Сбор и обработка данных: подключение к различным источникам, очистка и структурирование данных, работа с SQL Визуализация (Dashboards): создание интерактивных отчетов в инструментах DataLens, Streamlit Анализ процессов: выявление узких мест, причин снижения прибыли или роста продаж Автоматизация отчетности: настройка регулярных отчетов Общение с заказчиками, сбор требований к отчетам и обучение сотрудников работе с BI-системой
Требования
Знание SQL: как искать, фильтровать и объединять данные в базе данных.
Понимание процессов загрузки и преобразования данных (ETL/ELT).
Опыт работы с инструментами DataLens, Streamlit для создания отчетов и приложений.
Навыки создания интерактивных дашбордов: настройка фильтров, выбор графиков.
Базовое понимание бизнес-процессов, ключевых показателей эффективности (KPI) и умение переводить бизнес-задачи в технические требования.
Знание основных статистических методов: средние значения, тренды, распределения.
Способность анализировать данные, выявлять закономерности и тренды.
Работа с Python (библиотеки Pandas, NumPy) для анализа и автоматизации.
Знание работы с Airflow: описание процессов обработки данных (DAG).
Понимание работы колоночной базы данных Clickhouse и чем она отличается от реляционной.
Знание основ HTML и CSS для настройки внешнего вида дашбордов.