← В ленту
Middle
Регистрация: 13.09.2026

Яна Нурбекова

Специализация: Аналитик данных
Аналитик данных, ориентированный на поиск закономерностей и формирование выводов на основе данных. В рамках практической подготовки работала с Power BI, Excel, Google Sheets, SQL и Python для анализа, очистки, структурирования и визуализации данных. Использую DAX, Power Query, SQL-запросы, оконные и агрегатные функции, Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn, а также статистические показатели для проведения анализа. Мне важно не просто выполнить задачу, а получить качественный и проверенный результат. Я внимательно отношусь к деталям, всегда перепроверяю свою работу и стараюсь завершать задачи заранее, чтобы оставалось время на проверку и исправление возможных ошибок. Умею глубоко погружаться в задачу и доводить начатое до конца. При этом учусь находить баланс между качеством работы и эффективным использованием времени. Мне нравится осваивать новое и постоянно развиваться: ранее проходила обучение в разных направлениях, в том числе наращиванию ресниц, а сейчас полностью сосредоточилась на развитии в аналитике данных. Люблю читать и узнавать новые факты, особенно о животных и людях, интересуюсь современными книгами и онлайн-литературой. Люблю животных и с интересом изучаю всё, что помогает лучше понимать окружающий мир. Стремлюсь повышать эффективность процессов, автоматизировать обработку данных и находить закономерности, которые помогают принимать обоснованные решения и поддерживать бизнес-задачи.
Аналитик данных, ориентированный на поиск закономерностей и формирование выводов на основе данных. В рамках практической подготовки работала с Power BI, Excel, Google Sheets, SQL и Python для анализа, очистки, структурирования и визуализации данных. Использую DAX, Power Query, SQL-запросы, оконные и агрегатные функции, Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn, а также статистические показатели для проведения анализа. Мне важно не просто выполнить задачу, а получить качественный и проверенный результат. Я внимательно отношусь к деталям, всегда перепроверяю свою работу и стараюсь завершать задачи заранее, чтобы оставалось время на проверку и исправление возможных ошибок. Умею глубоко погружаться в задачу и доводить начатое до конца. При этом учусь находить баланс между качеством работы и эффективным использованием времени. Мне нравится осваивать новое и постоянно развиваться: ранее проходила обучение в разных направлениях, в том числе наращиванию ресниц, а сейчас полностью сосредоточилась на развитии в аналитике данных. Люблю читать и узнавать новые факты, особенно о животных и людях, интересуюсь современными книгами и онлайн-литературой. Люблю животных и с интересом изучаю всё, что помогает лучше понимать окружающий мир. Стремлюсь повышать эффективность процессов, автоматизировать обработку данных и находить закономерности, которые помогают принимать обоснованные решения и поддерживать бизнес-задачи.

Скиллы

Excel
SQL
Python
Power BI

Опыт работы

Аналитик данных
01.2026 - 08.2026 |ACADEMICA COURSES
Python — обработка и анализ данных Pandas / NumPy — работа с данными Matplotlib — графики SQL — получение и обработка данных из БД Power BI — дашборды и визуализация Excel — анализ и подготовка данных
Оптимизировала процессы формирования аналитической отчётности в MS Excel за счёт сложных формул, логических функций и сводных таблиц, сократив объём ручных операций; Автоматизировала сбор и обработку данных из разрозненных источников с использованием Power Query, повысив скорость подготовки аналитических отчётов; Разрабатывала SQL-запросы с использованием JOIN, CTE, подзапросов, оконных, агрегатных и логических функций, повысив точность и скорость получения аналитических данных, обрабатывая выборки объемом свыше 1500 записей; Создавала интерактивные дашборды в Power BI, используя DAX-меры, Power Query и инструменты визуализации, обеспечив наглядное представление ключевых показателей для принятия решений; Использовала Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn) для проведения EDA, очистки и преобразования данных, выявляя аномалии, закономерности и ключевые зависимости ,устранив свыше 15% аномалий и дубликатов; Выполняла расчёт и анализ ключевых метрик и статистических показателей, включая ARPU, ARPPU, среднее, медиану, моду, что позволяло выявлять отклонения и точки роста; Подготавливала аналитические отчёты и презентации с ключевыми выводами, структурируя сложные данные и визуализируя результаты для быстрого восприятия.

Образование

Аналитик Данных
2026
ACADEMICA COURSES
Повар
2021 - 2024
АТЭК

Языки

РусскийПродвинутыйКазахскийСредний