Hi!
There are some projects which I've made on Karpov.Courses data analytics in this repository.
Here you can see and evaluate my progress and skills of analyzing data, style and correctness of code. For exanple, cohort analysis, RFM-analysis or checking experiments. More details below:
| Folder | Описание проекта | Description |
|---|---|---|
| Python | Задачей блока являлось научиться работать с данными, подгружать данные из различных папок в окружении, логов, работа с API. Во время обучения были проведены ad-hoc исследования, среди которых анализ бронирований в отеле, анализ рекламынх объявлений и сравнение премиум пользователей и с обычными. Более подробно в README. | The goal of the block was to learn how to work with data, load data from various folders in the environment, logs, and work with the API. During the training, ad-hoc research was conducted, including the analysis of hotel reservations, the analysis of advertisements and the comparison of premium and regular users. More details in README. |
| ETL (Python + SQL) | Выгрузка из базы данных необходимой информации о жилье в Airbnb. Проведен анализ цен в различных срезах, динамика цен, зависимости цены от оценки, а также анализ арендаторов жилья. | Downloading the necessary information about accommodation in Airbnb from the database. The analysis of prices in various sections, the dynamics of prices, the dependence of prices on the assessment, as well as the analysis of tenants of housing. |
| Intermediate project | В промежуточном проекте я проанализировал данные интернет магазина, а также произвел когортный анализ пользователей и RFM-сегментацию покупателей. Проект был оценен на 60/70 баллов. Ревью здесь. | In the intermediate project, I analyzed the data of the online store, and also performed a cohort analysis of users and RFM segmentation of customers. The project was rated 60/70 points. Review is here. |
| Statistics | Упор в этом блоке был сделан на сравнении выборок, проверке гипотез, A/A и A/B тестов. Также была рассмотрена регрессия (предсказание цен на автомобили). Был проведен анализ аренды велосипедов, анализ рекламной компании, доставки пиццы и видео игр. Более подробно в README. | The emphasis in this block was on sample comparison, hypothesis testing, A/A and A/B tests. Regression (predicting car prices) was also considered. An analysis was made of bike rental, an analysis of an advertising company, pizza delivery and video games. More details in README. |
| Final Project | Финальный проект состоял из трех заданий. Первое - проверка результатов A/B-теста, определение целевых метрик и моих выводов. Второе задание - построение воронки продаж онлайн школы, вывод основных метрик в нескольких разрезах пользователей. Третье задание - реализация функции для подсчета метрик в результате A/B теста, проверки гипотез, а также вывод интересных графиков. | The final project consisted of three tasks. The first is checking the results of the A / B test, determining the target metrics, as well as my conclusion. The second task is to build an online school sales funnel, displaying the main metrics in several user sections. The third task is the implementation of a function for calculating metrics as a result of an A / B test, testing hypotheses, as well as displaying interesting graphs. |
| Dashboards | Было сделано 3 дашборда (и еще один в Redash для отдела маркетинга), главной задачей которых было научиться делать блочную верстку в Tableau, научиться строить графики, которые лучше всего бы отражали ключевые метрики. Был сделан дашборд Data science вакансий, а также дашборд, отражающий эффективность сотрудников, а также калькулятор для их премирования. | 3 dashboards were made (and another for marketing team in Redash), the main task of which was to learn how to do block layout in Tableau, learn how to build graphs that would best reflect key metrics. A dashboard Data science vacancies was made, as well as a dashboard, reflecting the performance of employees, as well as a calculator for their bonuses. |
| Airflow | Создание ДАГов для автоматической отчетности. | Creation of DAGs for automatic reporting. |