Skip to content
View igor-turkin's full-sized avatar
  • Moscow

Block or report igor-turkin

Block user

Prevent this user from interacting with your repositories and sending you notifications. Learn more about blocking users.

You must be logged in to block users.

Maximum 250 characters. Please don't include any personal information such as legal names or email addresses. Markdown supported. This note will be visible to only you.
Report abuse

Contact GitHub support about this user’s behavior. Learn more about reporting abuse.

Report abuse
igor-turkin/README.md

Обо мне

Привет, меня зовут Игорь. Я учился в МИСИС на Инженера автоматизированных систем управления, а теперь пришел в Аналитику данных. Коллекционирую кружки у монитора и играю в шахматы.

Контакты:

Навыки

  • Python
    Jupyter Notebook, Google Colab, PyCharm.
    Библиотеки: pandas, numpy, statsmodels, scipy, pingouin, prophet, seaborn, matplotlib
  • SQL
    PostgreSQL, Redash, ClickHouse. Написание сложных запросов, Оконные функции
  • BI-системы
    DataLens, Tableau, Power BI
  • Статистические методы
    t, z, F, U, Хи2 тесты; бутстреп; A/A-сплитование, A/B-тесты; Дисперсионный, многофакторный, корреляционный, регрессионный, когортный, кластерный анализы; RFM-сегментация; Прогнозирование временных рядов; Продуктовые метрики
  • Прочие
    MS Office, GPower, Git, Airflow, AutoHotkey, HTML, Unit-economic
  • Другие области
    Мультимедиа редакторы: Photoshop, Vegas Pro, Reaper, Cubase

Курсы

Сертификаты

sert1 sert2 sert3 sert4 sert3

Проекты

Проект Описание Стек
A/B тест в таксопарке Анализ результатов A/B теста новой механики мобильного приложения. Расчет продуктовых метрик (CR и пр). Расчет статистической значимости (t-test, Хи-квадрат, Манна-Уитни, Power). Анализ системы сплитования A/A. Визуализация чартов (Power BI) Python, Стат. методы, A/B-тест, Продуктовые метрики, Power BI
Статистика Rep Chess Разработка системы сбора и обработки данных для шахматного клуба. Интеграция со сторонними сервисами. Ведение статистики турниров и игроков. Создание чартов и дашбордов Python, Google Colab, Datalens
SQL для e-commerce Написание сложного запроса для базы данных e-commerce. Расчет финансовых показателей и продуктовых метрик (AOV, ARPU и пр). Использование оконных функций, представлений, подзапросов и джойнов. SQL, Продуктовые метрики
Выпускной проект Karpov.Courses Анализ данных мобильной игры. Проведение когортного анализа. Расчет продуктовых метрик (CR, ARPU, ARPPU и пр). Проверка на статистическую значимость (t-тест, p-value). Проверка гипотез (Bootstrap). Визуализация тестов Python, Стат. методы, A/B-тест, Продуктовые метрики
Промежуточный проект Karpov.Courses Анализ данных интернет-магазина. Обработка грязных данных. Финансовых показателей. Проведение когортного анализа. Построение RFM-сегментации. Python, Стат. методы, Продуктовые метрики

Pinned Loading

  1. taxi_park taxi_park Public

    A/B тест новой механики мобильного приложения таксопарка. Расчет метрик. Расчет стат значимости. Проверка системы сплитования A/A

    Jupyter Notebook

  2. karpov_exam karpov_exam Public

    Выпускной проект с курса Аналитик Данных Karpov.Courses. Построение когортного анализа, проведение A\B тестирования, расчет продуктовых метрик

    Jupyter Notebook

  3. test_task_4 test_task_4 Public

    Тестовое задание на позицию Junior Data Analyst. Задача по SQL. Поиск и составление удовлетворяющих условиям пар ячеек из разных таблиц

    Jupyter Notebook

  4. first_project first_project Public

    Первый проект с Karpov.Courses. Большая практика в pandas по обработке больших данных, знакомство с когортным анализом и RFM-сегментацией

    Jupyter Notebook

  5. prod-tasks_1 prod-tasks_1 Public

    Решение продуктовых задач по данным из e-commerce. Задача на SQL. Сложные запросы и оконные функции

  6. lichess-swiss lichess-swiss Public

    Программа для повышения QoL шахматных турниров на платформе lichess.org

    Jupyter Notebook