Аналитик данных

В архиве с 28 августа 2023

Требуемый опыт работы: 3–6 лет

Полная занятость, полный день

Вакансия в архиве

Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию

Похожие вакансии

Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Разработка отчетности (SQL / Excel). Работа с Bi (внедрение и настройка с нуля). Ad-hoc задачи (разовые выгрузки, подготовка SQL запросов...
Уверенное владение SQL (MySQL) - join, вложенные запросы, оконные функции. Clickhouse. Опыт работы с Yandex DataLens. Опыт работы с одной из...
Опыт от 1 года до 3 лет
Исполнение процедур проверок в качестве эксперта по анализу данных. Развитие экспертизы по анализу данных в управлениях операционного аудита.
Опыт аудитов с использованием инструментов анализа больших массивов данных в режиме research-&-development. Уверенная экспертиза в SQL – язык и средства...
Москва
Опыт от 1 года до 3 лет
Контроль и управление бизнес-подразделениями и бизнес-процессами через специально реализованный инструмент триггеров (позволяет управлять бизнесом с помощью оценки цифр...
Высшее образование (математическое, экономическое). Продвинутое использование Excel. Владение Python: хорошее знание pandas, основы ООП. Способность разобраться в чужом коде VBA...
Москва, Аэропорт и еще 2 
Опыт от 1 года до 3 лет
Формирование методологии продуктовых метрик. Создание схем данных. Оценка качества собранных данных. Анализ данных для улучшения пользовательского опыта. Проведение АВ-тестов.
Аналогичный опыт работы от 2 лет. Понимание особенностей работы веб-ресурсов: классических сайтов, сайтов с встроенными iframe, SPA.
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Аd-hoc запросы. Работа с неочищенными данными, их агрегация для дальнейшей визуализации. Правки и проверки отчетов в PBI.
Опыт работы на Python (pandas, numpy, matplotlib, re). Уверенное использование SQL (MySQL, ClickHouse). Свободное владение excel (сводные таблицы, ВПР).
Работодатель сейчас онлайн
Москва, Серпуховская
Опыт от 1 года до 3 лет
Работа с требованиями (сбор, формализация, анализ). Поиск данных в источниках данных. Анализ, реверс-инжиниринг БД. Выявление связей. Подготовка промежуточных данных.
Поиск информации в недокументированных БД. Документирование БД, построение ER диаграмм. Чтение UML и BPMN. Продвинутый уровень SQL. Оконные функции JOIN...
Откликнуться