🎓 Студент СПбГЭУ по направлению «Экономика» и профилю «Математическое моделирование и анализ данных в экономике» (3 курс).
✏️ Продолжаю обучение на курсе «Аналитик данных расширенный» от «Яндекс Практикума». Основная часть практически завершена, впереди — углублённое изучение продуктовой аналитики.
🌱 Слушатель в ШАД (Школе анализа данных) от МТС, которая готовит Data Scientist'ов.
📚 Автор научных публикаций по различным дисциплинам с публикациями на уровне университета и на всероссийском уровне; регулярно участвую в конференциях.
🏆 Призёр олимпиад от СПбГУ:
- 3-е место в индивидуальном зачёте по макроэкономике
- 1-е место в командном зачёте по макроэкономике
- 2-е место в командном зачёте по микроэкономике
| Категория | Список |
|---|---|
| Языки программирования и библиотеки | - SQL (оконные функции, CTE'шки, JOIN'ы, агрегирующие функции, подзапросы, оптимизация) - Python (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Phik и другие библиотеки) |
| СУБД и инструменты анализа | - PostgreSQL - Jupyter Notebook - Visual Studio Code - Yandex Datalens - Power BI - Tableau - Google Sheets |
| Методы анализа данных | - A/B-тестирование - Исследовательский анализ данных (EDA) - Статистический анализ (в том числе статистические тесты (t-тест, ANOVA, χ² и т.д.) и другое) - Прогнозирование |
| Бизнес-аналитика | - Анализ рынка - Анализ конкурентов - Когортный анализ - Оценка эффективности маркетинговых кампаний |
| Математика и статистика | - Математическая статистика - Линейная алгебра - Теория вероятностей - Моделирование - Оптимизация (методы оптимизации) |
| Экономика и эконометрика | - Эконометрика и эконометрическое моделирование (регрессии, временные ряды, экономические интерпретации и т.д.) - Микроэкономика - Макроэкономика |
| Машинное обучение | - scikit-learn - XGBoost |
| Инструменты разработки | - Git |