Аналитик данных (Data analyst)

• Консультант должен разработать и согласовать программу курса обучения по дата аналитике для сотрудников Национального комитета статистики.

Требования:

1. Технические навыки (Hard Skills)

1. 1. Анализ данных и статистика

основы статистики (среднее значение, медиана, дисперсия, корреляция, A/B тесты);

глубокое понимание экономических показателей (ВВП, инфляция, индекс потребительских цен и другие);

распределения вероятностей и проверка гипотез;

различные виды анализа (описательный анализ, сравнительный анализ, анализ трендов, корреляционный анализ, причинно-следственный анализ и прогнозный анализ);

работа с выборками и интерпретация результатов.

1.2. Языки программирования

SQL – обязательный навык (написание сложных запросов, JOIN, подзапросы, оконные функции);

Python (или R) – анализ данных (Pandas, NumPy, SciPy), визуализация (Matplotlib, Seaborn);

Основы Excel/Google Sheets (сводные таблицы, формулы VLOOKUP, INDEX-MATCH).

1.3. Визуализация данных

BI-инструменты: Tableau, Power BI, Looker, Metabase;

Построение графиков (гистограммы, scatter-плоты, box-плоты);

Создание дашбордов и представление данных.

1.4. Работа с данными

Очистка данных (data cleaning) — пропущенные значения, дубликаты, аномалии;

Сегментация данных (группировка по регионам или временным интервалам для более глубокого анализа);

ETL-процессы (извлечение, преобразование, загрузка данных);

Основы Big Data (Hadoop, Spark — не обязательно, но желательно).

1.5. Основы машинного обучения (по желанию)

Простые алгоритмы (линейная регрессия, кластеризация);

Библиотеки (Scikit-learn).

2. Мягкие навыки (Soft Skills)

Аналитическое мышление — понимание данных и выявление закономерностей;

Коммуникация — умение объяснять сложные вещи простым языком (для управленцев);

Внимание к деталям — обнаружение ошибок в данных;

Тайм-менеджмент — умение работать с несколькими задачами одновременно;

Ориентированность на бизнес — понимание влияния аналитики на бизнес-решения.

3. Дополнительные требования

Опыт работы с Git (управление версиями);

Основы A/B тестирования;

Основы продуктовой аналитики (DAU/MAU, retention, воронка анализа);

Навыки презентации;

Английский язык (чтение документации, общение в международных командах).

4. Образование и опыт

Высшее образование (математика, статистика, экономика, программирование);

Курсы по аналитике (Coursera, Stepik, Яндекс.Практикум, SkillFactory);

Портфолио проектов (GitHub или Kaggle).

Условия:

• Тип занятости: полная занятость
• Место работы: Ташкент

• Конкурентоспособная заработная плата, обсуждается по результатам собеседования

  Возможности профессионального роста и обучения в рамках проекта