-
Образование (уровень, профиль) Высшее образование в сфере ИТ, математики, статистики, экономического анализа, прикладной информатики или инженерии.
-
Дополнительное образование (профиль, сертификаты) Дополнительное образование в области анализа данных, статистики, Python, SQL, BI - как преимущество.
-
Опыт работы (количество лет и профиль) - 3+ лет опыта работы аналитиком данных, системным аналитиком, BI-аналитиком, продуктовым аналитиком или специалистом по обработке данных.
-
опыт работы с SQL, аналитической отчётностью и визуализацией данных.
-
практический опыт подготовки отчётов, дашбордов, аналитических выкладок для бизнеса.
-
хорошее владение SQL: агрегаты, оконные функции, подзапросы, оптимизация запросов.
-
опыт работы с одной или несколькими СУБД (PostgreSQL, ClickHouse, Oracle, MS SQL и др.).
-
уверенная работа с BI-платформами (Power BI, Tableau, Qlik, Locker, DataLens и др.).
-
понимание принципов построения дашбордов: UX визуализации, консистентность показателей, drill-down.
-
владение Python на уровне анализа данных (pandas, numpy, matplotlib/plotly/seaborn).
-
опыт подготовки аналитических скриптов, обработки данных, автоматизации отчётности.навыки очистки, трансформации и подготовки данных, устройства ETL/ELT-процессов и витрин данных.
-
понимание бизнес-процессов, умение разбирать требования и формировать аналитические выводы.
-
знание принципов DQ, проверок консистентности и валидации данных. - понимание базовых статистических методов: корреляции, гипотезы, доверительные интервалы.
-
умение формировать метрики и показатели (KPI, OKR, воронки, когортный анализ и др.).
-
опыт работы с логами, событиями, пользовательскими сценариями.
-
умение переводить данные в понятные бизнесу выводы. - навыки визуализации и презентации аналитических материалов.
