numpy, scipy, warnings ;
- Ана лиз клиентов фитнес -центра на предмет оттока (прогнозирование оттока для каждого
клиента, формирование типичных портретов клиентов с выделением признаков, влияющих на
отток; результат исследования: разработанная стратегия взаимодействия с клиентами,
склонн ыми уходить в отток), стек: pandas, matplotlib, seaborn, sklearn, scipy .

Часть учебных проектов можно посмотреть в репозитории
https://github.com/LanaLight2020/Yandex_practicum_data_analyst_projects
Январь 2012 —
настоящее время
9 лет 8 месяцев



АО «Концерн «Морс кое подводное оружие – Гидроприбор»
Санкт -Петербург, gidropribor.ru/
Инженер/ инженер -программист
- моделирование сигналов и модулей их обработки в среде Matlab,
- разработка программного обеспечения для ПЛИС в средах Xilinx ISE, SDK и Vivado с
использован ием языков VHDL, Verilog, C. Отладка программы на макете,
- разработка приложений на C#.
- разработка технической документации (технические условия, методика испытаний),
- участие в испытаниях аппаратуры, анализ результатов испытаний, составление отчетов.
Достижения:
- самостоятельно с нуля освоила Matlab,
- подготовила и прочитала сотрудникам отдела, в котором разрабатывают и создают антенны,
лекции по расчету фильтров, антенн и спектров сигналов в Matlab,
- на базе интернет -источников создала в Matlab мо дель, которая выполняет агломеративную
иерархическую кластеризацию точек в трехмерном пространстве, математические модели
сигналов с внутриимпульсной модуляцией, модели свертки сигналов,
- разработала в среде Xilinx ISE модуль обработки сигналов для гидрол окатора, участвовала в
бассейновых и натурных испытаниях данного модуля, составле нии отчетов по итогам испытаний ,
- разработала программный контроллер на ПЛИС для управл ения Flash -памятью .
Сентябрь 2003 —
Декабрь 2011
8 лет 4 месяца


ООО «ИКЕА -ДОМ»
Санкт -Петербург, www.ikea.com/ru/ru/stores/dybenko/
Продавец -консультант непродовольственных товаров
Консультирование покупателей в о тделах «Свет», «Аккуратный дом»; поддержание порядка в
отделах; заказ товара со склада .
Образование
Высшее
2016 Санкт -Петербургский национальный исследовательский
унив ерситет информационных технологий, механики и оптики,
Санкт -Петербург
Центр авторизованного обучения IT -технологиям , Инженер -программист (разработчик
профессионально ориентированных компьютерных технологий), профессиональная
переподготовка
2011 Санкт -Пет ербургский государственный университет кино и
телевидения, Санкт -Петербург
Факультет аудиовизуальной техники, Аудиовизуальная техника, специалитет
2005 Санкт -Петербургский государственный горный институт
им.Г.В.Плеханова (ТУ)
Экономический факультет, Экон омика и управление на предприятии, специалитет

Баяндина Светлана • Резюме обновлено 31 июля 2021 в 19:30
Ключевые навыки
Знание языков Русский — Родной
Английский — B1 — Средний
Финский — A2 — Элементарный
Навыки Python Математическая статистика A/B -тестирование Tableau SQL matplotlib
предобработка данны х Pandas PyMystem3 исследовательский анализ данных
визуализация данных NumPy C# SciPy проверка статистических гипотез когортный анализ
юнит -экономика продуктовые метрики Seaborn Plotly dash построение дашбордов
машинное обучение классифика ция кластеризация регрессия scikit -learn MS Excel
MS PowerPoint Анализ данных
Дополнительная информация
Обо мне +7 (952) 217 -83 -44,
WhatsApp +7 (952) 217 -83 -44,
svetlana_bayandi@mail.ru,
https://github.com/LanaLight2020,
https://www.facebook.com/sv etlana.bayandina.5,
https://vk .com/svetik.konfetic

Мотивация смены работы:
Возможность объединить знания и навыки, полученные благодаря экономическому и
техническому образованиям, интерес к программированию и математике.

Дополнительное образование:
- Ос новы статистики https://stepik.org/cert/306391
- Введение в Data Science и машинное обучение https://stepik.org/cert/333352
- Визуализация данных: от скучных графиков к интерактивным дашбордам (DataLens , Excel ,
Power BI , Tableau ) https://cloud.mail.ru/public/jSeY/uXZUKLtmM

Дополнительные све дения:
- хорошие аналитические способности,
- умение работать с информацией (поиск, обработка),
- ответственность.

Хобби:
танцы, фитнес, пение, кино.